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如何实现一个智能客服?有经验的大佬指个路

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  •   3country · 2021-02-22 10:39:21 +08:00 · 2847 次点击
    这是一个创建于 1380 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    语言:Java

    使用场景:公司内部使用,解答业务人员使用内部系统时的一些问题,如查询规则,查询数据等

    第 1 条附言  ·  2021-02-23 08:27:59 +08:00
    昨天 V2EX 死活打不开。。。错过了回复时机- -
    感谢各位的回复
    13 条回复    2021-02-23 11:24:04 +08:00
    DaBingShui
        1
    DaBingShui  
       2021-02-22 11:13:44 +08:00
    不缺钱的话可以试试阿里云小蜜
    kop1989
        2
    kop1989  
       2021-02-22 11:18:47 +08:00
    这个问题太大了。
    智能客服可以拆解成:语义解析+关键词匹配+IM
    IM 、语义解析又可以拆解出很多对应的问题。
    每个问题都不是一两句话能说清楚的。

    lz 如果真想问,不妨细化一下问题。
    xiaoxinshiwo
        3
    xiaoxinshiwo  
       2021-02-22 11:23:08 +08:00
    如果用的 ding'ding 钉钉,可以用钉钉小蜜客服
    3country
        4
    3country  
    OP
       2021-02-22 11:28:15 +08:00
    @kop1989 这个需求怎么说呢。。。我个人也不是很清楚,因为我最近没有工作内容,领导让我看一下语义分析和机器人方面的东西,搞一个内部使用的智能客服,来回答一些问题,比如查 xx 数据,xx 的联系方式,xx 项目的负责人是谁等等比较琐碎的问题
    SakuraKuma
        5
    SakuraKuma  
       2021-02-22 11:39:11 +08:00
    简单不用查动态数据的话, docker 起一个 es, 导入进去直接查?
    bin20060407
        6
    bin20060407  
       2021-02-22 11:44:48 +08:00
    百度 UNIT 了解一下
    littlefishcc
        7
    littlefishcc  
       2021-02-22 11:54:42 +08:00
    关键词匹配,然后自己解析调用自己实现接口。
    用户每次连接,可以自动推送帮助文档即可。
    用户场景应该很明确才对。。。
    connection
        8
    connection  
       2021-02-22 11:57:57 +08:00
    人工客服 => 沉淀 Q&A 文档 => 智能客服 => 分词匹配 Q&A 文档
    czfy
        9
    czfy  
       2021-02-22 14:47:03 +08:00
    我从业务角度提供基础的想法

    训练集:过往 “业务人员使用内部系统时的一些问题、回答”,如果这些问题和回答已经有维度 /类别划分,会更好
    算法:分词、聚类是基本的,其实重点是使用时候对提问的理解,这一步对用户的体验影响很大
    idamien
        10
    idamien  
       2021-02-22 16:00:20 +08:00
    如果公司内部是 office365 用户, 可以使用微软家的 chatbot
    idamien
        11
    idamien  
       2021-02-22 16:01:38 +08:00
    如果你自己打算开发一个那么 需要自己建仓数据, 训练模型, 搞好调用接口
    cyjme
        12
    cyjme  
       2021-02-23 10:09:29 +08:00
    https://rasa.com/

    看下这个,应该是你想要的。


    有一个 playground 可以快速体验下: https://rasa.com/docs/rasa/playground

    github 上还有一些相关的项目,可以搜索下看看,比如 rasa 的 UI 管理页面。
    teddy2725
        13
    teddy2725  
       2021-02-23 11:24:04 +08:00
    自然语言理解+对话系统+知识图谱。自然语言理解简单的就是正则匹配,复杂的就是机器学习的方法,crf, lstm 等解决序列标注问题。 复杂对话系统就是规则引擎,简单的可以 hard code 加一些配置,知识图谱就是结构化你的知识库,要做个简单的还是容易。
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