如何实现一个智能客服？有经验的大佬指个路

• 資深大佬 : DaBingShui

  不缺钱的话可以试试阿里云小蜜

• 資深大佬 : kop1989

  这个问题太大了。
  智能客服可以拆解成：语义解析+关键词匹配+IM
  IM 、语义解析又可以拆解出很多对应的问题。
  每个问题都不是一两句话能说清楚的。

  lz 如果真想问，不妨细化一下问题。

• 資深大佬 : xiaoxinshiwo

  如果用的 ding’ding 钉钉，可以用钉钉小蜜客服

• 主 資深大佬 : 3country

  @kop1989 这个需求怎么说呢。。。我个人也不是很清楚，因为我最近没有工作内容，领导让我看一下语义分析和机器人方面的东西，搞一个内部使用的智能客服，来回答一些问题，比如查 xx 数据，xx 的联系方式，xx 项目的负责人是谁等等比较琐碎的问题

• 資深大佬 : SakuraKuma

  简单不用查动态数据的话, docker 起一个 es, 导入进去直接查?

• 資深大佬 : bin20060407

  百度 UNIT 了解一下

• 資深大佬 : littlefishcc

  关键词匹配，然后自己解析调用自己实现接口。
  用户每次连接，可以自动推送帮助文档即可。
  用户场景应该很明确才对。。。

• 資深大佬 : connection

  人工客服 => 沉淀 Q&A 文档 => 智能客服 => 分词匹配 Q&A 文档

• 資深大佬 : czfy

  我从业务角度提供基础的想法

  训练集：过往 “业务人员使用内部系统时的一些问题、回答”，如果这些问题和回答已经有维度 /类别划分，会更好
  算法：分词、聚类是基本的，其实重点是使用时候对提问的理解，这一步对用户的体验影响很大

• 資深大佬 : idamien

  如果公司内部是 office365 用户， 可以使用微软家的 chatbot

• 資深大佬 : idamien

  如果你自己打算开发一个那么 需要自己建仓数据， 训练模型， 搞好调用接口

• 資深大佬 : cyjme

  https://rasa.com/

  看下这个，应该是你想要的。

  有一个 playground 可以快速体验下： https://rasa.com/docs/rasa/playground

  github 上还有一些相关的项目，可以搜索下看看，比如 rasa 的 UI 管理页面。

• 資深大佬 : teddy2725

  自然语言理解+对话系统+知识图谱。自然语言理解简单的就是正则匹配，复杂的就是机器学习的方法，crf, lstm 等解决序列标注问题。 复杂对话系统就是规则引擎，简单的可以 hard code 加一些配置，知识图谱就是结构化你的知识库，要做个简单的还是容易。