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如何搭建一个智能客服:从NLP到多轮对话与多流程设计

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对话式人工智能产品越来越常见,从Siri到电话客服,不知不觉中它们已在你身边寻觅了一个位置。笔者的产品是一款去年上线的客服机器人,简单聊聊从0到1的经验。

从交互形式来划分,智能客服包括纯语音(如天猫精灵),纯文本(如小冰),纯可视化界面(如一些电商的客服,完全通过界面交互来完成对话),语音+可视化界面(如Siri等手机助手)。交互形式没有好坏,这一点同非AI产品一样,根据用户使用场景选择最合适的形式即可。

从产品定义出发,智能客服类产品,最根本的价值在于以低成本取代人工客服工作中大量重复性的部分,再基于这个前提,去挖掘更多商业变现的可能性。人工客服的工作大致分为两种,一种是咨询类的,客服只需回答问题;另一种是申请类的,客服要帮客户完成一些业务办理。

因此,从可实现的功能来划分,智能客服可分为问答式和业务办理式,再细分为单轮/多轮问答与单轮/多轮业务申请。首先什么叫单轮对话呢?

——“吃了吗您呐?”

——“吃了”

那么多轮对话的概念呢?

——“吃了吗您呐?”

——“吃了”

——“吃了什么呀”

——“老北京炸酱面”

多轮对话的另一个名字,叫作基于上下文关系的对话。单轮与多轮申请也是同理,一句话就能解决的为单轮,需要反复几次的是为多轮。

无论是问答还是申请业务,作为一个智能客服,它就离不开NLP,NLP就离不开语料。

在如上的例子中,通常的工作方法是,我们定义一个用户意图叫“吃了吗”,然后把相似的语料(吃了么?吃饭了吗?吃了没?你有没有吃饭?……)喂给机器人,之后写一些用例来测试它识别的准确率,如果识别率较低,就继续喂它语料,直到我们对识别率满意为止。用同样的方法,我们就可以让机器人学会理解很多种用户意图了。

多说一嘴,其实这里就是机器学习中样本集与测试集的概念。样本集用来学习,测试集用来测试学习的效果。另外由于机器学习的本质还是数学与统计,并没有真正的理解,所以学习效果非常依赖语料的质量。

直观的表现是,不同的意图中,语料差异越大,识别的准确率越高。比如:“吃了吗”和“吃了没”是相似的,“吃了吗”和“看星星看月亮从诗词歌赋谈到人生哲学”是不相似的。那么后者作为两种意图去做识别,就是容易分开的,而前者两个说法过于相近,可能会得到很差的识别结果。所以训练师需要了解基本的机器学习原理,才能够检查和调整样本集的质量。

现在我们的机器人已经能够听懂一些人话了,下一步只要定义好回复的内容,比如给“吃了吗”回复“吃了”,给“睡了吗”回复“没睡”,再把这些需求交给可爱的开发同学,一个支持单轮问答的机器人就完成了!(好的这是做一个PM最愉快的时刻了)

多轮对话设计的本质,是定义场景和将多个单轮对话进行组合。对于前面提到的例子来说,在“吃了”后面问“吃了什么呀”是正常的结合语境的问法,而脱离语境问这一句的话,就会让听者感到困惑。所以这部分的需求是这样写:

当用户表达“吃了吗”的意图,机器人应回复“吃了”;

当用户上一个表达是“吃了吗”and机器人回复是“吃了”and用户这一个表达是“吃了什么呀”,机器人应回复“老北京炸酱面”;

当用户上一个表达是“睡了吗”and机器人回复是“没睡”and用户这一个表达是“吃了什么呀”,机器人应回复“亲您想问什么呢?”

再次把需求交给开发,我们就得到了一个支持两轮对话的机器人。如果需要增加轮次或新的场景,那么在此基础上添加相应的逻辑即可。

再说到业务办理,本质是在问答的基础上增加与用户相关的数据交互,比如当用户说“帮我订个车去人民广场”。那么机器人应该回复“好的”的同时,拿用户的手机号和“人民广场”等信息去完成订车这一操作。

大部分时候,业务办理和多轮对话是交叉的,比如订车的场景下,机器人可能需要再问一下什么时间出发,对车辆是否有要求,那么这至少要用三轮对话来完成。

讲完了基本框架,再说说落地。在实际的需求分析过程中,我们需要了解业务背景,了解业务规则下人工客服的工作内容。从其中归纳出最终用户一般有哪些需求,他们会问什么,怎么问,抽取出用户意图,根据重复性高的对话流程做对应的轮次设计。

假设我们做的是信用卡客服机器人,那么用户意图很可能有“手续费怎么算”“逾期了有什么影响”,下一句用户则可能会继续问,“那我还上了还影响吗”。

这其中需要思考的点很多,原则包括但不限于:

  • 了解业务规则,了解最终用户的需求;
  • 抽取意图时注意差异化,意图过于接近会给后期的识别结果带来麻烦;
  • 从用户记录中提取语料时要注意筛选,高质量的语料是高识别率的前提;
  • 设计轮次时要跟意图一起考虑,不能基于无法识别的意图做设计;

以及有一个格外需要注意的地方是,对话式智能产品与其他产品的不同在于,用户的表达是不受限的。它不像普通的产品,一个页面上如果只有一个按钮,那么用户就不可能有第二个操作。而对话中,用户可能会讲任何东西,例如我的小机器人已经被问了若干次,“你的爸爸妈妈是谁呀”。

所以在设计流程时,需要考虑用户不按正常流程走完的可能性,也要在设计回复时,尽可能引导用户往自己想要的方向去做表达,根本原则是收敛而非发散。

 

本文由 @一个圆圈儿 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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评论
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  1. 没有接触过,看完您的分享,有了点成型的理解。想问下按照上述说法:无论是问答式还是业务处理式,场景需求以及语料都需要尽可能高质量多的输入,NLP处理后才能提高它的识别率和业务处理的专业度。可以这样理解吗

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    1. 是的~

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  2. 亲,可以像你学习下么

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  3. 感觉自己每天还是很迷茫 没有活干

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  4. 可能是因为我接触的这个产品已经比较成熟 学不到实际东西又一直没有新项目

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  5. 最近找了份产品助理实习 参与一款已有的智能客服产品的优化

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  6. AI产品平时都做什么呢?对这个有些好奇,是不是各种算法应用得熟悉,什么K-mens、贝叶斯、CNN啥的?

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    1. 这是另一个巨大的topic了,我可以择日再写一个:AI产品经理究竟是做什么的?哈哈哈哈

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    2. https://coffee.pmcaff.com/article/EeLGPYPMQy 我写了一个这个,可以参考看看

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    3. 感谢回复,看了你的文章,个人肤浅的理解就是功能型AI产品经理(相对于算法型AI产品经理来说的,自己瞎份的类也不知道对不对)考虑的就是如何把AI技术应用在日常生活中,并且让它的体验更好。

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  7. 我让这个-1变成了0.

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    1. 感恩您

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  8. 哈哈哈哈可以艾特这里的PM去提个bug了

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  9. 没做过智能机器人这方面的产品和运营~~
    这篇文章里最受益的是思考框架、结合业务需求的核心思路、最后引导用户发散!! ❓

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    1. 有帮助就好~

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