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一、对话设计的重要性1. 对话设计是什么？对话机器人，主要由几个部分组成：语义识别、信息采集/使用、对话设计、知识库 。
语义识别：
通常由AI算法模型进行（NLU，自然语言理解），这也是对话机器人中，AI技术应用最多的部分 。当然，算法也有识别不到位的情况，通常会使用规则做矫正/补充 。
信息采集/使用：
即对语义识别的结果做收集、更新、使用 。对话的本质是信息的交换，对于机器人来说，获取访客的需求信息至关重要 。信息决定了后续机器人采取的策略与动作 。
知识库：
知识库是应用于单轮对话的机器人知识储备库，可以为访客提供答疑服务 。由于知识库的FAQ特性使然，知识库侧重于一问一答的“知识解答” 。
对话设计：
对话设计是对话机器人的核心部分，相当于机器人的“大脑” 。即：面对什么样的信息，需要做什么样的动作，从而让对话可以顺利地进行，并满足访客的需求与机器人本身所需达到的目的 。对话设计就是机器人对话逻辑处理的设计 。
2. 对话设计为什么重要？可想而知，如果对话机器人没有了对话设计，那么机器人基本失去了多轮问答的能力 。相当于访客问一个问题，机器人回答一个问题 。这在较为简易的机器人中应用较为常见，但是一旦业务变得复杂一些，机器人就很难处理，应付不来 。在人看来，就像“智障”一样 。
那为什么不使用AI算法来解决对话逻辑的问题呢？
因为AI技术发展到现在，还无法做到通过会话级的学习，达到应答自如的对话效果 。这就需要AI PM与AI训练师，通过对话逻辑的设计，让机器人变得智能，处理业务问题，从而实现预定目标 。
二、对话设计关键8个要点对话设计在功能形式上，表现为对话流程 。通常流程与对话场景相对应，即一个流程处理一个对话场景 。当然如果场景较大，可能一个场景需多个流程处理，流程间会协作配合，分别处理不同的任务 。
流程的设计，即机器人“大脑”的设计 。一般通过设定流程逻辑规则，让机器人具有处理不同问题的能力 。以下为流程设计的关键点，提炼为8个 。
1. 流程间执行优先级一个机器人中，有多个流程，数量可达几十个 。比较通常的情况是在30-40个左右 。当然，流程的多少，跟场景划分颗粒度粗细有关 。一般而言，一个流程会对应一个意图 。意图即为流程的准入条件 。
流程间是需要设定执行的优先级顺序的 。为什么？
因为访客的同一句表述，可能会同时满足多个流程进入的条件 。此时应该进入哪个流程，就需要人为地划分优先级 。
你可能会说，这样划分科学吗？有效吗？是的，这样并不能保证是最客观最科学的，但是只能在可能的情况下，尽可能考虑访客的各种情况下做出最优解 。
在所有的流程中，我们一般做的设计就是，将所有的流程排优先级 。从第一个流程开始匹配，命中则进入流程；未命中则执行下一个流程，直至命中流程为止 。若未有流程命中，则不进入流程 。
所以，在做对话设计时，做好流程间的执行优先级，就可让机器人在面对访客表述识别模棱两可时，做出优先级选择，从而进入欲进入的流程 。当然，也会出现未考虑到的情况，毕竟语言表达在不同的访客、不同的场景中，可能千变万化 。故只能说，在已有条件下找到最优解 。
2. 流程内执行、流程间跳转优先级当进入流程后，机器人可能会面临，在同一句访客表述前，是应该在该流程继续执行，还是应该跳转到另外一个流程 。
这个时候你可能会说，如果访客说到另一个场景/话题，就跳到那个流程；如果是继续当前的话题，那就应该继续原有的流程 。思路是这样的没错，但是实际情况往往会比我们预想的复杂 。对于场景清晰界限明确的流程间，比如“播放音乐”和“订火车票”这两种泾渭分明的场景，就很容易处理 。但是当出现场景间的界限较为模糊的情况，就较难通过简单的准则区分 。比如在医疗领域“咨询牙齿种植”和“咨询补牙”，由于场景相近，访客描述的内容可能很相近，机器人做意图识别时，在一些表述上很难做到区分 。
所以，我们一般会制定一套跳转规则 。比如，当流程间界限分明/机器人应答策略更希望流程尽量不做跳转时，设置当前流程执行有限；当流程间界限不太分明/机器人应答策略更希望在不同流程间跳转时，设置流程跳转优先 。
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