智能客服机器人-语义分析服务

2020年客户提出了一个自助客服的需求,于是开始在网上搜索各种解决方案。

此类解决方案大致有三类:1、由第三方提供服务(不用训练,直接可用);2、使用一些大厂的语义分析服务+二次开发;3、自主研究语义分析算法;

由于第一种需要收费,第三种技术门槛太高。所以就研究了一下 第二种方案,使用的是微软的语义分析Luis+微软的Bot FrameWork 做了个技术预研。

首先需要去微软的luis官方网站去注册用户,开通服务获取到服务key(和大部分其他第三方服务一个套路)详见官网 luis.ai。

luis服务主要分为Intent意向=>可以理解为不同的场景。Entities实体=>可以理解为我们要从语句中具体要摘出来的参数。

智能客服机器人-语义分析服务

 比如“北京的天气怎么样?首先是一个关于天气的Intent,其次“北京”则是一个地点的Entity。

有了这些我们就可以根据语义分析服务,去做一些其他逻辑的处理。

创建一个CoreBot的工程。

智能客服机器人-语义分析服务

写一个Luis处理类来集成LuisDialog,并填写上我们自己的key。

智能客服机器人-语义分析服务

 添加上我们自己的逻辑代码,来处理语义分析后的逻辑。

智能客服机器人-语义分析服务

 接下来 我们编译运行我们的程序并且用微软提供的BotFramework Emulator来测试。

智能客服机器人-语义分析服务

 智能客服机器人-语义分析服务

总结: 如果想要一个业务场景 能尽可能的覆盖所有可能出现的话术,就需要我们对Luis来进行训练。这个是耗时耗力的,但是如果能针对各个业务场景训练出一个成熟的话术机器人,则对于企业来说是非常有用的。

1、我们可以通过它来做智能客服。

2、我们能通过它来做一些以前需要人为判断的业务场景。

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