智能客服系統(tǒng)，問題和答案都比較固定，背后常常與知識庫掛鉤。甚至可以將問答系統(tǒng)理解成是用對話的方式快速檢索使用文檔中的 frequently asked question (FAQ)。 在問答場景中，用戶明確地知道與之對話的不是真人，因此也不會使用復雜的對話結構，主要以單輪對話的形式呈現(xiàn)，用戶占主導。

聊天場景指的是像人一樣與人交談，在聊天場景中，對話系統(tǒng)面對的挑戰(zhàn)與前二者相比要復雜很多，如自然語言理解能力、記憶能力、知識面，甚至語氣、性格等等，但它提供的對話體驗也最接近與真人交談。

意圖 (Intent)：意圖是系統(tǒng)能夠識別的最小的用戶目的，是系統(tǒng)決策的基本元素之一。只有在識別用戶發(fā)言背后的含義后，機器人才能決定回復什么。劇本中的每一章節(jié)由用戶意圖的識別和機器人采用的回答構成。從發(fā)言的角度出發(fā)，意圖約等價于發(fā)言中的動詞。如「下周我要飛去上?！怪械摹革w」就是意圖。

實體/槽值/槽位填充物 (Entity/Slot value/Slot filler)：實體和領域息息相關，如票據這樣的實體幾乎不會出現(xiàn)在點餐機器人系統(tǒng)中；有些實體則比較通用，比如時間、地點、數字等等。和領域相關的實體需要單獨定義，通用實體則可以由平臺統(tǒng)一支持。

槽位 (Slot)：盛放實體/槽值信息的容器為槽位，信息本身為槽位填充物 (slot filler)。想象填寫一張表格，表中的每個空就是槽位，填寫的內容就是槽位填充物。 槽位和實體的區(qū)別是什么？ 實體指的是從單句發(fā)言中提取到的信息，而槽位存儲整個會話過程中提取到的所有信息，前者是后者的數據來源，槽位存儲的信息會被用于后續(xù)對話系統(tǒng)決策的過程中。

智能客服系統(tǒng)想要其智能，其核心在于對話系統(tǒng)是否敏感。那么對話系統(tǒng)有哪些構建方式呢？

1、基于規(guī)則的對話系統(tǒng)

2、基于語料的對話系統(tǒng)

3、混合型對話系統(tǒng)

在實際生產環(huán)境中，用的更多的是“意圖型”機器人。這類機器人首先會通過引導語來引導客戶說出想要辦理的事務。由于客戶的說法五花八門，這時，設計者就需要為“意圖”羅列各種“說法”。只要用戶的“說法”滿足了預先定義的規(guī)則，就認為客戶的說法命中這個“意圖”。

舉個例子，電話機器人會先說出歡迎詞，然后提示客戶：“您可以查詢天氣或者查詢航班”。這時客戶可能會說“我想查一下長沙的天氣”，也可能會說“看一下明天的天氣怎么樣？”，電話機器人都認為客戶的意圖是“查天氣”。

知道了客戶的意圖后，就需要用“填槽”技術來收集處理這個“意圖”所需要的信息項（稱之為“槽位”）。

還是以“查天氣”這個意圖為例，通常情況下，我們至少需要知道時間和城市，所以就有了“時間”、“城市”二個槽位需要填充。如果用戶問話是“我想查一下長沙的天氣”，這時“城市”槽位已經填充，但是缺少“時間”信息。這時我們就可以用到填槽中的“反問”技術，詢問“您想查詢哪一天的天氣？”，從而引導客戶提供時間信息。

使用“意圖”和“填槽”技術，就能夠有針對性地收集所需要的信息，以便完成下一步的操作，最終實現(xiàn)查詢、咨詢、下單等類型的電話機器人服務任務。