前言
对话机器人已经是市面上一款比较常见的产品，像淘宝中的淘小蜜，滴滴打车的客服机器人等等，他们最核心的价值在于：可以7*24小时不间断服务，以非常简单自然的交互方式，高效准确的回答用户的问题或者完成特定的任务，降低公司使用人工客服的成本。
目前网上的文章基本是从技术人员的视角去讲解如何搭建对话功能，那么到底什么是从产品的视角从0-1搭建对话机器人呢？笔者认为，一个完整的对话机器人应该分为以下几个部分：对话功能模块，人机交互模块和数据分析平台。尤其在最开始做对话项目的时候，应该先了解整个项目的架构，不能过多的把时间放入对话能力中而忽略了其他模块，相反可以在整个项目搭建完成后再逐渐提升整体功能。
从0到1，做深做透，做宽做杂。
1. 构建机器人前
需要通过需求调研，用户调研，明确机器人的类型、基本功能和应用场景，了解自己要做的是什么样的一个机器人。
用户调研：
需要了解用户的需求，分析用户和需要解决的问题
对话类型：
问答型机器人一般用户客服场景，可以快速回答用户问题。任务型机器人一般用于完成特定的任务，比如给机器人发送要买机票的消息，然后就可以选择航班和填写相关的信息进行下单。闲聊型机器人会模拟真人和用户进行对话。
交互方式：
问答、闲聊、和任务三种类型。
载体：
即承载对话机器人的物体，目前大多存在于手机APP和智能音箱中。
2. 对话模块搭建：
怎么去解决对话问题呢？
该模块主要通过NLP（自然语言处理）去解决对话功能，过程是通过机器学习的各种算法去构建语言模型，然后通过数据标注，模型训练，模型测试等过程去训练模型，在训练之后，模型可以在用户发送的语句中获取用户的意图和实体，然后返回相应的答案给用户，从而使模型可以实现对话效果。
目前市面上有好多公司都提供第三方机器人搭建服务，像百度UNIT，图灵机器人等等，即在网页上填写语料等数据即可构建。在此需要注意的 是，需要区分云端和本地的区别，第三方的机器人服务基本上都是在云端部署服务，需要连接网络，而本地的话则需要程序员自己搭建程序，不过好处是速度比较快。一般来说可以部署再本地部署一部分常见问题，其余的问题部署在云端，即维持效率，又保证成本。
本文以开源机器学习框架RASA进行讲解。先简单介绍一下该框架，该框架由2部分组成，分别是语义理解和对话管理, 在机器人接受到用户发送的语句后，会把用户的语句传递到语义理解部分去识别意图和实体，再去对话管理部分寻找对应答案。具体执行过程如下图所示：
该开源框架使用的是embedding算法，即把训练样本和意图编码到同一个向量空间，设计损失函数（是将随机事件变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数，分类正确的取0，错误的取1），使得样本与真实意图更相近，样本与其他意图更相反，意图之间编码更相反，达到意图分类的目的。
2.1 语言模型
语言模型的原理是计算句子或者单子序列的概率，或者序列中下一个单词概率的模型。主要应用场景包括：情感分析，问答，总结，机器翻译和语音识别。生成的方式有使用N-grams，神经网络，长短期记忆网络等方法。本文因使用开源框架RASA讲解，里面已经包含了模型。
2.2 模型训练
当程序员构建好模型后，模型需要通过标注好的数据进行训练，具体流程如下图所示：
1） 数据标注：
即标注意图，实体。 意图是指用户的目的，词槽是筛选的条件，实体是词槽的词典。实体和词槽一般用于多轮对话。
2） 训练语料库：
在项目初期，公司没有任何积累的情况下，答案库需要人工生成。需要配置意图与对应的训练语料，每个意图需要填写若干个训练的语料，按照框架的说明书“定义意图可能会出现的文本内容文件”，即尽可能多的填写该意图所对应的用户问法。下面举一个例子， "我该怎么登陆QQ邮箱呢" 是一个比较常见的问题，我填写的意图是 "登录邮箱", 并配置了5个训练语料，分别是 “登录邮箱” ，“我该怎么登陆QQ油箱呢” ，“打开QQ油箱” ，“QQ油箱如何登陆” ，“怎么进QQ邮箱” ，训练预料是填的越多，则效果越好。
3） 模型训练：
当配置好训练语料后，将训练语料放入模型进行训练。值得一提的是，模型训练操作在项目初期可能通过自己在文件中编写意图和语料，然后导成Json文件f发送给程序员进行训练，在数据平台搭建后，则可以在平台中加入训练功能直接操作。
4） 模型测试：
下图是笔者用Postman进行测试的图片。可以看到，在我输入像机器人发出”年假“语句后，会跟模型中的"年假"意图产生98%的匹配度，而排名第二的意图相似度是0.2%，几乎是不匹配。
2.3 阈值：
阈的意思是界限,故阈值又叫临界值。我们需要为机器人设定阈值也就是为意图匹配设定界限。比如根据测试结果，可以将阈值设定成0.7，也就是说在匹配度0.8以上都判断意图匹配为正确（具体可以按照机器人实际数据调整）。
2.4 答案库：
和训练语料库一下，答案库也需要人工生成，或者从特定的网站上通过PYTHON抓取。抓取下来的文件需要经过人工审核和处理，以保证文字、标点和图片的格式保持一致，这样在回复用户的时候能做到效果的统一。
当完成模型搭建，模型训练，阈值设定和答案库，聊天机器人的第一模块，也就是”对话模块“就已经搭建完成了。
3.数据平台搭建
该模块也是在很多构建机器人文章中所未提及的内容。在笔者最开始做对话机器人的时候，是通过开发人员给的测试地址，使用Postman发送不同的问题对一个意图进行测试的（上面模型测试中的图），然后记录测试问题的数量和意图匹配度等数据到EXCEL中进行统计与分析，过程相当复杂且费时。然而数据平台的搭建可以很好的解决这个问题。通过对用户问答的数据实行实时监控和分析，可以准确及时的提出相应的产品规划方案和调整策略，并持续优化。
数据平台设计应该从总览到细分，并且不断对比。总览需要简洁明了，让用户一眼就知道这是什么数据和对应的大概指标。细分应该提供足够丰富的维度，以便于分析。每次细分必须带着指标下去，并结合相关业务。数据本身没有意义，分析和对比后的结果才有意义。数据平台搭建的核心意义就是如此。
对话机器人数据平台搭建需要区分一下B端和C端2个方向，B端看重的是解决方案，更多的会侧重意图命中的准确率，而C端则需要通过埋点等功能，去分析用户的行为。以笔者所在的公司为例，主要是通过钉钉自动回复公司内部工作人员一些人事问题，所以这边就不太需要涉及到埋点需求。
3.1 面向的用户和场景：
对产品人员来说：用来评估模型的准确率等。
对运营人员来说：用来评估模型，展示对话机器人的各项使用数据：如用户问答次数，回答准确率和对话操作过程等等，并根据数据进行分析。
对运维人员来说：用来填写训练语料，维护各种意图。
3.2 设计各类数据指标：
如意图命中率，单日问答数量统计，单日意图命中数量统计等数据，具体根据公司的需求来制定。
3.3 设计数据平台页面：
1）单个页面同时展示指标不要太多，一般为4-5个比较合适
2）在指标的展现时候，要明确指标之间的主次关系
3）为合适的指标选择合适的可视化图形很重要。目前几种常见的图表应用：趋势用折线或者曲线图，分布用饼状图，占比趋势用堆积图，对比用柱状形图，多个指标交叉作用散点图，转化用漏斗图，综合能力比较用雷达图。
数据指标对于一些功能比较有意义，比如在界面上想加入常见问题推荐，那么哪些问题是可以被推荐的呢，这个时候就要根据后台的数据分析来定，看哪些问题被提问的频率是最高的。
4. 交互模块（界面+功能）：
交互模块：交互界面
设计对话流程：
1）基于任务的会话：需要设定好任务的流程，以及所需求的数据，并引导用户进行相应的反馈或操作，可以用点触的方式。
2）单轮问答：设定好对应的答案，以及没有相应意图匹配时候的话术。
上下文：
一般多轮会话中需要设计上下文。需要设计好轮次，和对应的回答。
笔者因为公司资源有限，采用的是在界面上加入一个图标，在用户点击图标后，会自动帮用户转入有上下文的多轮对话查询任务中。
对话结果展示：
1）文字展示
以文字的形式展现答案，文字中重要的信息采用加粗显示以表示重点。字体，字号等格式需要统一。
2）图片或者表格展示
以图片或者表格的形式展现答案，如果图片（表格）比较大，可以采用左右滑动，或者折叠的方式去展示。
3）推荐问题
一般在机器人没有命中意图的时候，会采取推荐问题的形式。
4）进入人工
在客服机器人的场景中，当没有意图匹配也没有推荐问题的时候，可以将对话转入人工服务。
