随着科技的不断发展，AI技术发展的如火如荼，AI大浪潮下的产物——智能客服机器人逐渐被更多地应用各个场景，例如电商行业、高校平台、银行金融系统等等。在电商行业，商家为了节省人力成本，提高工作效率，采用人工客服+智能客服机器人的服务模式。然而在实际使用过程中，有时会遇到答非所问、听不懂人话的情况，人工智能变成人工“智障”，这究竟是为什么呢？今天就让我们一探究竟，人工智能客服机器人应答原理以及为啥会”听不懂人话”。
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一、人工智能客服机器人的工作原理及步骤
智能客服机器人主要工作原理可以简单归结为：数据输入——数据处理——数据输出——反馈和学习，大致步骤如下：
1.数据输入：
- 用户在咨询页面通过输入文字、图片、语音与机器人进行交互，提出自己的问题或需求
2.数据处理：
- 自然语言处理（NLP）：机器人使用自然语言处理技术（NLP）来理解用户的输入数据。例如：分词、词性标注、句法分析等处理步骤，以便机器能够理解用户的意思和问题，确定用户的意图
- 知识库和对话管理：机器人使用预先构建的知识库和对话管理系统来提供回答和解决方案。其中知识库包含了常见问题意图归纳、产品信息等相关知识，对话管理系统则负责根据用户的意图生成合适的回答。
3.数据输出：
- 基于用户的意图和对话管理系统的指导，机器人生成回答并以文本、语音、图像等形式返回给用户。
4.反馈学习:
- 利用机器学习、数据分析技术，根据用户的反馈和数据进行学习和知识库优化，以提高机器人回复的准确性。
简单来来讲，智能客服机器人利用系统，对用户输入的信息进行识别，将输入信息与提前搭建好的知识库中的标准答案比对，按照相似度统计概率，选择概率最高的标准答案向用户发送。
二、知识库如何搭建？
系统中的知识库又是如何搭建的呢？
1.首先是搜集和整理信息，以电商行业为例，机器人研发人员需要搜集和整理商家相关信息，包括消费者原声、商品知识等。
2.然后将收集到的信息进行分类和标注，同一类型问题可归纳为一个标准场景，以电商行业常见问法“询问商品价格”为例：
3.再使用图数据库或者其他相关技术来构建知识图谱，将不同的知识点和关系进行连接和存储。根据用户的问题和意图，设计合适的对话流程。
值得注意的是随着业务的发展和变化，信息不断更新，因此知识库是需要不断迭代优化的.
三、机器人答非所问的原因
搞清楚了机器人的工作原理，了解了知识库的搭建流程，那么机器人出现答非所问的原因也就清晰了：
原来在我们的知识库的搭建中，若是同一类型问题，被分类标注到了不同的语义场景，那么这一类型的问题，在数据处理过程中，识别到正确语义场景的概率就会被降低。
以【询问商品价格】为例，用户原声问法“这件衣服价格多少钱？“，在知识库中被设置到了【商品价格能否优惠】这个语义场景下，那么后续”***价格多少“、”***多少钱“这一类问题用户输入后与提前搭建好的知识库语义场景比对时，识别到【询问商品价格】的概率被降低，【商品价格能否优惠】的概率被提高，若【商品价格能否优惠】的概率高于【询问商品价格】，就会错误识别至【商品价格能否优惠】，并输出优惠相关错误答案。
因此在使用智能客服机器人的过程中，知识库的搭建规则和迭代维护是非常重要的。不同人对于用户问法的理解也是不同的，因此制定合理的问法分类标注规则就显得尤为重要。目前市面上流行的晓多智能客服机器人就是严格按照分类标注规则来搭建和迭代知识库，沉淀出了庞大的知识库体系，并结合大模型及向量检索技术，以人工+科技的方式进行机器人识别效果的训练迭代，即使是小白也能训练出效果不错的智能客服机器人，也正是如此晓多智能客服机器人目前在成熟行业识别回复准确率能高达95%，大大减少了智能客服机器人“听不懂人话”的问题。
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