AI人工智能软件开发-知识问答产品设计需求实体公司

    1背景与挑战
    人工智能已经成为当今的热门话题,AI技术的发展,目前，我们拥有成功客户案例两千多起，自主研发版权25个，覆盖150个行业类目。迅速的市场反应，的技术团队，为漫云奠定了软件产品开发实力的高起点。依托于多年的互联网核心技术沉淀，致力于为创业者与企业提供符合企业“互联 网+”战略的服务，目前，己为众多企业 、上市公司及事业单位提供的技术服务。漫云精研技术，用心服务，欢迎全国企业来电洽谈合作。目前，我们拥有成功客户案例两千多起，自主研发版权25个，覆盖150个行业类目。迅速的市场反应，的技术团队，为漫云奠定了软件产品开发实力的高起点。作为一家实施标准化管理并快速发展的技术企业，自创立以来，我们以互联网解决方案为核心，专注于开发互联网创新模式的软件产品。我公司，创立于2016年，是一家拥有数十年互联网从业经验的人才组成的团队的企业。目前，我们拥有成功客户案例两千多起，自主研发版权25个，覆盖150个行业类目。迅速的市场反应，的技术团队，为漫云奠定了软件产品开发实力的高起点。在各个领域都起到了的作用。对话系统一直是人工智能研究的热门领域之一，近年来随着深度学习技术的发展，人工智能在对话系统上出现了不少的突破性进展。但是，由于自然语言的复杂性，目前的智能对话系统还远远达不到可以直接替代人类的地步。因此在一些复杂的业务场景中，目前的智能对话系统如何更好的去辅助人类做到人机协同，提升沟通效率，也成为了当今研究的一个热点以及实际落地方向。

    作为一家连接用户和商户的生活服务电子商务平台，美团在平台服务的售前、售中、售后全链路的多个场景中，用户向商家都存在有大量的问题咨询情况，如在线坐席CHAT、商家IM等。因此我们希望利用对话系统，以推荐回复的方式，基于对话上文为客服提供候选回复，来帮助商家提升回答用户问题的效率，同时更快地解决用户问题，改善用户咨询体验。一般来说，对话系统可以大致分为三类：
    1.任务型：一般为受限域，以完成特定领域的特定任务为目的，主流方法是基于有限状态机（FSM）的可配置化TaskFlow，而基于强化学习、监督学习等基于数据驱动的对话管理方法在实际应用中尚不成熟，应用场景如售后退款等流程明确的智能机器人。
    2.问答型：受限域或开放域，主要是回答特定领域的信息咨询或开放领域的知识性问题，主流方法包括图谱问答（KBQA）、社区问答（CQA）、文档问答（MRC）等单轮问答，也可能涉及多轮问答，应用场景如酒店、旅游等领域的售前咨询。

    3.闲聊型：一般为开放域，无特定目的，在开放领域内让对话有意义地进行下去即可，主流方法是基于检索的召回排序二阶段方法或基于生成的端到端模型，应用场景如聊天机器人。
    其中，任务型和问答型系统具备较高的准确性，但是需要针对细分领域进行不同程度的适配与优化，在大范围应用上需要较高的成本。本文主要关注基于检索式方案的对话系统，其准确性略低，但是成本较小并且领域迁移性好，非常适合用于如话术推荐等人机协同等场景。
    在后文中，我们主要以话术推荐应用为例，即根据对话上下文为坐席/商家提供候选回复，来介绍检索式对话系统在美团客服场景的探索与实践。以下内容会分为五个部分：部分介绍系统的整体架构与指标体系；第二和第三部分分别介绍召回和排序模块的工作；第四部分展示一些具体的应用示例，后一部分则是总结与展望。