人工智能客服的机器人知识库要如何完善

　　机器人需要在日常每天的工作中不断去学习完善才能变得越来越智能，才能不断进步和优化，那么这个过程其实是词库和知识库的不断积累和优化，使得机器人能够顺利解决客户的更多问题，这里从一洽机器人的词库管理和智能学习功能来了解如果完善机器人知识库配置。

　　词库管理

　　一洽的词库包括业务词、同义词、禁用词和敏感词这四类不同的特殊词汇，用于帮助机器人提高匹配度及分析网站咨询的词汇热度和习惯。

　　1、业务词

　　业务词的设置目的是为了让机器人能够更顺利地匹配到答案，因为在客户咨询的时候，知识库将问题进行匹配通常是将客户的问题断成多个词汇，再去匹配知识库的问题及获取答案。

　　比如：“怎么设置路由器?”这个问题就会被断成“怎么”“设置”和“路由器”这三个词汇去知识库进行匹配;那么问题在于有很多企业对于自己的产品或者功能或者服务或其他东西的定义所用的词汇并不是广泛的现有的词汇类似“天气”或者“吃饭”这样，不构成通用词汇机器人无法顺利匹配，比如我们的产品“一洽”和“echat”就不是广泛现有的词汇，但对于我们来说这是我们日常的业务咨询当中客户会经常用到的，那我们就把这些词汇设置成我们的业务词，这样访客提问到这些词汇时机器人就更能够顺利在句子当中去断词和匹配知识库。

　　2、同义词

　　我们知道机器人在不能完全匹配到客户某个问题的情况下会匹配到相似问题推荐给客户，这是为了配合不同客户的提问习惯。同义词的目的也是这样，由于每个人说话的方式和用语不一样，很多时候不同的词语都是为了表达相同的意思，所以为了是机器人更好地匹配知识库，我们将意思相近的词语设置成一个标准问题的同义词。

　　3、禁用词

　　禁用词目的就简单得多，是为了屏蔽一些访客的不当言辞，有些访客会言辞不文明或使用一些国家规定的禁用词，这种情况下我们我们通过设置好的禁用词提示访客更换提问方式。

　　4、敏感词

　　敏感词属于企业比较关注的一类词语，目的是为了了解网站的咨询热词，可设置一些想要关注的词语看看访客咨询机器人的时候提到这些你设置的敏感词的都有哪些、提及次数是多少等，比如：投诉，退换货，预约，退款这些等等。

　　智能学习

　　机器人的智能程度和解决问题的能力来自于知识库的支持，而知识库需要不断地进行完善，在每天的客户咨询过程中慢慢积累，但如果单靠人工来收集的话工作量会是非常大的，所以就需要我们的系统去智能检测和筛选出机器人没有回答上来以及回答不好的问题单独去完善，这个就称之为智能学习，智能学习主要包括4个方面的内容：待优化问题。待回答问题、含敏感词问题和含禁用词问题。

　　1、待优化问题

　　支持搜索在某段时间内系统自动统计出有多少对话是已经给出访客答案但是访客评价为不满意的问题，统计的数据中不仅展现了访客的真实问法，还直接给出了匹配到的问题标题，匹配的这个问题的具体的哪一个问法，给出的答案等，所在的知识库和目录，同时可以直接点击展开访客咨询的对话详情，方便联系上下文看看访客为什么对这个答案不满意，从而进行优化完善。

　　2、待回答问题

　　统计的是未命中问题，就是客户提出的问题，机器人在知识库中找不到匹配答案，这里根据时间顺序罗列出来，方便我们直接补充作答。

　　3、含敏感词问题

　　这里是用于统计咱们在之前“词库管理”中设置的敏感词被访客提及的热度情况，比如我设置了”投诉“这个敏感词，这里就会帮你统计出来看看访客有多少人在咨询的时提到了”投诉“的。

　　但一个敏感词很可能在多个问题中，所以会把含有相同敏感词的问题放在一起，以数字标注的形式告诉你这个敏感出现在了几个问题里，点击可以展开显示全部的访客问题和对应的每个问题的对话详情前后文。

　　4、含禁用词问题

　　这里是用于统计咱们在“词库管理”中设置的禁用词汇被被提及的次数，和敏感词一样相同的词语的问题会合并到一起，可以点击展开详细的每个问题，和每个问题的对话内容。

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