基础课19——客服系统知识库的搭建流程

1.收集整理业务数据

注意：我们在做业务数据收集时，往往是甲方提供给我们的，这时就需要确定一个标准，否则对知识库梳理工作会带来很大的难度，建议和甲方沟通确认一个双方都统一的知识库原材料。

2.创建知识库

在创建知识库时，我们最常见的就是把问题分为单轮、多轮，来满足不同场景的需求，如银行查余额的场景就是一个典型的多轮：

用户：查询银行卡余额

客服机器人：请输入您的卡号

用户：输入卡号

客服机器人:请输入密码

用户：输入密码

客服机器人：您的余额为*******元。

用python搭建一个银行客服机器人的知识库：

# 定义一个字典，存储银行客服机器人的知识库  
bank_knowledge_base = {  
    "问题": {  
        "我的银行卡丢失了怎么办？": "请立即拨打我们的挂失电话进行挂失。",  
        "我的银行卡被盗刷了怎么办？": "请立即联系我们的客服并报警处理。",  
        "我想查询我的账户余额怎么办？": "请登录我们的官方网站或手机APP进行查询。",  
        "我想办理贷款怎么办？": "请携带身份证到我们的贷款部门进行办理。",  
        "我的贷款到期了怎么办？": "请提前一周联系我们的贷款部门进行还款安排。",  
        "我想更改我的银行卡号怎么办？": "请联系我们的客服并提供相关资料进行更改。",  
        "我想注销我的账户怎么办？": "请携带身份证到我们的柜台进行办理。",  
        "我的银行卡被冻结了怎么办？": "请联系我们的客服了解具体情况并协助处理。",  
        "我的ATM机吞卡了怎么办？": "请立即联系我们的客服并提供吞卡相关信息进行挂失处理。",  
        "我想开通网上银行怎么办？": "请携带身份证到我们的柜台进行办理并开通网上银行服务。"  
    }  
}  
  
# 定义一个函数，根据用户输入的问题在知识库中查找答案  
def find_bank_answer(question):  
    for entry in bank_knowledge_base["问题"]:  
        if question.lower() == entry.lower():  
            return bank_knowledge_base["问题"][entry]  
    return "对不起，我不明白你的问题。请重新输入。"  
  
# 定义一个函数，让银行客服机器人与用户进行对话  
def bank_chat():  
    print("你好，我是银行客服机器人。请问有什么我可以帮助你的吗？")  
    while True:  
        # 获取用户输入的问题  
        question = input()  
        # 在知识库中查找答案并输出  
        answer = find_bank_answer(question)  
        print(answer)

在这个示例中，我们使用了一个字典来存储银行客服机器人的知识库，其中包含了问题和答案的字典。然后，我们定义了一个find_bank_answer函数，它接受用户输入的问题作为参数，并在知识库中查找与之匹配的答案。如果没有找到匹配的问题，则返回一个默认的回答。接下来，我们定义了一个bank_chat函数，它会让银行客服机器人与用户进行对话。在这个函数中，我们首先输出欢迎信息，然后在一个无限循环中获取用户输入的问题并调用find_bank_answer函数来查找答案。最后，我们输出答案并等待下一个问题。

3.挂接知识库与机器人

客服机器人基于知识库中的内容，能够智能地回答用户的问题。知识库是客服机器人的核心组成部分，储存着机器人对所有信息的认知概念和理解，这些信息以数据的形式储存在数据库中。当用户向客服机器人提问时，客服机器人会在知识库中搜索相关信息，并匹配出最合适的答案。

因此，知识库的搭建质量直接影响到客服机器人的服务质量。一个高质量的知识库不仅需要包含所有可能的问题和答案，还需要具备良好的搜索功能和匹配算法，以确保客服机器人能够快速、准确地找到答案。

4.智能客服系统的应答匹配原理

智能客服系统的应答匹配原理主要是基于自然语言处理和语义理解技术。具体来说，智能客服系统会首先对用户的问题进行语义理解，这包括对问题的分类、实体识别、情感分析等任务，以确定用户的意图和需求。然后，系统会在知识库中搜索与用户问题相关的信息，并进行匹配和筛选，以找到最合适的答案。

在匹配过程中，智能客服系统会考虑用户问题的多个方面，包括关键词、上下文、语义等，以确定最佳的答案。此外，系统还会根据用户的反馈和评价，不断优化和改进应答匹配的算法和策略，以提高准确率和用户满意度。

这里介绍一下：缩略语识别算法是一种利用自然语言处理技术，通过分析和比对文本中的特征，从而自动识别出缩略语所对应的全称或者其他正式称呼的算法。这种算法在信息检索、机器翻译、问答系统等领域有着广泛的应用。

具体来说，缩略语识别算法首先会对文本进行分词处理，将其中的单词或短语提取出来。然后，算法会使用一些特定的技术和方法，如基于规则的方法、基于统计的方法、基于深度学习的方法等，来分析和比对这些单词或短语的特征。通过这种方式，算法可以有效地识别出缩略语，并将其转换为对应的全称或其他正式称呼。

例如，对于缩略语"ACO"，识别算法可以通过分析其特征，确定其对应的全称为"Ant Colony Optimization"，即蚁群优化算法。同样，对于其他形式的缩略语，如"AI"代表"Artificial Intelligence"，即人工智能，算法也可以准确地进行识别和转换。

5.检查和维护智能客服系统

写在最后：

重点、重点、重点！

搭建知识库后，一定要进行测试，输出测试报告，目前很多厂商的知识库准确率交付标准为90%-95%。