在线客服系统的业务机器人知识库

　　众所周知，知识库的核心在于自然语义的理解和自然语言处理等核心算法，这是纯粹技术层面的问题，我们暂且不进行讨论，我们讨论围绕知识库这个核心建立的应用逻辑，即如何围绕知识库的应用层面设定，让机器人服务的业务场景得以实现。

　　本着一个企业可以培养多个对应不同业务的专业机器人原则，那么我们在建立知识库的时候也需要创建多个不同的知识库，这样的好处不仅是让机器人在处理业务的问题时，领域更加细分化，专业化，同时相较于拥有大量知识储备的企业而言，机器人在检索答案时无需在整个统一的知识库里去寻找，多专业知识库的建立，让检索更精准，更快速。

　　一般情况下，我们创建的知识分为两类，一类是一般问题，一类是引导问题。

　　一般问题简单理解就是一问一答，这在知识的创建中是比较普遍的方式，不过考虑到每个人的讲话方式、习惯等都不相同，所以无论是一般问题还是引导问题，都赋予了不同问法的选项，管理人员可以根据业务的时间情况，客户曾经怎样问过，都编辑到同一条知识里。并且根据客户所问的这个问题，其他可能相关的知识也可进行关联，称为相关问题。如此尽最大可能的覆盖客户的疑问点，解决客户的问题。

　　引导问题俗称多轮对话，引导问题的设定需要相对复杂一些的逻辑，因为必须要对企业本身的业务流程比较熟悉，这样来一步步引导客户得到他想咨询的答案，比如当集团内部员工到财务部门咨询报销问题时，因为不同的报销有不同的规定流程，所以机器人可以指引他是差旅报销还是项目报销，员工选择以后，机器人可以引导他在选定的报销类型上继续提问其他相关的问题，进一步细化、了解以及最后解决员工的疑问。

　　当然，无论对于何种知识的编辑，我们都可以对知识的答案进行字体、颜色、图片、超链接等编辑操作，让知识表达的形式更丰富。同时我们可以对知识设定时效性，比如，双十一活动的促销政策，我们在创建知识时就可以根据公司的政策设定它有效的时间，超时以后这条知识就不予启用，机器人就不会再回复这条知识，避免误导。