什么是智能对话机器人 - WhatsApp营销

智能对话机器人（Intelligent Robot）是大模型的一款基于自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）技术，面向开发者提供智能会话能力的云服务。开发者可以使用智能对话机器人创建会话机器人，为机器人配置知识库以实现智能问答，并可将机器人部署在不同终端上，如网站、移动APP、智能硬件等。

阅读本文前，您可能需要了解如下概念：

什么是人工智能（AI）？

人工智能AI（即Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支，旨在让计算机模仿人类的决策能力、像人类一样思考和行动，来解决如自然语言处理、推荐、智能数据检索、预测等方面人类无法处理或难以处理的复杂工作。

为什么需要人工智能？

人类社会和计算机产生的数据量非常庞大，已远远超出人类可以处理的范围。人工智能发展到今天，覆盖了我们日常活动的各个方面，已经彻底改变了我们许多的生活或工作方式，也在逐步转化成为一种“必需品”。与人类的能力相比，人工智能具有极大的优势：

处理海量数据
人工智能可以快速分析和处理超出人类能力范围的海量数据。
提高生产效能
与人类相比，人工智能可以更快地分析和处理海量信息，大幅提高生产力，并发现人类可能无法发现的一些问题、规律等。
人工智能不像人类有工作时间、身体负荷等限制，可以持续运行和处理任务。
人工智能可通过自动化的方式和智能算法来减少甚至消灭人工处理造成的错误。
自动化繁琐和危险的工作

人工智能可以将一些危险的工作实现自动化，降低对人身安全的威胁。例如，在钻井等危险环境中应用人工智能，代替人类来执行危险的操作。

应用范围广泛

人工智能技术具备通用性，同时结合了多个科学的知识，使其能够在多个领域内找到应用场景，例如：农业、制造业、服务业、零售业、交通、教育、医疗等。

持续学习

人工智能可以基于机器学习、深度学习技术，通过不断处理新数据来改进性能、分析和决策能力，确保其分析和决策的准确性。

人工智能有哪些核心技术？

基于人工智能的实现方式，人工智能涉及以下几类核心技术：

机器学习：通过核心要素--算法，让人工智能从人类输入的信息或从互联网上其他渠道获取的大量数据中学习，对新的数据进行理解、分析、预测或分类。机器学习主要分为监督学习、无监督学习和半监督学习，即根据模型训练过程中是否使用到标签来区分机器学习的类型。
深度学习：深度学习是机器学习的领域之一，专注于使用神经网络模型，可自动从数据中学习特征。对比机器学习，深度学习需要更多资源，包括需要更大的数据集来进行训练、更多的基础设施资源。
自然语言处理：基于机器学习或深度学习技术，对海量文本数据进行分词、词汇标注、文本纠错、对话知识抽取、商机信息抽取等处理。
语音识别：基于机器学习或深度学习技术，识别并理解人类的语音，比并将其转换为文本或语音执行指令，例如：交互式语音应答、虚拟助手、智能家具的语音控制系统等。
计算机视觉：计算机视觉涉及图像处理、机器学习、神经科学等多个领域的知识，是指从图像、视频和其他视觉输入中提取信息，并对这些信息进行分析和理解，以执行某些处理，例如：通过摄像头识别可疑人员或事件、检测农作物生长等。

人工智能的技术/工作原理是什么？

前面提到，人工智能旨在让计算机模仿人类的决策能力、像人类一样思考和行动。要实现这个目标，需要计算能力、数据、人工智能算法这三个关键要素。

人工智能的工作原理概括地说，是通过模拟人类的学习过程，让机器能够从数据中识别规律和特征，用这些学习到的知识来完成各种复杂的任务。详细的工作原理如下：

数据收集与处理：人工智能基于人类输入的信息或从互联网上其他渠道获取的大量数据，对数据进行处理，包括对数据进行清洗（如去除噪声和不相关的数据等）、标准化（即将数据转化为一致的格式）、特征提取（识别与解决目标问题有关的数据属性）等。

机器学习：学习是人工智能的核心过程，人工智能通过学习，从数据中提取规律和特征，并不断优化自己的算法和模型。

推理、预测或执行操作：人工智能会根据已学习到的知识和已有的规则，基于已有的模型和算法，对新的数据进行识别、分析、预测和推理。例如，在文字识别任务中，人工智能可用于识别图片、个人证照等文件中包含的文字。

人工智能有哪些实际应用？

人工智能在不同领域的应用如下：

营销：用于个性化推荐、商品推荐、新闻资讯内容推荐、用户分析等

内容创作：用于文字、音乐、图片、视频等内容的自动生成

工业：用于工业生产线流程优化、智能动态调整生产计划、加速产品开发过程，基于AI数据分析能力提供量身定制的产品，帮助人类执行高风险或重复性高的任务等

医疗与健康：用于辅助医疗诊断、医学图像分析、疾病分析、患者康复管理等

金融：可用于金融欺诈检测等风险检测、交易预测等

交通与物流：用于自动驾驶、路径规划和物流优化等

互动娱乐：人脸漫画化、虚拟现实游戏等

安全与监控：异常风险检测、网络安全分析、监控视频分析等

什么是自然语言处理？

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）属于人工智能的一个分支，旨在让计算机能够理解并处理人类语言，从中提取出有用的信息，帮助人类更高效地处理各种任务。

为什么需要自然语言处理？
自然语言处理通过对人类日常语言进行理解和响应，为人类带来更多的便利和创新。随着人工智能的不断发展，自然语言处理也逐渐融入到电商、文娱、公安、医疗、电力等各大行业领域中，帮助人类高效地处理信息。

自然语言处理具有以下优势：

支持自然语言交互、简便易用：NLP技术使得计算机可以理解和处理人类语言，从而实现了人与计算机的自然语言交互。用户可以通过人类语言的方式表达自己的需求，无需使用计算机指令或编程知识，提高了人机交互的效率和易用性。

支持海量信息分析和处理：NLP技术可以自动化处理大量的文本和语音信息，是处理、分析和挖掘数据中有价值信息的关键工具。

提供个性化服务：NLP技术可以根据用户的个人偏好和习惯进行个性化设置和推荐，提供更加个性化的服务。例如，智能客服可以根据用户的语言风格和问题类型提供定制化的回答和解决方案。

自然语言处理有哪些分类？

词性标注：通过词性标注服务，用户可以快速为每一个词附上对应的词性，结合分词服务，可以快速进行更深层次的文本挖掘处理，有效实现新词发现、歧义消除等能力。

命名实体识别：命名实体服务可以帮助您快速识别文本中的实体，进而挖掘各实体间的关系，是进行深度文本挖掘，知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。

情感分析：基于海量大数据研发，为有情感分析需求的产品提供服务。能够对短文本情感的正负向及中性进行分析，识别和分析用户的情感状态和意图，并给出结果。在舆情监控、话题审核、口碑分析聚类等商业领域有广大的应用空间对于企业了解用户满意度、产品评价等方面非常有帮助。

中心词提取：基于海量数据，使用电商标题中心词以及类目进行训练，通过给每个词计算一个相关性分数来衡量每个词与句子的相关性程度，进而识别并提取出句子的中心词。适用于提取电商搜索query、标题及其他类似短文本的中心词。

文本信息抽取：结合AI技术，通过自动阅读文档内容，将用户关心的关键核心信息进行提取，简化机械性和重复性的工作，协助企业完成文档审阅及录入工作。

商品评价解析：商品评价解析主要用于分析消费者反馈的评价、点评内容，同时也可以对类似微博的口语化、短文本进行分析。

关系抽取：从文本中提取实体之间的关系，例如人物关系、公司与股票价格之间的关系等。

知识图谱构建：自然语言处理技术可以自动抽取和整理知识图谱，帮助人们更好地组织和理解复杂的信息，提高知识管理的效率和质量。

商业决策支持：通过对市场和用户需求的深入分析，自然语言处理技术可以为企业的商业决策提供有力支持，帮助企业做出更明智的决策。

自然语言处理有哪些实际应用？

自然语言在不同的行业中被广泛应用。结合不同行业的特点，主要包含以下应用场景：

金融-简历抽取于合同审核比对：依靠算法分析相关非结构化文本（文档、描述、网页等），并从文本中获取结果，用于银行简历抽取与合同审核比对等场景，快速高效缩短审批流程，极大减少了人工成本和时间成本。

司法-信息抽取、分类：针对大量裁判文书中的判决时间、案发地点、原告信息、被告信息等信息的抽取，私有化部署，在本地化通过平台进行文书的数据标注、模型训练，快速对大量裁判文书进行结构化处理，大大提升审核效率。

医疗-病历质检/DRGs：基于非结构化文本病历数据，通过医学知识图谱能力构建医学质检引擎，支持病历质量管理，做到事中提醒、事后检查，减少医疗事故，提高服务质量；同时根据病案数据进行DRGs分组，保障医院运营及医保正常结算。

互联网-外呼意图识别：在与客户的通话过程中，通过实时语音识别客户意图，根据预设的流程话术精准回复，以真人语音或语音合成播报的形式与客户进行沟通交流，从而帮助企业从海量用户中高效、精准地触达目标客户，实现数据全链路管理。

新零售-商品评价解析：用于分析消费者反馈的评价、点评内容，同时也可以对类似微博的口语化内容、短文本进行分析。品牌商从中可以解析出商品最吸引人的卖点，以及最需要改进的地方，进而获知当前的消费者理念，预判流行趋势，提高购买转化。

客户服务：聊天机器人和虚拟客服代表利用NLP提供7x24小时的客户服务，能够理解和回应客户的咨询，减轻客服人员的工作负担。

自然语言处理的技术/工作原理是什么？

自然语言处理的工作原理包括建立语言模型、分词、词法分析、句法分析、语义理解与生成、上下文理解与记忆以及利用机器学习和深度学习算法进行训练和优化。这些技术的结合使得计算机能够更好地理解和处理人类语言，为人类提供更智能、更自然的交互体验。

语言模型：NLP首先需要建立一个语言模型，用于计算自然语言中单词或序列的概率。语言模型能够评估一段文本中的语法、上下文和单词顺序等信息，为后续的文本处理提供基础。

句法分析：句法分析是对句子结构进行分析的过程，旨在揭示句子中词语之间的依存关系。通过句法分析，可以确定句子中各个成分的语法功能和语义角色，从而理解句子的意义。

词法分析：词法分析是对文本进行词法层面的处理，包括词形还原、词性标注等。通过词法分析，可以识别出文本中每个单词的词性（如名词、动词、形容词等）和形态（如单数、复数、过去时等）。

语义理解与生成：语义理解是指对文本意义的理解和分析，包括实体识别、关系抽取、情感分析等任务。语义生成则是根据特定主题或需求，自动生成语义连贯、符合语法规则的自然语言文本。

机器学习与深度学习：NLP技术大量使用机器学习和深度学习算法，以训练和优化模型。这些算法可以自动提取特征并学习文本数据的内在规律和模式，从而不断提高NLP系统的性能和准确度。

为什么选择星光智能对话机器人

多模态智能问答，满足不同场景问答需求

支持单轮、多轮对话，支持多语言、多模态对话。可充分满足多样化对话需求。

文档问答：将文档（PDF、doc/docx或TxT）导入系统后，机器人将形成基于有关文档的业务知识，可直接根据文档中的内容对用户问题进行解答。

网站问答：填入有关网页链接后，系统将爬取网页内容以及同域名下的超链接，机器人具有快速获取网站知识的能力。方便机器人高效地对接有关网站。

高频（FAQ）问答：支持配置高频问答QA知识，机器人配置高频问答知识后，可以使机器人覆盖较大比例的高频用户问题。

任务式多轮问答：针对用户特定意图，基于企业自定义的多轮对话流进行多轮交互式问答。支持多模态全双工对话、主动式多轮对话能力。支持丰富的系统实体、意图与模板。支持多种配置方式。

数据（表格）问答：连接数据库或导入表格数据即可获得高质量问答效果；支持复杂推理、多表查询、多轮交互、类人生成多高阶问答能力。

闲聊问答：系统预制闲聊知识包及答案，企业可按需干预或配置自定义闲聊主题，满足各种碎片化聊天场景。

智能高效的开箱即用工具包

支持丰富的运营管理能力与系统知识，显著降低维护成本、提升维护效果。

多维数据分析：支持多维度数据分析体系，支持可视化洞察产品使用情况，辅助企业提供精准优质服务、挖掘更多价值。

系统知识体系：系统内置丰富的行业FAQ知识包、多轮场景包、意图、实体，显著减少配置成本、提升识别效果；支持按需设置知识审核、发布机制，减少业务风险。

对话效果测评：提供对话效果测评工具，支持自定义测评维度，测评结果统计，在机器人部署前及时发现机器人未识别、无答案的问题，提升机器人对话效果。

完善灵活的开放与多渠道部署能力

内置功能强大的聊天IM，可视化配置满足多渠道部署、个性化部署需求。

多维度开放能力：支持子页面、管控能力、对话、数据等多维度开放能力，企业可按需灵活集成，无缝衔接企业业务系统。

多渠道部署：支持官网、APP、微信等多渠道部署；可基于系统内置IM，灵活配置IM界面、能力及对话交互形态，充分满足不同渠道不同业务差异化接待需求。

弹性扩容：支持动态弹性扩容，系统根据企业实际用量自动升降配，确保服务平稳可用。