对话机器人，以自然语言的方式和用户进行交互

对话机器人（ChatBot），以自然语言的方式和用户进行交互，从而完成咨询、客服、助理、娱乐等用户诉求，目前已经应用在很多领域。

本文主要介绍两类应用最广的ChatBot：FAQChatBot和多轮对话ChatBot，包括这两类ChatBot的适用场景和构造模块。

第一类：FAQChatBot

FAQ(Frequently Asked Questions) ChatBot，从英文全称可以看出来，是将一些频繁用到的问题和答案对整理好，形成知识库。

当用户提问时，将用户的问题和知识库的众多问题进行匹配，匹配完成后，将匹配到的知识库问题对应的答案，返回给用户，如下图所示：

为了匹配更精准，在构建知识库时，可以多设置几个扩展问题，如下表所示，在疫情期间，为了快速构建一个FAQ ChatBot，提高问题匹配精准度，可以这样构建知识库：

当我们的目标是快速构建一个基于常用知识的咨询时，就可以用FAQ ChatBot，例如打造一个公司内部的入职咨询、报销指南。

总结一下，FAQ ChatBot 的目的是：将企业的各种知识有效管理起来，采取一问一答的单轮对话方式，为用户提供咨询服务。

该方法的优点是建设快，质量可控、准确率高，其缺点是泛化能力比较弱。随着不断迭代，知识库的更新很大程度依赖于人工，不能自主提升自己的泛化能力。

第二类：多轮对话ChatBot

当面临更加复杂的问题时，例如用户想要完成订餐、订票等任务，需要进行多轮陈述，才能完成用户的诉求。

一方面，用户在对话过程中可以不断修改或完善自己的需求；另一方面，当用户的陈述的需求不够具体或明确的时候，机器也可以通过询问、澄清或确认来帮助用户找到满意的结果。

对于这样的多轮对话，ChatBot架构如下：

下面，我们配合下面这个预订会议室的例子，来理解多轮对话ChatBot架构的各个模块：

1. NLU(Natural Language Understanding)

NLU的目的是，完成对用户指令的理解

所以NLU模块的输入是用户指令，输出主要采用DIS的表示结构，D代表Domain（领域）, I代表Intent（意图），S代表Slot（槽位）。

（有些情况下没有Domain，直接输出为Intent）

Domain、Intent和Slot都是产品经理根据需求预先定义好的。不同的业务场景会定义不同的DIS。