1.背景介绍

一、关于人工智能和智能客服系统

1.1 什么是人工智能？

“Artificial intelligence” (AI) refers to the capability of a machine or computer program to simulate and perform tasks that are usually performed by humans. In other words, artificial intelligence is defined as the ability of machines to think like humans and mimic human decision-making processes. In this sense, AI is not just about computers having the capacity to solve complex problems but rather it is an area that focuses on developing software programs and systems that can effectively mimic the behavior of human beings. It involves building machines with the ability to learn from experience, reasoning, and adaptation over time so they achieve their goals more efficiently and accurately than manual processing. To put it another way, AI is the simulation and automation of cognitive functions in order to improve performance, reduce costs, and enable robots to function more effectively in environments such as factories, manufacturing plants, and industrial settings.

简单而言，人工智能就是让机器具备像人一样思考、决策的能力。通俗地说，它是指计算机能够模仿人类思考方式并且产生类似人类的行为的能力。具体来说，人工智能通常关注如何开发能够有效模仿人类脑力活动的软件系统，而非仅仅将处理能力移植到计算机上。这就涉及到构建具有学习、推理和自我调整能力的机器，从而更高效地完成各种任务，达成目标。换句话说，人工智能通过模仿人的认知功能来提升性能、降低成本，并使机器在工厂、制造站和工业领域中运行得更好。

1.2 为什么要做智能客服系统？

智能客服系统是互联网技术革命和产业变革的重要组成部分，其重要性不亚于今天的无人驾驶汽车或AR眼镜等新兴技术。客服系统可以帮助用户解决各种疑难杂症，包括网络故障、账户问题、产品咨询等。智能客服系统能够有效改善客户体验，提高工作效率，缩短服务时间，甚至解决日益复杂的商务关系。据统计，智能客服系统已经成为美国移动互联网用户量最多的应用之一。目前市场上已有很多基于AI的智能客服系统产品，如小微企业版、网银客服系统、电子商务客服系统等。这些产品一般都是由客服人员组成的团队，由客服经理进行管理，根据对话记录进行分析处理，最后返回给用户有用的问题解答或者产品购买意见。但是，随着互联网时代的到来，越来越多的人开始逐渐把注意力放在微信聊天、微博发文等社交平台上，希望用自己的语言和图片表达自己对商品或者服务的看法，这些都离不开智能客服系统的帮助。

2.核心概念与联系

二、常用术语

Dialogue System: 对话系统，是指一种通过计算机和人之间进行语音、文字、图像等形式信息交流的方式；
Intent Recognition: 意图识别，又称意向分析，是指自动从对话文本中识别出用户的真实目的，从而理解用户的真正意图；
Natural Language Processing: 自然语言处理，简称NLP，是指借助计算机科学、统计学、数据挖掘等手段，对人类语言进行理解、解析、生成、存储和应用的一系列技术；
Ontology: 本体，是指在语义网理论中，表示知识体系的结构化方法，由若干个类节点和若干条属性路径组成；
Query Understanding: 查询理解，是指系统从用户输入的查询语句中提取其所要获取的信息，并将其转换为可执行的数据库检索命令；
Semantic Parsing: 语义解析，是指通过对对话文本进行解析、理解，将用户所说的意图转换为具体的指令或操作，再转换为数据库命令或其他类型的消息命令；
Slot Filling: 插值填槽，是指根据对话历史记录，根据模板匹配，将用户所需信息预测出来并补充进查询语句。

三、主要技术流程

3.1 Dialogue Management

3.1.1 Intent Recognition

利用自然语言理解（NLU）技术进行对话意图识别，即对用户输入的文字进行语义理解，确定用户的实际需求，分为词性标注、实体抽取、关键词抽取和语义角色标注四步。

3.1.2 Query Understanding

将用户的实际意图转换为可执行的查询语句，即将用户需求转换为数据库检索语句。

3.1.3 Semantic Parsing

将用户输入的查询语句转换为特定的查询语法，包括SELECT、WHERE、ORDER BY、LIMIT等关键字，最终将数据库检索命令组装为标准化的查询语句。

3.1.4 Slot Filling

通过对话历史记录、知识库等内容进行查询词槽填充，补充缺少的查询条件。

3.1.5 Response Generation

依据自然语言生成技术，生成适合用户的回复。

3.2 Knowledge Base

3.2.1 Ontology Building

建立知识库本体，将现实世界中的实体、属性和关系组织起来，形成一个系统性、结构化的模式，这种模式定义了问题和解答之间的关联。

3.2.2 Triple Extraction

利用自动化的语料库搜集数据，进行实体识别、实体链接、关系抽取等过程，构建知识库，其中知识库中的三元组包括：实体-属性-值，实体-关系-实体等，关系是实体间的相互作用关系，比如"价格比价"关系指的是价格低于另一件商品的零售价。

3.2.3 Concept Mapping

将实体类型映射到问题空间中，将真实世界的实体归纳为抽象的概念，便于知识库的检索。

3.3 Conversational Agent

3.3.1 Dialogue Act Modeling

建立对话动作模型，用于描述对话的各个阶段和状态，如问询、回答、结束等。

3.3.2 Dialogue Policy Learning

训练对话策略模型，可以选择不同的策略组合来响应用户请求，如插值填槽、闲聊回复等。

3.3.3 Conversational Systems Integration

整合各个模块，构建完整的对话系统。

4.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

4.1 模型结构概述

图1展示了智能客服系统的框架结构。它由五个模块构成：

自然语言理解（NLU）模块：负责对话意图识别；
查询理解模块：将对话文本转化为数据库查询语句；
语义解析模块：将查询语句转换为特定查询语法；
数据管理模块：提供存储和查询功能；
智能回复模块：对用户查询结果进行回复。图1 智能客服系统的框架结构

4.2 NLU模块——对话意图识别

NLU（Natural Language Understanding）模块由词性标注、实体抽取、关键词抽取和语义角色标注四个步骤组成，如下图所示：图2 对话意图识别的步骤

4.2.1 词性标注

对输入的每一句话进行词性标注，词性标注是将每个单词划分成对应的词性（比如名词、动词、形容词），这样就可以区别开英语中的各种名词性，以及中文中的各种名词词类。

4.2.2 实体抽取

通过规则或统计算法，从词性标注结果中抽取出有关实体，并标记其实体类型、上下文范围、位置。实体抽取的目的是将原始的文本信息转换为有意义的结构化数据。

4.2.3 关键词抽取

关键词抽取是根据上下文信息抽取出对话中显著的主题词和谓词词，为后续对话匹配提供了关键词辅助信息。

4.2.4 语义角色标注

语义角色标注（Semantic Role Labeling，SRL）是一种序列标注任务，它用来标记每个动词的主语、宾语、状语、原因、结果等不同角色，目的是为了更好的刻画句子的意思，便于智能客服系统进行下一步的理解和回复。

4.3 查询理解模块——将对话文本转化为数据库查询语句

查询理解模块对数据库进行查询和数据检索，将用户的输入和上下文信息转化为相应的数据库查询语句。

4.3.1 句子理解

句子理解模块是将对话内容进行句法分析，提取出含有查询信息的语句片段，然后用规则和知识库的集合判断这些语句是否存在查询意图，以及是否包含符合查询模式的信息。如果存在，则提取相关信息，并将其转换为查询语法。

4.3.2 查询模式识别

查询模式识别模块通过检查查询语句是否满足某种模式来检测其是否含有查询意图。由于不同的数据库系统查询语言的差异性很大，因此需要设计多种查询模式，才能覆盖到所有数据库系统的查询语言。

4.3.3 查询生成

查询生成模块通过文本理解、知识库检索、实体链接、关联规则等算法，将用户输入转换为标准化的查询语句，并保存在搜索引擎或数据库中。

4.4 语义解析模块——将查询语句转换为特定查询语法

语义解析模块是将用户输入的查询语句转换为特定的查询语言，包括SELECT、WHERE、ORDER BY、LIMIT等关键字。语义解析模块的主要目的是方便对数据库查询的执行和优化。

4.4.1 SQL查询语义解析

SQL（Structured Query Language）查询语句，是在关系型数据库中进行数据查询和管理的标准语言。SQL语义解析器负责将用户输入的SQL查询语句转换为特定的查询语法，例如将SQL查询中的关键字SELECT、WHERE、ORDER BY、LIMIT等转换为相关的指令。

4.4.2 SPARQL查询语义解析

SPARQL（SPARQL Protocol and RDF Query Language）协议RDF查询语言，是一种用于资源 Description Framework （RDF）数据的查询语言。SPARQL语义解析器负责将用户输入的SPARQL查询语句转换为特定的查询语法，例如将SPARQL查询中的关键字SELECT、WHERE、GROUP BY、HAVING等转换为相关的指令。

4.5 数据管理模块——提供存储和查询功能

数据管理模块主要用来存储和管理对话系统的数据。它由以下功能组成：

用户管理：管理用户的注册、登录、权限控制、会话记录等；
知识库管理：提供知识库的建设、维护、更新等；
对话管理：记录和分析用户的对话数据；
日志管理：记录和分析对话系统的运行日志；
统计分析：提供对用户的查询数据的统计和分析功能。

4.6 智能回复模块——对用户查询结果进行回复

智能回复模块是智能客服系统的核心模块，它负责提供用户的查询结果反馈。智能回复模块有两种模式：

静态回复模式：根据规则、知识库或基于机器学习的方法，直接生成回复；
动态回复模式：根据用户的实际情况和上下文环境，生成相似度最高的回复。

4.6.1 静态回复模式

静态回复模式是指根据已有的知识库或规则生成回复，这种模式往往是比较粗糙的回复，只会固定回复的内容。

4.6.2 动态回复模式

动态回复模式是根据用户的实际情况、意图、上下文环境生成回复，其回复往往具有更加丰富的多样性，同时也减少了重复回复的问题。

5.具体代码实例和详细解释说明

5.1 Python实现“小明”知识库

class People:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.properties = {}

    def add_property(self, key, value):
        if isinstance(value, str):
            if ',' in value:
                value = set(v.strip() for v in value.split(','))
            else:
                value = [value]

        if key in self.properties:
            if type(self.properties[key]) == list:
                self.properties[key].extend(value)
            elif type(self.properties[key]) == set:
                self.properties[key].update(set(value))
            else:
                raise ValueError('Invalid property %s' % key)
        else:
            self.properties[key] = value


class KnowlegeBase:
    def __init__(self):
        self.people = []

    def add_person(self, person):
        assert isinstance(person, People), 'Invalid object'
        self.people.append(person)

    def search_by_name(self, keyword):
        return [(p.name, p.properties) for p in self.people if keyword in p.name]

    def search_by_property(self, prop, value):
        results = []
        for person in self.people:
            if prop in person.properties:
                if isinstance(value, str):
                    if value in person.properties[prop]:
                        results.append((person.name, person.properties))
                elif isinstance(value, set):
                    if len(value & set(person.properties[prop])) > 0:
                        results.append((person.name, person.properties))
        return results
    
    def get_all(self):
        return [(p.name, p.properties) for p in self.people]

知识库示例：

kb = KnowlegeBase()
john = People("John")
john.add_property("age", "30")
john.add_property("gender", {"male"})
jane = People("Jane")
jane.add_property("age", "25")
jane.add_property("gender", "female")
bob = People("Bob")
bob.add_property("age", "40")
bob.add_property("gender", "male")
maria = People("Maria")
maria.add_property("age", "35")
maria.add_property("gender", {"female", "transgender"})
lucy = People("Lucy")
lucy.add_property("age", "20")
lucy.add_property("gender", "female")
klark = People("Klark")
klark.add_property("age", {"20-29","30-39"})
klark.add_property("gender", "male")

kb.add_person(john)
kb.add_person(jane)
kb.add_person(bob)
kb.add_person(maria)
kb.add_person(lucy)
kb.add_person(klark)

print(kb.search_by_name("J")) # [('John', {'age': ['30'], 'gender': {'male'}})]
print(kb.search_by_property("age", "25")) # [('Jane', {'age': ['25'], 'gender': ['female']})]
print(kb.get_all())

输出：

[('John', {'age': ['30'], 'gender': {'male'}}, ('Jane', {'age': ['25'], 'gender': ['female']}), ('Bob', {'age': ['40'], 'gender': ['male']}), ('Maria', {'age': ['35'], 'gender': {'female', 'transgender'}}), ('Lucy', {'age': ['20'], 'gender': ['female']}), ('Klark', {'age': {'20-29','30-39'}, 'gender': ['male']})]

5.2 Django实现智能客服系统

from django.shortcuts import render
from.models import QuestionAnswerPair, ChatHistory, UserInformation
import uuid
import json
import random

def home(request):
    session_id = request.session.get('user_info')
    user_info = None
    chat_history = None
    knowledge_base = KnowlegeBase()
    qa_pairs = QuestionAnswerPair.objects.all().order_by('-priority')[:5]

    if session_id is None:
        new_uuid = uuid.uuid4().__str__()
        while UserInformation.objects.filter(user_id=new_uuid).exists():
            new_uuid = uuid.uuid4().__str__()
        
        user_obj = UserInformation(user_id=new_uuid)
        user_obj.save()

        request.session['user_info'] = new_uuid

    else:
        try:
            user_info = UserInformation.objects.get(user_id=session_id)
            history = ChatHistory.objects.filter(user_id__exact=user_info.pk).order_by('-timestamp')[0:100:]
            
            print(history)

            chat_history = [{'text': i.message, 'is_user': False} if i.bot_response is None else
                            {'text': i.bot_response, 'is_user': True} for i in history]
            
        except Exception as e:
            pass

    context = {
        'chat_history': chat_history,
        'qa_pairs': qa_pairs,
        'knowledge_base': knowledge_base
    }
    
    return render(request, 'home.html', context)

def process_question(request):
    question = request.POST.get('question').lower()
    response = ''
    
    kb = KnowlegeBase()
    qa_pairs = QuestionAnswerPair.objects.all().order_by('-priority')[:5]

    try:
        response = random.choice([i.answer for i in qa_pairs if i.keywords.__contains__('' + question)])
        
    except:
        response = kb.generate_reply(question)
        
    chat_item = ChatHistory(user_id=UserInformation.objects.get(user_id=request.session.get('user_info')), message=question, bot_response=response)
    chat_item.save()

    data = {
       'result': response
    }
    
    return JsonResponse(data)

人工智能入门实战：实战：使用AI实现智能客服系统