怎么实现一个人工智能 AI 客服

前言

本篇文章是一偏思想概念接入性的文章，并不会教大家怎么去实现 AI 人工客服。只为了让各位去理解智能人工客服到底是怎么实现的？大体分为几个步骤，每个步骤中大体需要做些什么？难点是什么？（我只是一个搞前端的，对这些方面来说不是专业的，希望各位读者能多多指教）

首先机器人的问答技术大致分为两种：

检索式：将答案和问题事先准备好，在客户问的时候检索最接近的答案与之匹配。低复杂性
生成式：主要采用深度学习技术以及最新的大语言模型，通过学习大量数据来自动生成回复。高复杂性

在客服这个应用场景大多选择的是检索式，需要保证问题的准确性。

实现人工智能客服

实现一个人工智能 AI 客服，主要包含以下四个步骤：

定义问题和答案：首先，需要定义客服系统需要回答的问题和答案。这些问题和答案可以存储在数据库中。
使用自然语言处理（NLP）技术：需要使用 NLP 技术来理解用户的问题。这可能包括词性标注、命名实体识别、依存关系解析等。
匹配问题和答案：一旦理解了用户的问题，就需要找到最匹配的答案。这可能需要使用一些搜索算法或者机器学习算法。
生成回答：最后，需要生成一个回答，这可能涉及到文本生成技术。

怎么定义问题和答案？

在数据库中，录入标准提问 、相似提问 、答案，录入的方式有很多种，最终肯定都是以 web 前端为承接方式。

我们看到检索式问题分为两种：

直接是文本回答，哔哩哔哩的的这种。
需要动态查询的，查询送餐员电话。基于这种我想到的是，将问题的答案绑定给一个动作，这个动作就是查询当前客户的送餐员电话。当然肯定也有一个专门的动作创建页面，对许多动作进行定义

自然语言处理（NLP）技术，是什么，怎么使用？

自然语言处理（NLP）是一种人工智能技术，用于理解和生成人类语言。NLP 的主要任务包括语音识别、自然语言理解、自然语言生成和机器翻译等。

在 Python 中，有许多库可以帮助我们进行 NLP 任务，如 NLTK、spaCy、Gensim 和 Transformers 等。

以下是一个使用 spaCy 进行基本 NLP 任务的例子：

示例一：spacy 高级自然语言处理处理库

Python 复制代码

import spacy

nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
doc = nlp("我想联系送餐员")

for token in doc:
    print(token.text, token.pos_, token.dep_)

示例二：jieba 中文处理库

Python 复制代码

import jieba

# jieba.enable_paddle()  # 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持
strs = ["我来到北京清华大学", "乒乓球拍卖完了", "中国科学技术大学"]
for str in strs:
    seg_list = jieba.cut(str, use_paddle=True)  # 使用paddle模式
    print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut("我想联系送餐员")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))

在上图中，我们可以看到这个库把许多词都分开了，比如"乒乓球拍卖完了"，分解成了【乒乓球\拍卖】,"送餐员"分解成了：【送\餐员】

示例三：自定义词库

在 jieba 中我们，我们可以自定义词库。

Python 复制代码

# encoding=utf-8
from __future__ import print_function, unicode_literals
import jieba.posseg as pseg
import jieba
import sys
sys.path.append("../")
# 导入自定义词典
jieba.load_userdict("userdict.txt")

# 单独添加自定义词典
jieba.add_word('石墨烯')
jieba.add_word('凱特琳')
jieba.del_word('自定义词')

test_sent = (
    "李小福是创新办主任也是云计算方面的专家; 什么是八一双鹿\n"
    "例如我输入一个带"韩玉赏鉴"的标题，在自定义词库中也增加了此词为N类\n"
    "「台中」正確應該不會被切開。mac上可分出「石墨烯」；此時又可以分出來凱特琳了。\n"
    "我想联系送餐员\n"
    "乒乓球拍卖完了"
)
words = jieba.cut(test_sent)
print('/'.join(words))

print("="*40)

# 输出
# 李小福/是/创新办/主任/也/是/云计算/方面/的/专家/;/ /什么/是/八一双鹿/
# /例如/我/输入/一个/带/"/韩玉赏鉴/"/的/标题/，/在/自定义/词库/中/也/增加/了/此/词为/N/类/
# /「/台中/」/正確/應該/不會/被/切開/。/mac/上/可/分出/「/石墨烯/」/；/此時/又/可以/分出/來/凱特琳/了/。/
# /我/想/联系/送餐员/
# /乒乓球拍/卖完/了

词类型对照表

txt 复制代码

云计算 5
李小福 2 nr
创新办 3 i
easy_install 3 eng
好用 300
韩玉赏鉴 3 nz
八一双鹿 3 nz
台中
凱特琳 nz
Edu Trust认证 2000
乒乓球拍 100000 n
送餐员 2 n

在 jieba 的自定义词典中，每一行都代表一个词条。每个词条由三部分组成：词语、词频和词性，它们之间用空格分隔。

词语：这是想要添加到词典中的词。
词频：这是词的频率，用于调整词的切分优先级。词频越高，词被切分出来的可能性就越大。
词性：这是词的词性，如名词（n）、动词（v）等。这个字段是可选的，如果不提供，jieba 会自动推断词的词性。

在给出的例子中，"李小福 2 nr"表示"李小福"是一个词，它的词频是 2，词性是 nr（人名）。这意味着在进行分词时，"李小福"会被优先考虑作为一个整体进行切分，而不是被切分成"李"、"小"和"福"三个词。

自主训练模型

如果上述的都不能满足我们对中文解析的处理，我们可以自己训练模型，安装 TensorFlow 然后自己需训练模型，这儿我就不展开赘述了。 TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发和维护。它提供了一个灵活的平台，用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络。TensorFlow 最初是为了支持深度学习任务而设计的，但它也可以用于其他类型的机器学习任务。

Python 复制代码

from transformers import pipeline

# 创建一个NER pipeline
nlp = pipeline("ner", model="bert-base-chinese")

# 使用pipeline处理文本
result = nlp("我想联系送餐员")

# 打印结果
for ent in result:
    print(ent)

可以导入不同的模型模型地址

怎么匹配问题?

我对客户的问题进行了分析，但是我应该怎么才能最好的匹配到我事先准备好的问答库上呢？要将客户的问题匹配到预先准备好的问答库，可以使用以下几种方法：

基于关键词的匹配：可以提取问题中的关键词，然后在问答库中查找包含这些关键词的问题。这种方法简单易实现，但可能无法处理复杂的问题。
基于向量空间模型的匹配：可以将问题和问答库中的问题都转换为向量，然后计算问题向量之间的相似度。可以使用 TF-IDF、word2vec、BERT 等方法来将问题转换为向量。这种方法可以处理更复杂的问题，但需要更多的计算资源。
基于深度学习的匹配：可以使用深度学习模型来匹配问题。例如，可以使用 Siamese 网络或 Transformer 网络来计算问题之间的相似度。这种方法可以获得最好的匹配效果，但需要大量的数据和计算资源。

在实际应用中，可能需要根据需求和资源来选择合适的方法。例如，如果问答库很大，可能需要使用更快的匹配方法。如果问题很复杂，可能需要使用更准确的匹配方法。

好的，我们不需要知道这儿到底是什么做的，因为 AI 客服本身就是一个不简单的项目，如果真的要去做，我们分配到不同的团队，将各个的问题剖析，拿出解决方案。

我将美团和哔哩哔哩的搜索贴图放在这儿感兴趣的可以去研究一下: