1.背景介绍
1.1业务需求背景及痛点提出
现在企业中存在很多人工智能（AI）相关的任务，例如图像识别、智能客服、文本生成、语音合成等。这些任务往往需要耗费大量的人力资源和时间，如果能够用机器替代人类完成，就能够降低人力投入成本，提升效率。人工智能的实现需要解决两个问题：数据质量和算法复杂度。基于对业务需求的理解，给出了如下两个业务需求背景及痛点：
- GPT-3超级计算机——语音助手。现在很多科技企业都在布局AI领域，例如华为正在研发Turing Test自动驾驶汽车测试平台，Facebook正在开源达芬奇机器人，微软正在提出“影像搜索”等。但目前，许多人仍然抱怨GPT-3超级计算机这个产品太昂贵、功能单一，而其它的更高端产品则价格过于高昂。因此，如何利用GPT-3超级计算机去做一个语音助手将成为企业所面临的一个重要问题。
根据当前国内的市场情况，越来越多的企业开始接受或寻求采用智能语音助手的方式，比如智能客服，如今移动互联网时代下，越来越多的企业开始采用智能语音助手进行客户服务，以方便客户和老板沟通交流。但是随着“算法-数据-算法”的循环更新，企业和个人获取到的数据越来越多，这将对数据收集者造成极大的隐私和安全风险。如何避免数据被非法泄露或篡改，是至关重要的一环。
- 电子政务——解决用户电子办公相关的各种任务。目前，我国各地陆续推行电子政务建设，向社会提供便利的信息共享渠道。由于当前政务任务的繁重复杂，一些企业会选择采用AI的方式来帮助处理。例如，阿里巴巴集团旗下的知识图谱企业，提供电子政务解决方案，让司法部门更容易查阅案件信息；另一方面，智慧城市研究院通过将自然语言理解与规则引擎结合，建立了一套电子政务问答系统，可以自动处理简单的政务咨询。虽然目前这种方法还不能完全解决所有电子政务任务，但对于一些简单、重复性的工作，这样的技术将带来巨大的便利。
1.2AI的三个层次
在AI领域，已经有三种不同的视角，分别对应于不同层面的特征抽取、数据处理和决策算法。他们是：
-
数据层面——表示学习（Representation Learning）。它包括从数据中提取有意义的特征，并将它们转化为模型使用的输入。例如，视觉系统借鉴计算机视觉的技术，对图片中的每个像素进行分类，并赋予其特定的含义，将图片转化为一种潜在的特征表示。文本系统则采用类似的方法，将文档转换为词袋模型，再使用分类器对每个词进行标记。
-
算法层面——预训练或微调（Fine-tune or Transfer learning）。预训练是指使用大型数据集训练预先训练好的模型，微调则是基于已有的模型重新训练，利用新的数据集加强模型性能。例如，通过预训练的BERT模型训练得到的文本分类器，在特定领域的语料上就可以有效地提升分类效果。
-
决策层面——决策模型（Decision Model）。它用于最终输出结果，基于不同的算法、模型和策略，将模型的输出映射到具体的业务逻辑上。例如，对于文本生成任务，可以选择Seq2Seq、Transformer或GAN等模型，基于原始文本输入进行翻译、转写、摘要等，再将生成出的文字作为结果输出。而对于图像识别任务，可以使用CNN、RNN、ResNet等模型，提取图像的特征，再通过分类器进行判断。
1.3开源项目介绍
1.3.1 GPT-3
1.3.2 Chatbotkit
1.3.3 rasa
2.核心概念与联系
2.1 AI Agent
AI Agent，即对话系统。它可以分为前端和后端。前端包括输入接口、界面显示、语音合成、语音识别等，后端包括知识库、上下文管理、动作抽取、数据库查询等。AI Agent的主要功能是通过上下文理解来回答用户的问题，并且可以根据上下文条件做出相应的反馈。
2.2 GPT-3
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3），是一种基于transformer的语言模型，通过自学习和监督学习提升自然语言处理的能力。它能产生超过十亿种可能的句子、段落、视频、图像、音频等信息，拥有强大的通用性和理解力。为了进一步提升模型的准确性，OpenAI团队在GPT-3的基础上又进行了进一步改进，引入了新的任务，如更好的推理能力、生成更具情绪色彩的内容等，使其在生成和理解自然语言时的表现获得了更大的突破。
2.3 RPA
RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化），是利用机器人模拟人类的操作过程，对某些重复性、机械性、手工性的事务自动化，简称自动化流程。它是把手动重复性工作交给机器自动处理，从而节省时间、减少错误，提高生产效率。RPA工具可以帮助企业实现整体IT运营效率的提升，降低企业内部管理成本，增加员工工作效率。
3.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
3.1 知识库（KB）
知识库用于存储和整理复杂的知识，例如人员信息、公司产品信息、交易记录等。每条知识都有一个唯一的标识符，可以方便检索。知识库通常使用图形结构组织起来，每个结点代表某个知识点，边代表知识之间的关系。
3.2 上下文管理
上下文管理系统是基于历史对话、候选答案和用户输入等信息，识别用户当前的语境，并返回相应的答案。一般来说，上下文管理可以分为以下四步：
-
对话状态维护。记录用户的对话状态，包括当前所在节点、对话历史、候选答案列表等。
-
候选答案生成。根据当前的对话状态和候选答案列表生成新的候选答案。
-
概念检测。根据上下文中的关键词和短语，确定当前的对话对象。
-
对话行为反馈。对话系统会通过反馈方式告知用户当前的对话状态，即候选答案列表、对话对象等。
3.3 智能问答系统
智能问答系统可以根据用户的问题与知识库中的知识、表达和场景匹配，找到用户最合适的答案。一般来说，智能问答系统可以分为以下三步：
-
用户问题解析。将用户的问题通过一定规则解析成标准问句形式。
-
问题理解。将用户的问题与知识库中的知识进行匹配。
-
问题回答。基于已有的知识库、经验以及用户自定义的词典，回答用户的问题。
3.4 文本生成
文本生成就是根据上下文条件和候选答案，使用机器学习算法来生成新的文本。文本生成有两种模式：
-
生成式模型。基于前文生成当前词或者句子。例如，GPT、BERT等模型都是生成式模型。
-
推理式模型。通过判断当前词与前后的语法、语义、情感等特征，来确定当前词的分布。例如，指针网络、神经网络语言模型等模型都是推理式模型。
3.5 信息流转
信息流转是信息的流向，信息从哪儿流向哪儿，这就涉及到信息的生命周期，信息是如何产生、传递、变迁的？信息流转的基本原理有什么？
4.具体代码实例和详细解释说明
4.1 知识库建立与管理
首先，我们可以创建知识库，将所有的知识点存放在里面。然后，对每个知识点创建一个唯一的ID，作为知识点的标识。这里以一个简单的知识库管理系统为例，展示一下如何进行知识的添加、修改、删除、搜索等操作：
import sqlite3
def create_connection(db_file):
""" create a database connection to the SQLite database
specified by db_file
:param db_file: database file
:return: Connection object or None
"""
conn = None
try:
conn = sqlite3.connect(db_file)
return conn
except Exception as e:
print(e)
return conn
def create_table(conn, create_table_sql):
""" create a table from the create_table_sql statement
:param conn: Connection object
:param create_table_sql: a CREATE TABLE statement
:return:
"""
try:
c = conn.cursor()
c.execute(create_table_sql)
except Exception as e:
print(e)
def insert_into_kb(conn, sql, values):
"""
Create a new project into the projects table
:param conn:
:param sql: project SQL query
:param values: tuple of values for inserting
:return: project id
"""
cur = conn.cursor()
cur.execute(sql, values)
return cur.lastrowid
def update_knowledge(conn, sql, values):
"""
Update an existing knowledge in the KB table
:param conn:
:param sql: knowledge SQL query with WHERE clause to identify the row
:param values: tuple of updated values for updating the knowledge
:return: affected rows count
"""
cur = conn.cursor()
cur.execute(sql, values)
return cur.rowcount
def delete_from_kb(conn, sql, value=None):
"""
Delete one or more knowledges from the KB table based on their ID (value parameter should be provided) or all entries if no ID is given
:param conn:
:param sql: knowledge SQL query with WHERE clause to identify the row or use empty string "" if want to delete all entries
:param value: optional value representing the ID of the knowledge entry to be deleted
:return: affected rows count
"""
cur = conn.cursor()
if value == None: # delete all entries
cur.execute("DELETE FROM kb")
result = len(cur.fetchall())
else: # delete specific knowledge by its ID
cur.execute(sql, [str(value)])
result = cur.rowcount
conn.commit()
return result
def search_in_kb(conn, sql, values=()):
"""
Search one or more knowledges from the KB table based on a custom SQL query and input parameters
:param conn:
:param sql: custom SQL query with SELECT and WHERE clauses
:param values: optional list of values for replacing placeholders in the SQL query
:return: cursor object containing matching records
"""
cur = conn.cursor()
cur.execute(sql, values)
return cur.fetchone()
4.2 候选答案生成
候选答案生成系统依赖于上下文管理和知识库的支持。候选答案系统需要考虑两个因素：候选答案与上下文匹配度。候选答案系统可以生成一系列候选答案，然后按照启发式规则筛选出最符合当前对话状态的候选答案。此外，候选答案系统还需要考虑多样性，即产生不同类型的答案，而不是一味依赖固定的模板。最后，候选答案系统需要考虑个人化和语义感知，即根据用户输入、个人兴趣、生活习惯等特征，生成最为相关的答案。
候选答案生成算法主要可以分为基于概率模型和基于规则模型。基于概率模型的算法包括N-gram模型、马尔科夫链模型、概率图模型等。基于规则模型的算法包括正则表达式、关联规则等。
4.3 智能问答系统
智能问答系统通过对用户问题进行解析、理解和回答等操作，来回应用户的问题。一般来说，智能问答系统可以分为基于模板的和基于模型的。基于模板的算法会根据问题类型，提前定义好标准答案，而模型驱动的算法则通过海量数据和机器学习算法，通过对话来获取答案。
4.4 文本生成
文本生成算法包含生成式模型和推理式模型。生成式模型通过前文生成当前词或者句子，例如GPT、BERT模型。推理式模型通过判断当前词与前后的语法、语义、情感等特征，来确定当前词的分布，例如指针网络、神经网络语言模型等。
5.未来发展趋势与挑战
当前的AI技术主要以解决文本生成任务为主，但也存在着一定的局限性。例如，目前AI自动生成的文本缺乏真实的情感和情绪，可能会导致观感不舒服甚至有失身体接触等风险。另外，作为一个一直以来都以人为核心的产物，AI系统也没有很好地保障人们的隐私权。基于以上原因，笔者建议作者对于隐私和人机共同计算的使用，以及AI系统的可靠性和鲁棒性，有更深刻的理解。
