32、基于对话式聊天机器人的数据检索与分析决策支持

基于对话式聊天机器人的数据检索与分析决策支持

1. 引言

聊天机器人在许多领域越来越受欢迎，可用于处理特定任务需求，如旅行预订、产品咨询、食品订购、辅导等。如今，借助Dialogflow、IBM Watson Conversation、LUIS.AI等商业平台，聊天机器人的采用和部署变得更加容易，这些平台为构建个性化对话代理而开发。

任务型聊天机器人的对话建模主要涉及两个方面：
- 完成特定任务所需的对话交互建模，用于定义对话/响应链以实现对话目标，例如航班预订时聊天机器人询问/验证/确认的规则。
- 与任务相关的对话内容建模，处理人机之间的内容交换，例如接收用户产品询问并返回信息。

对于静态内容请求，可采用基于检索的方法查找最接近的信息/响应；对于涉及动态内容创建的请求，可根据用户意图将请求传递给相应API处理，或制定结构化查询以访问数据。例如，用户询问“尺寸M还有货吗？”需转化为检查产品尺寸M的数量是否大于1的查询；经理询问“哪个月销售额最高？”需转化为按销售额降序排序返回第一个月的查询。因此，需要将用户输入与数据接口（如SQL、SPARQL、SOLR查询）连接起来，以扩展聊天机器人在辅助用户决策过程中的能力。

2. 从用户意图到数据检索与分析

在产品销售平台中，涉及最终用户的数据检索很常见，通常通过表单填写获取所需输入以生成响应页面，查找的数据或记录相对直接。而当用户意图涉及重要商业决策时，对存储数据的访问可能涉及更复杂的请求，这在商业智能（BI）领域尤为明显，数据分析是改善业务行动和决策的策略之一。

数据分析过程包括数据清洗、转换、建模，最终将处理后的数据交付给用户，通过仪表盘的可视化和信