文档介绍：智能客服
——聊天机器人
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问题解决型
实现技术
解决方案
架构及开发流程
小Y（智能机器人）
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问题解决型机器人
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问题解决型机器人，存在的目的是为了帮用户解决具体问题，
例如：售前咨询、售后报修、订机票、酒店、餐厅座位等等
需要提供给用户自己都不知道的信息--知识库
，知道用户在问什么

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问题理解
查询知识库
构建知识库查询
多轮对话的上下文管理
提问：今天北京多少度啊？
回答：35度
提问：有雾霾吗？（北京有雾霾吗？）
回答：空气质量优。
提问：那上海呢？（上海有雾霾吗？）
回答：空气质量也是优。
结合上下文
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聊天机器人解决方案
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自然语言处理、文本挖掘、知识图谱
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知识库中存储的是一对对的“问题-答案”对（QA Pair）。这些Pair可以是人工构建的，源于客户系统或者旧有知识库的，也可以是从互联网上爬取下来的。当用户输入问题后，将其和知识库现有的标准问题进行一一比对，寻找与用户问题最相近的标准问题，然后将该问题组对的答案返回给用户。
用户问题->标准问题->答案
解决方案一
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用户问题->标准问题的匹配方法可以是关键词匹配（包括正则表达式匹配）；也可以是先将用户问题和标准问题都转化为向量，再计算两者之间的距离（余弦距离、欧氏距离、交叉熵、Jaccard距离等），找到距离最近且距离值低于预设阈值的那个标准问题，作为查找结果。
但关键字匹配覆盖面太小。距离计算的话，在实践中比对出来的最近距离的两句话，可能在语义上毫无关联，甚至满拧（比如一个比另一个多了一个否定词）
“关键词”
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解决方案二
知识库中存储的不是问题-答案对，而仅存储答案（文档）。
当接收到用户问题后，直接拿问题去和知识库中的一篇篇文档比对，找到在内容上关联最紧密的那篇，作为答案返回给用户。
用户问题->答案
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