インテリジェントなカスタマーサービスの構築（5）-対話システムを定義するための5つのステップの1つ

次の5つのブログでは、対話システムを構築する5つのステップから注意深く学びます。

2020.12.23挿入：このブログは、対話システムを構築するプロセスの全体的な理解を本当に与えてくれました。
2020.12.26が挿入されました;乱雑な植字の問題を解決します。

スマートカスタマーサービス構築コラム
みんなが一緒に学ぶことを歓迎します（＃^。＃）。

1.対話システムを定義する方法

次の方法論は実際に対話システムを定義しています、後者は

• シーンの境界を決定する
• ビジネス要素と知識ベースを整理する
• ストーリーを書く
• 抽出対話プロセス
  は、次の方法論の具体的な開発です。
  

次に、シーンの境界を決定します

1.ロボットポジショニング（ロボットキャラクターポジショニング）を作成します

2.ロボットの製品シナリオを明確にします

1. 製品のターゲットグループを特定します。
   例：ボールを知ることはファンのためです
2. 製品がターゲット集団にもたらすサービス/製品を見つけます。
   例：Ctripはオンラインチケット購入サービスを提供し、最新のサッカーのアドバイスを理解し、サッカー用品を購入することもできます。
3. ユーザーがどのような人々であるか、当社の製品がどのようなサービスをユーザーに提供するか、そしてどのような問題点が解決されるかを理解するために、全体のロジックはこのロボットです。

例：列車のチケット予約用のチャットボットはすべきこととすべきでないこと

レビュー：ロボットの分類

場合：

3.ビジネス要素と知識ベースを整理します

1.優先度（最初に実現される機能）と重要な情報要素（機能を実現するために必要な情報）を決定します。

• 可能な限り重要な情報
  

2.タスク要素を分類します（変数を定義します）

前の状態図に従ってタスク要素を分類します

第四に、ストーリーラインを書く

• 1つの提案：最初にフローチャートを描かないでください

ミッションのストーリー

間違ったアプローチ

凭借自己的想象和仅有的逻辑构想如下图所示的对话逻辑。

正しい方法

 撰写一个任务的完整对话，我们称之为“愉悦路径”，然后再“添油加醋”。
 个人认为，类似于你设计一个主线任务，得先考虑理想情况下的任务完成路径，然后再一步步设置难度，比如说加个打怪，比如说加个等级限制等等，我称之为添油加醋。

		总结：最大可能的模拟各种情况，通过自己的想象力构建不同的问答情况并作出解答，然后就是美化我们的对话系统，比如加个UI，比如更为合适的对话用词。

質疑応答のストーリー

これは、インテリジェントなカスタマーサービスシステムにより適しています

魔法の武器：可能な限りすべてのQ＆Aペアをリストします。質問と回答のタイプはこの種の質問と回答の一致する質問であるため、質問と回答のペアが完全であるほど、つまり知識ベースが完全であるほど、インテリジェンスを反映しやすくなります。

注意

所有的故事线要保证真实性，尽可能还原真实场景对话，不能为了写故事线而写故事线。

5、対話プロセスを抽出します

方法1：フローチャート

簡単な答えはフローチャートを描くことです

一个法宝：有点类似于面向过程程序设计，即将对话流程化。任务型和问答型机器人都有这种特点，但我感觉问答型要比知识型简单。毕竟不需要过多的信息也不用接入第三方服务。

例として予約フローチャートを取り上げます。

黄色のモジュールは非常に一般的であり、より詳細にすることができます

总结：业务流程图描述的是完整的业务流程，以业务处理过程为中心，一般没有数据的概念。流程图以动作推进业务，更加关注的是业务需要完成哪些操作。每一个动作基本上是“动词加名词”或者“动词”的形式。

方法2：スイムレーン図

泳道图又称跨职能流程图=流程图+动作执行的对象

プロセスの説明をスイムレーン図に追加して、プロセスをより適切に説明することもできます。

事業内容の統合（第3ステップと同様）

存在的价值：便于更好地设计/梳理流图

フローチャート描画ツール

1. ProcessOn
2. Baidu脳マップ

6、UNITダイアログロジックを設計する

1.ビジネスロジックを整理する

简单来说就是考虑真实场景下会有哪些情况出现，然后抽象出来给BOT

2.スキルのダイアログの意図/質問と回答の意図を構成します

目標：ビジネスロジックを対話システムに教える
== "各スキルは関連する意図で構成されている
=="上記1のビジネスロジックに従って、スキルの下で各対話意図と質問と回答の意図の特定の構成を完了します

このリンクでは、対話システムは次のことを学ぶ必要があります。

1. ユーザーの意図は何ですか？
2. ユーザーの意図を完成させるために理解する必要のある重要な情報は何ですか？
3. 対話システムはユーザーにどのように対応する必要がありますか？
4. 従うべきルールは何ですか？

＃例としてチケットを取り上げます：
PS：ユーザーに

要約を求める方法を明確にします：ダイアログの意図/質問を構成し、スキルの意図のステップに答えます：

1. 新しい対話の意図（例：意図名：BOOK_TICKET、意図エイリアス：予約）

2. ワードスロットを追加

3. BOT応答を設定します（[応答]、[対話意図のガイド]、[質問と回答の意図のガイド]の3つの応答方法があります）

注意：

1.実際に着陸するときは、ビジネスコードで、現在のBOT分析ユーザーの意図がチケットを予約することであり、ユーザーが出発時刻、出発駅、到着駅を提供することを決定する必要があります。このとき、これら3つを使用します。列車のチケットに移動するためのワードスロット。システムは、条件を満たす列車のチケットを見つけ、ユーザーが支払いを選択して完了するためにユーザーに返す列車のチケットリストを生成します。（タスクロボット）

2.対話意図へのガイド：現在の対話が特定の条件を満たすと、現在の意図は別の対話意図に導かれ、ユーザーは別の意図の対話に入ることができます。

3.質問と回答の意図のガイド：現在のダイアログが特定の条件を満たすと、現在の意図は別の質問と回答の意図に導かれ、ユーザーは直接質問をして、対象の質問と回答の意図の下で回答を得ることができます。（質疑応答ロボット）

4. 新しい質問と回答の意図

5. 事前に作成されたスキル（小さなチャット、挨拶、指示など）を設定します

3.ダイアログデータに注釈を付ける

在【效果优化--训练数据】里尽可能多地添加对话模板、对话样本。其中对话样本不要是我们想象出来的句子，而是要贴切真实的业务场景（故事线设计的真实性，同 四、设置故事线部分）。对话BOT就像个儿童，教的越多越聪明。

具体的な方法：
1。ダイアログテンプレートを設定します

对话模板是对用户需求表达的一种规则抽象、配置好对话模板，可以快速识别不同表达方式的用户需求。
比如：“我想订餐” ==》订餐就可以形成一个对话模板

2.サンプルダイアログに注釈を付けます

需求分析最后一个阶段收集到的对话数据导入UNIT平台，然后给它们逐条标注意图、词槽。这部分数据可以用于后续的样本学习，让对话机器人更加智能，获得更好的对话理解泛化能力。

3. Q＆Aペアを追加します

在需求分析阶段（主要集中在梳理业务要素和确定故事线阶段）就收集整理的问答对数据集中导入UNIT平台。

質問への回答：
要するに、最高のものに追加するものは何もありません。

4.トレーニング/経験

将BOT技能配置、对话模板、对话样本等在系统里训练形成模型，然后将模型放到沙盒里就可以试着体验自己的对话系统了。
		
值得注意：UNIT背后的深度学习等技术会帮我们解决训练系统这个问题，但也需要我们反复验证发现问题并优化配置并不断补充对话样本，然后再训练模型。这是一个反复优化的过程。

体験表示（最終的に結果を見る）：

5.アプリケーションコール

実際のビジネスとリンクします。

 在【发布上线- -沙盒/生产环境】可以前往百度云创建应用,获取调用BOT的API Key/Secret Key。这部分可参考UNIT的API文档。UNIT已经与百度其他AI技术打通了 ,创建一个应用后,就可以方便的调用到百度AI的语音、图像识别等所有能力!

UNIT apiドキュメント、以下のリンクをクリックしてください：
Smart Customer Service Building（0）-前に書いてください