什么是聊天机器人
简介聊天机器人使用人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)来帮助用户通过文本、图形或语音与Web服务或应用进行交互。聊天机器人可以理解自然人类语言，模拟人类对话，以及运行简单的自动化任务。聊天机器人适用于各种渠道，如消息传递应用、移动应用、网站、电话和支持语音的应用。
聊天机器人可以针对不同目的而开发，无论是仅处理一些简单的命令，还是充当复杂的数字助理和交互式代理。聊天机器人可以是大型应用程序的一部分，也可以完全独立存在。
阅读本指南，详细了解聊天机器人的定义及其工作原理。
为何使用聊天机器人？聊天机器人用于帮助人类与技术进行交互以及自动执行任务。随着AI、机器学习、数据科学和自然语言处理等方面的不断改进，现在可以更轻松地为各种应用程序构建对话型机器人，让公司及其客户和员工从中受益，从而促进聊天机器人数量的快速增长。
公司如何使用聊天机器人聊天机器人可为公司提供诸多优势。许多公司都使用聊天机器人作为虚拟代理，它们可以处理客户服务问题并为员工提供支持。总的来说，在客户服务中使用聊天机器人不仅有助于公司改善客户服务，还能降低客户服务成本，从而实现较高的投资回报(ROI)。
使用AI聊天机器人还有助于公司缩短销售周期，挖掘更多的潜在客户以及提高客户忠诚度。公司纷纷利用AI聊天机器人来打造个性化用户体验，从而提高客户的满意度、参与度以及转化率。
除了拥有较高的投资回报率之外，聊天机器人还是一种简单便捷的服务，赢得了消费者和员工的期望和依赖，因而变得越来越普遍。随着企业投资于越来越复杂的技术，并建立起多个消息传递接口，聊天机器人迅速成为客户和员工与所交互的大量信息、系统和应用程序之间的必要桥梁。
客户如何使用聊天机器人客户也可以从使用聊天机器人中受益。聊天机器人可以按需为客户提供帮助或客户服务，而且不受限制。当客户与聊天机器人进行交互时，他们可以随时获得问题的答案。此外，他们往往能够获得更轻松的销售体验，并与所交互的品牌建立更加个性化的联系。
员工如何使用聊天机器人工作场所中的聊天机器人也可以使在此工作的员工受益。聊天机器人可用于自动执行简单的任务，从而节省员工的时间。它们还可以在组织内部用于帮助员工浏览公司的政策、程序、人力资源信息以及其他内部系统和文件。
什么是自然语言处理？为了有效地工作，聊天机器人必须能够将人类的语音和语言转换成计算机能够理解的信息。理解、分析和响应人类语音的过程是一个复杂的任务，我们称之为自然语言处理。
自然语言处理是指聊天机器人使用人工智能来理解大量自然语言数据的整个端到端过程。NLP的工作原理是：接收人类的文字或语音输入，利用AI判断该输入的含义，然后生成并做出适当的回应。NLP使机器人能够以模仿人类对话的方式与人类用户进行交流。
自然语言处理的工作原理是，将用户输入分解为言语、意图和实体。言语是用户输入聊天机器人的任何短语。将言语输入聊天机器人后，聊天机器人会确定言语的意图，即用户联系聊天机器人的目的。最后，聊天机器人会识别出言语中有助于定义意图细节的实体。实体通常是日期、时间、地点、名称或位置之类的信息，有助于进一步明确用户的意图。
聊天机器人如何工作？聊天机器人是用户使用文本、图形或语音以对话方式与之交互的任何应用。聊天机器人有很多不同的类型，但它们的工作方式大同小异。
步骤一用户通过应用、网站或文本消息之类的渠道，或者甚至通过电话联络来将消息输入聊天机器人。此消息可以是命令或问题。
步骤二聊天机器人接收消息的内容，并捕获相关信息，例如消息进入的渠道。然后，聊天机器人使用NLP来确定消息的目的并识别相关意图。
步骤三聊天机器人确定一个适当的响应，并通过相同的渠道将响应返回给用户。随着对话的继续，此过程将继续执行以下步骤一至步骤三。对话会一直持续，直到用户的疑问得到解答，问题得到解决，或者直到请求被转交给人工代理。
有哪些类型的聊天机器人？企业可以使用的聊天机器人主要有两种类型：事务型聊天机器人和对话型聊天机器人。它们的主要区别在于总体复杂程度。
事务型聊天机器人事务型聊天机器人，也称为任务型或声明型聊天机器人，是一种专注于执行或自动执行某项任务或功能的单用途聊天机器人。它旨在根据用户想要执行的操作或想要解决的问题，提供一套固定的选项供用户选择。在用户做出选择后，聊天机器人会继续提供可用选项来引导他们完成整个流程，直到用户的疑问得到解答或问题得到解决，或者直到用户被转交给人工代理。
事务型聊天机器人使用自然语言处理来了解用户咨询的意图，并生成对话式的自动响应。与事务型聊天机器人的交互基于结构化数据进行训练，因此事务型聊天机器人可以很好地帮助那些事先知道客户可能需要获得哪些常见操作或问题相关帮助的企业。例如，餐馆、快递公司和银行使用事务型聊天机器人来处理常见问题，比如关于营业时间的问题，或者帮助客户处理简单的事务。事务型聊天机器人是最常用的聊天机器人类型，因此相关的例子也是多种多样。
对话型聊天机器人对话型聊天机器人是一种比较复杂且交互性较强的聊天机器人，使用自然语言处理来实现更加个性化的交互。这些对话型机器人使用对话AI、自然语言处理并通过访问知识数据库和其他信息来检测用户的问题和响应中的细微差别，并按照人类的方式给出动态、相关的答案。
对话型聊天机器人通常称为虚拟助理或数字助理，它们也会根据每个用户的个人资料和之前的行为，使用预测智能和分析技术提供个性化体验。随着时间的推移，这种类型的聊天机器人可以了解用户的偏好，并利用所了解的信息来提供推荐和预测需求。对话型聊天机器人广泛用于电子商务公司、在线服务、社交平台、拥有先进的服务型软件(SaaS)工具的企业以及提供企业解决方案的企业对企业(B2B)公司。
聊天机器人有哪些常规的商务应用？客户服务聊天机器人可用来创建随时待命的虚拟客户服务代理，促进提高客户满意度。聊天机器人还可以用来提交和确认帮助中心的请求，或者为客户执行日常任务。
人力资源聊天机器人可以协助完成人力资源工作，比如帮助员工申报带薪休假或病假，通知员工政策变化，以及帮助员工了解和管理自己的福利。
财务与会计聊天机器人应用程序可以协助员工提交费用报告、开启采购订单请求，以及更新和跟踪供应商详细信息。
市场营销聊天机器人用于向忠实客户发送针对性优惠，跟踪了解客户满意度，以及打造个性化体验以保持客户参与度。
销售聊天机器人可以预先赋予潜在客户资格，为潜在客户提供报价以及开始主动对话，从而为销售人员腾出时间专注于完成销售。
聊天机器人在不同行业的应用情况如何？聊天机器人的广泛应用让各行各业的公司收益颇多。下面提供了几个示例来介绍聊天机器人的日常运用方式：
电子商务和零售业在线商店使用聊天机器人作为客户服务代理来提供产品信息、提供个性化的产品推荐以及处理订单和退货请求。
金融服务业银行和信用社使用聊天机器人作为智能代理，帮助回答客户的问题、提供帐户余额和账单、处理基本事务，以及提供储蓄和投资建议。
医疗保健业医院和诊所使用聊天机器人来安排预约、提供用药信息以及帮助患者找到最近的办公地点等。
教育行业聊天机器人用于学生反馈、教师评估和行政协助。
保险业在保险行业，聊天机器人充当虚拟代理和顾问，可以提交索赔、提供状态更新以及执行其他基本任务，从而使工作人员有更多时间来执行更高级的任务。
制造业聊天机器人帮助制造商进行供应商管理和合作、人员协助、工作场所维护、产品召回和人力资源任务。
旅游业与酒店业航空公司和酒店公司使用聊天机器人作为交互式代理，帮助客户进行购票、在线登记和其他旅行安排。
智能对话机器人之多轮对话工作机制
目录https://bot.chatopera.comChatopera多轮对话工作机制多轮对话的定义什么场景下使用多轮对话Chatopera多轮对话知识库意图识别脚本对话多轮对话的检索模块间检索创建脚本对话的话题话题检索顺序对话状态机擦除状态使用函数切换状态知识库路由总结下一步Chatopera为开发者提供工具，低代码或无代码上线聊天机器人。
https://bot.chatopera.com本文内容节选自Chatopera文档中心:https://docs.chatopera.com/products/chatbot-platform/conversation/mechanism.html
Chatopera多轮对话工作机制本篇的主要目的是帮助Chatopera机器人平台用户从系统的角度理解Chatopera的多轮对话解决方案，尤其是刚刚开始认识Chatopera服务的新用户，待阅读本篇后，相信大家可以使用Chatopera机器人平台快速定制出满足各种需求的聊天机器人。
多轮对话的定义Chatopera的智能对话机器人解决方案主要面向企业在客户服务、营销和企业内部协作中使用自然语言交互完成信息查询、任务和自动化流程。目前，市场中比较常见的智能对话机器人解决方案主要是一问一答：设定问答对，使用信息检索形式，提供信息查询功能，在Chatopera看来，这不是智能对话机器人的体验。
在Chatopera，我们认为多轮对话是在一定时间内，一定交互次数内，考虑对话的上下文，每次人发送聊天内容时，机器人具备从上下文情境中分析最合理的回答，准确的为人提供回复。
什么场景下使用多轮对话Chatopera的智能对话机器人解决方案是工具，用于设计、实现和发布聊天机器人。从价值提供上，Chatopera所面向的是封闭域聊天，更关注智能对话机器人在生产、消费和制造等领域的聊天机器人应用；在开放域聊天，尤其是以闲聊为主的应用，不是Chatopera智能对话机器人的关注点，虽然我们提供了标准的通用的工具，但是作为开放域聊天，在目前还没有好的技术方案，强人工智能还没有成熟，对于实际应用上，还不能大规模的提供价值。
Chatopera的多轮对话服务，可以面向不同行业，比如教育、电商、游戏和生产制造等。尤其是客服和企业内部协作中，将以前通过表单、人工等的服务使用自然语言对话的形式实现。应用场景比如智能客服、智能招聘面试、智能提交工单、智能提交请假、智能分析潜在客户意向等。
Chatopera多轮对话Chatopera多轮对话解决方案的一个主要目标是以无代码、低代码的形式上线智能对话机器人，为了实现这个目标，Chatopera将不同形式的问答技术打造为基础模块，提供每个模块的管理工具、APIs，Chatopera机器人平台用户可以单独使用。在基础模块之上，再融合为一个多轮对话方案。目前，基础模块包括：1）以搜索引擎技术为主的知识库；2）以机器学习为主的意图识别；3）以脚本规则为主的对话脚本。其中，又以脚本规则为中心融合知识库和意图识别，这个融合的产物就是Chatopera多轮对话。融合多种问答技术，实现为标准的工具，提供最佳实践，是Chatopera机器人平台的主要特色。
在使用Chatopera机器人平台时，理解基础模块的工作原理，并熟悉多轮对话的检索机制，是非常重要的，掌握了这些知识可以帮助您实现具有强大对话能力的智能对话机器人。
目前，基础模块包括：知识库、意图识别和脚本对话。
知识库通过设定问答对实现问答，对话用户的请求文本和问答对里的标准问或扩展问比较，计算相似度，当相似度高于阀值时，即认定该问答对的答案是对话用户需要的回复。
在Chatopera知识库中，支持扩展问、近义词词典、多答案和答案类型。
意图识别通过为每个意图添加说法和槽位，训练机器学习模型。对话用户的文本被分析为某一个意图，如果识别了意图，则计算槽位信息，并且对于没有识别到的槽位进行追问。槽位可以绑定到某个词典，Chatopera机器人平台提供自定义词典和系统词典。自定义词典包括词汇表词典和正则表达式词典，词汇表词典主要用于处理业务上的关键字段、同义词和专有名词；正则表达式词典则用于识别手机号、身份证号、订单号、邮箱等一些具有规则的信息。系统词典是用机器学习训练的命名实体提取判定的信息，比如人名、地名、组织机构和时间等。
脚本对话脚本对话是通过书写Chatopera多轮对话脚本语法建立的规则组合实现问答。对话脚本将对话分为匹配器，即和对话用户的输入进行比较的规则；回复，匹配规则后的回复内容，支持文本和函数；上下轮钩子，将规则与规则进行关联。对话脚本中的函数，使用JavaScript方式低代码编程，内置函数库，即方便了系统集成，同时也提供大量自然语言处理帮助函数，不需要掌握自然语言处理NLP的知识，开发者可以专注的实现业务逻辑。
在脚本匹配器语法和函数中，融合知识库和意图识别，所以，脚本对话是多轮对话的中心，围绕脚本实现不同问答技术的融合。所以，很多时候，文档和产品中，也用【多轮对话】表述脚本对话，就是这个原因。但是脚本独立构成了一个模块，在Chatopera机器人平台内部，实现了对话脚本引擎。
以上为各个问答模块的概述，待阅读本页内容后，可以从左侧导航菜单了解每个模块的使用详情说明。
多轮对话的检索在Chatopera多轮对话中，理解检索顺序是熟悉多轮对话原理的关键知识点。首先是基础模块间的检索顺序，然后是对话脚本中的话题的检索顺序。
模块间检索对话用户请求时，多轮对话会先从知识库检索，匹配知识库问答对，当有问答对高于知识库阀值时，机器人回复问答对中的答案内容；未匹配知识库，进入脚本对话，从话题中匹配，匹配上则回复内容；否则则回复兜底回复。有下图关系。
其中，知识库阀值默认为0.9。
这样的检索完成了知识库和脚本对话的融合，这也是大的框架，关于知识库、脚本对话和意图识别的相互之间的调用关系，后文会有更多介绍。
创建脚本对话的话题聊天机器人的多轮对话主要就是很多对话规则的组合，可以设想这些对话规则组成了一个个的话题，在对话时，可以聊一个话题，可以跳跃到其它的话题。那么，每次获得了聊天用户的文本，机器人进行答案的检索就是选择最合理的话题并找到匹配的规则，计算回复内容。
在创建好机器人后，下载多轮对话设计器，在多轮对话设计器中，创建话题。
话题里使用脚本实现对话逻辑，用一个简单的例子说明脚本语法非常容易掌握。
+开始的是匹配器，目前Chatopera多轮对话支持通配符匹配器和模糊匹配器；-开始的是回复，目前支持文本和函数，函数是JavaScript脚本；%开始的是上下轮钩子，用以关联规则。
使用多轮对话设计器撰写对话脚本的用户体验，经过了多年的打磨，已经非常成熟和稳定。
在多轮对话设计内调试对话，现在对于多轮对话设计器还不需要详细了解，本节内容旨在介绍原理，而话题作为重要的概念，需要先介绍如何创建以及在哪里编辑。
话题检索顺序每个话题包含名字和一些规则，每个规则包括了匹配器和回复，业务上有明确的上下轮依赖的规则使用上下轮钩子进行关联。
话题检索也是有顺序的，匹配到了某一个话题的规则，后续的话题就被跳过。匹配从高优先级到低优先级进行，最高优先级是【前置话题】，话题名称为系统约定：__pre__；最低优先级是【后置话题】，话题名称为系统约定：__post__。优先级仅低于前置话题的话题是当前话题，就是上一次对话用户匹配到的规则所在的话题；其余的话题根据算法动态的排序。
如果使用了上下轮钩子，则最先匹配携带有上下文钩子（就是%上次回复内容）的规则。
整体上，脚本对话在检索时，检索栈是动态变化的。
对话状态机现在，我们从另一个角度，状态机的角度思考多轮对话，因为是在多个连续的交互中，完成一个对话目标，那么就存在一个状态的问题，状态机是状态可以转移的图，两个状态之间的关系通过状态机约束。比如，某个活动通知的对话状态机如下：
这是个图示，仅为了说明原理。“请求”节点代表每次对话用户发送了文本，“回复”节点代表机器人处理结果，回复文本。因为知识库在检索中最先发生，可以放入一些一问一答的问答对，而一些全局的关键词放入前置话题【__pre__】中，图中右侧方框内，则是由其他话题组成的脚本对话，整个对话构成了状态机。
这个问题在脚本对话中，尤其需要注意：Chatopera对话脚本引擎会考虑过去一段时间内，一定对话轮次的历史，机器人会回看这些记录来分析最合理的回复。这个时间长度和轮次的约束，在Chatopera机器人平台管理控制台内可以设定，是每个机器人的属性：会话回溯最大时长和会话回溯最大轮次。
当对话用户的输入匹配到脚本对话的规则时，即是对话到达了一个状态。
擦除状态开发者在多轮对话脚本的函数中，也可以擦除这个状态，这样到下次对话用户再请求时，话题检索的栈回到初始状态，状态机回到原始，这个擦除的方法是在回复或函数中添加{CLEAR}前缀，关于这个知识点的使用说明见文档。
使用函数切换状态如果想从一个话题，切换到另外一个话题获得回复。那么可以在函数中使用"topicRedirect(TOPIC_NAME,TOPIC_GAMBIT_ID)"。将TOPIC_NAME替换为话题名字，TOPIC_GAMBIT_ID替换为匹配器。就可以切换到该规则下获得回复。
topicRedirect函数的更多介绍，参考文档。
知识库路由对于状态机的状态跳转，Chatopera多轮对话方案中，还有一个高级方法，通过知识库路由对话到对话状态机任意状态。
设定知识库的问答对中的答案，内容使用上述格式，将TOPIC_NAME替换为话题名字，TOPIC_GAMBIT_ID替换为匹配器。就可以切换到该规则下获得回复。
关于知识库路由的更多介绍，参考文档。
总结恭喜您，看到文档的最后，多轮对话是不是简单易学，并且很强大？现在就开始下载多轮对话设计器，并使用Chatopera提供的对话模板实现您的智能对话机器人吧！
下一步多轮对话设计器：下载和安装
多轮对话匹配器：模糊匹配器、通配符匹配器等
示例程序：Chatopera机器人对话模板