搭建知识库

一、 搭建知识库的必要条件

1. 一位机器人训练师

从前期的知识库搭建,到后期的训练机器人和维护知识库,建议都由一位懂业务、知客户的人员专门来管理,如客服主管等。
机器人的效果好不好,除了本身的技术水平外,更重要的是知识库的配置。恰当的问题和答案、丰富而准确的样本、灵活的功能搭配,这些是决定机器人应答效果的基础。如果知识库没有机器人训练师来进行配置,很有可能会造成问题范围过于宽泛、答案不匹配、样本添加错误、脱离实际场景等,造成机器人应答效果不佳。
只有指定了一位合适的机器人训练师,才能让知识库更贴近公司业务、更符合客户咨询场景,从而让机器人自动回复得更多、更准确。而且花费不了太多时间,只需要定期抽出几个小时,保持长期对知识库的维护就可以了。

2. 问答内容

这里的问答内容是指希望由机器人来自动回复的内容。机器人训练师可根据历史咨询记录和客户服务经验来进行总结。


二、 搭建知识库的步骤

1. 建立知识库目录

建立知识库目录有助于更好地管理和定位问题,例如将一个活动作为一个子目录,活动结束后可直接删除或禁用整个子目录。
机器人训练师需将问答内容按树状结构进行梳理,并在知识库内建立对应的目录。一般可根据业务的属性或类型等进行分类,如售前售后问题、优惠活动、订单物流等。
此过程建议多花些时间和精力,方便后续的问答补充。同时也能让问答的梳理更清晰、更有逻辑,避免不必要的错误。
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如图中所示步骤,你也来试试搭建自己的知识库目录吧!

2. 填充知识库内容(即每个树状目录下的问题收集)

知识库目录建立好后,就需要进行内容的填充。内容填充存在以下3个原则:
a) 保证真实:遵循客观规律,从客户问题出发,不凭空假想
建议从真实的聊天记录,或FAQ、帮助文档等提取问答内容。
b) 从头部到尾部:先填写头部问题,再补充长尾问题
头部问题指咨询次数较多的热点问题,长尾问题指咨询次数较少的问题。可以将头部问题先填写好,在往后的使用过程中,不断补充长尾问题。
c) 范围恰当:问答内容的覆盖范围应适当,不能过于宽泛,不能过于狭窄
如果问题范围过于宽泛,机器人的识别就不准确,建议进行拆分。如果问题范围过于狭窄,机器人能识别到的概率就比较小,建议进行合并。
如“申请退换货流程”,如退货和换货的流程不同,则可以拆分为“申请退货流程”“申请换货流程”。
如“是否有赠品”“赠品是什么”这2个问题答案相同的话,则可以合并为“赠品是什么”。

3. 编辑合理的问题和答案

在最后编辑具体的问题和答案时,也需要遵循对应的原则,才能让机器人回复得更准确。
a) 问题: ①避免添加重复问题;②描述要清晰明了,一个问题只描述一个语义(语义即问题的含义,如“能便宜点吗”“有没有优惠”的语义均为“价格是否可优惠”)。
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b) 答案:①表述要完整清楚;②答案不要设置为反问;③答案中如果出现“请先下载安装”的内容,需要说明下载地址;④灵活运用图片、链接等。
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三、 问答关系的建立怎么最合理

问答主要分为一问一答和多问多答,我们需要根据实际场景来选择最合适的问答类型。

1. 一问一答

即一个问题对应一个答案,不管问题里包含的参数,实体,变量等如何变化,都不会影响问题本身的含义和回复,如“机器人适用于什么平台”,这种问题可以设置为一问一答。
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2. 多问多答

面对复杂的业务场景,就需要采用动态问答、多轮问答和知识图谱等更高级的问答配置方式。
a) 动态问答:问题有多种选择,选择不同得到的答案也不同(最多只能选择2次)。
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b) 多轮问答:通过多次对话,获取到完整信息才能给出答复。例如办理签证,需要知道客户的“户籍所在地”以及“身份类型”才能给出答复。
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c) 知识图谱:用于管理多维度的结构化知识,例如“别克君越是什么时候上市的” “雪佛兰科鲁兹是什么时候上市的”,“别克君越的价格是多少”“雪佛兰科鲁兹的价格是多少”等,机器人可以通过查询表格获取到不同组合的答案。
在实际应用场景中,知识图谱可识别更灵活复杂的提问,如30万以下的车型有哪几种?科鲁兹的颜色有哪些?……
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以上就是搭建知识库的全部内容,但因为问答内容会不断变化,所以知识库的补充和优化将是一个长期的工作。

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