本文介绍了智能一点的智能导购对话机器人实践，重点讲述了如何通过提升客服效率（节流）和提高客户转化率（开源）来优化机器人。机器人采用人机协同模式，包括问答机器人、任务型机器人和推荐型机器人。在节流方面，重点是问答机器人的建设，通过基于问答库、文档和知识图谱的方式回答用户问题。在开源方面，讨论了如何将个性化推荐融入对话场景以提高转化率。此外，还探讨了如何处理多轮对话、用户意图识别和对话状态维护等问题。
本文根据智能一点联合创始人&CTO莫瑜老师在DataFunTalk人工智能技术沙龙“自然语言处理技术应用实践”中分享的《开源节流的智能导购对话机器人实践》编辑整理而成，在未改变原意的基础上稍做修改。
莫瑜老师
首先介绍一下“智能一点”，它是为电商客户提供智能导购服务，比较偏向于售前客服。上面是项目背景，今天主要从以下几个方面讲述，智能导购机器人建设情况，从节流（提升客服效率）和开源（提高客户转化率）两个角度来讲解。
上图是应用场景截图，有单轮交互，如闲聊，单轮推荐。还有多轮交互帮助用户完成一个任务，还有一个交互推荐等内容，后续会详细讲解。
接下来讲一下应用后台服务，中间是对话机器人核心部分，主要包含一个中控部分，在接收到客户端请求后调用自然语言理解服务对用户输入进行语义理解，然后分发到很多小的机器人，这些小机器人包括闲聊的、问答的、任务型机器人还有推荐型机器人。由于目前技术原因机器人无法完全取代人，因此采用一种人机协同方式。当机器人无法响应用户请求时，将任务分发，由人工客服去解决用户的问题。对话机器人通过不同的渠道去触达不同的用户，如阿里千牛、微信公众号、web或者app。
接下来从节流和开源两个方面介绍我们做了那些工作，首先节流方面，做的最多的是问答机器人。单轮问答，暂时不考虑上下文，或者说在多轮交互过程中通过一些处理后再回答用户问题。有三种形式：一种是基于问答库的形式，事先有了很多Q&A对，当用户提出一个问题后，如何找到一个答案回复用户。第二种是在文档库中找到一句话回答用户的问题，
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