科技感!智能在线实现检索功能的想法……

通常我们去到阿里云,腾讯云就看到他们的科技感十足的智能在线客服,感觉特别的赞,有问题的时候可以先检索站内的相对应文章,实在不行的时候,再对话到人工客服

想想如果放到自己的网站,一方面可以过滤新手小白的问题,一方面满满展示出AI智能客服的科技感!!

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如果要实现也不是那么容易,大概如下……

1,简单的提问,客套话 = 语言

比如:“你好”,“怎么购买”,“spzac主题”,“真垃圾”…… 等等,这样的话,似乎先建立一个数据检索,把常见的字眼录入,匹配到相对应的回答,或者文章再显示出来……

要求后台可以录入,方便以后的AI的升级完善

2,用户提问 (搜索全站文章) = 问题

这样一旦文章太多,就会严重拖垮网站,而且有很多文章时间太久,过时了,这样并不是真正的解决问题,比如“网站伪静态怎么设置”,这样的文章整站只要一篇就足够了,这样人工客服直接回话显示这篇文章,并且+5,6条相关文章

建立文章索引,一方面按后台录入的,另一方面按文章浏览最多,按点赞最多,按评论最多等等,把整站的最优质的的核心文章建立索引

3,乱码 = 特殊符号

提问检索的时候,先过滤掉,包括标点符号等等…… 应该问题不大……

4,都不是?

AI没办法了,只能丢一句:请一句话描述您的问题,便于我们为您推荐合适的解决方案或匹配到对应的人工服务(在线或工单)

额外

5,升级?!?!?!

AI每条回复,对话,都有一个解决or未解决按钮,类似投票机制,以后用户提出的问题,AI都会先检索匹配的问答,然后按最高投票的答案来展示,所以随着时间,用户问题越来越多,AI和用户的对话,就会越来越精准……

总体来说:

用户 -> 关键字 -> 词条匹配 -> AI

对话:

Yes -> 匹配文章 or No -> 匹配短语

解决问题 -> 文章考核

未解决问题 -> 人工

正常的对话(ajax)处理流程,问题解决,关键字入库保存,文章考核+1,排行靠前(类似点赞)

词库数据梳理

词是语言组成的基础,理解用户的词是对话机器人理解用户表述内容的前提。在对话机器人中词有以下应用:

1.对用户问进行预处理:机器人在解析的过程中为了减少后续模块的识别压力和识别的需要,会对用户问进行停用词过滤、同义词转换、分词。

2.价值发掘、风险防范:在业务上对于高价值、风险用户需要进行业务上专门的处理,例如:咨询高价值产品客户转人工、监管合规要求转人工等。

3.统一业务口径:将专有名词统一应用,能够避免运营人员针对统一产品多种表达导致用户理解困难。

这些功能的实现都依赖于对话机器人的词库数据,因此在对话机器人的系统中需要整理的词数据包括:专有名词、停用词、同义词、敏感词等组成。

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知识点句式结构规则

机器人在服务用户时,会将知识点作为推荐展现给用户,句式结构统一的知识点,在展现时能够方便用户迅速发现知识点之间的差异,利于理解。

另外,运营人员在管理知识点统一的句式能够避免知识点的重新添加,在搜索时提高搜索效率

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2020.11.29更

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初步完成,接下去根据输入的对话,分词,搜索,检索等等……

1,引导:指引你的新用户开始使用产品,指导正确使用路径。 协助你的每个新用户完成产品使用的第一步。

2,激活:着手介入那些没有使用产品的用户,提升功能应用使用量。 通过站内自动消息推送和邮件等手段使这类用户走上正轨

3,留存:适时的告诉用户新功能的更新和发布,提高现有用户留存率。 在新版本上线时,促使用户使用某些功能,发送站内外信息鼓励用户进行功能升级等

4,挽回:让那些不再登录的用户重新使用产品,挖掘用户深层价值。 以邮件形式推送正能量的话语以及产品价值,挽回不再登录的用户。

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