上一篇講了單多輪對(duì)話的概念，這一篇會(huì)從更落地的角度寫怎樣結(jié)合業(yè)務(wù)去思考和表現(xiàn)多輪對(duì)話的流程設(shè)計(jì)。

首先我們通過觀察業(yè)務(wù)場(chǎng)景，來抽取終端用戶需求和明確需要通過AI來實(shí)現(xiàn)的對(duì)話流程。這一步的重點(diǎn)在于理清大多數(shù)用戶的高頻出現(xiàn)的需求，也可以說是正常用戶經(jīng)常會(huì)問的問題和會(huì)做的操作。要這樣做是因?yàn)锳I的開發(fā)成本畢竟不算低，所以好鋼用在刀刃上，我們暫時(shí)不關(guān)注少量用戶奇奇怪怪的想法。

以蘋果專賣店為例，我拿了兩個(gè)常見的對(duì)話場(chǎng)景：

1號(hào)場(chǎng)景——買iphone

店員：歡迎光臨，您要買什么？

消費(fèi)者：我要一臺(tái)iphone

店員：您需要哪一款？

消費(fèi)者：11

店員：128G還是64G？

消費(fèi)者：64的

店員：什么顏色？

消費(fèi)者：黑色

店員：好的，請(qǐng)您付款，謝謝。

2號(hào)場(chǎng)景——買Macbook

店員：歡迎光臨，您要買什么？

消費(fèi)者：我要一臺(tái)Macbook pro

店員：什么尺寸呢？

消費(fèi)者：15.6寸

店員：什么顏色？

消費(fèi)者：黑色

店員：好的，請(qǐng)您付款，謝謝。

接下來我們把每個(gè)環(huán)節(jié)拆分成不同的用戶意圖，如下：

這樣我們拿到了7個(gè)不同的意圖，接下來是準(zhǔn)備一些樣本做識(shí)別訓(xùn)練。樣本的概念就是對(duì)一個(gè)意圖不同的表達(dá)方式，比如“我想買個(gè)iphone/您好我買個(gè)iphone/幫我拿個(gè)愛瘋手機(jī)”都?xì)w為買iphone的意圖。

樣本的來源可以是實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下發(fā)生的對(duì)話，也可以是靠自己生成，當(dāng)然最好是前者，這里樣本的豐富度決定了識(shí)別的準(zhǔn)確性。

注意收集了足量的樣本后，要抽取一部分用來后面作為測(cè)試集。當(dāng)識(shí)別率達(dá)到我們要求的置信度時(shí)，假設(shè)閾值是80，就可以著手下面流程的部分了。

首先，我們把上面兩個(gè)對(duì)話變成兩個(gè)AI處理的流程。

關(guān)于付款之類的操作，大概率還需要跟其他系統(tǒng)的對(duì)接和聯(lián)調(diào)，因?yàn)檫@篇主要講對(duì)話，所以這部分按下不表。到這兒，我們就得到一個(gè)基本可以用的小機(jī)器人了，它可以完成前面場(chǎng)景里店員要做的工作。

下一步是對(duì)流程的完善。因?yàn)閷?duì)話產(chǎn)品不像普通的產(chǎn)品，用戶再怎樣也離不開頁面上有的東西。對(duì)話時(shí)用戶行為是不受限的，他們講什么都可以，那么也就可以不按照預(yù)設(shè)流程去走。

比如買iphone到一半，用戶改主意要買MacBook呢？因此在上圖的完美流程外，我們要加一些節(jié)外生枝的東西進(jìn)去。

這里插播一個(gè)知識(shí)點(diǎn)。在NLP中，人工智能本身是不能夠理解用戶意圖的，它只是根據(jù)大量樣本的統(tǒng)計(jì)結(jié)果做概率預(yù)測(cè)。比如，如果你在“買iphone”的訓(xùn)練樣本中加入了大量的“買豆腐”，那么當(dāng)你去測(cè)試買豆腐，它一定會(huì)認(rèn)為你在買iphone。

沒有理解力這個(gè)事情導(dǎo)致了什么呢？它既沒有聽得懂的概念，也沒有聽不懂的概念。因此，在實(shí)際的訓(xùn)練中，我們需要準(zhǔn)備第8個(gè)意圖，叫做“無意圖”，用來把跟實(shí)際場(chǎng)景無關(guān)的話語與有效話語區(qū)分開來，比如“買豆腐”就應(yīng)該算到無意圖里。

back回來，考慮了非理想流程的可能性后，兩個(gè)流程結(jié)合到了一起，現(xiàn)在長(zhǎng)這樣：

乍一看可能有點(diǎn)眼花，我解釋一下。中間交叉的線表示，當(dāng)用戶在買iphone的過程中表示了買MacBook的意愿，則轉(zhuǎn)去MacBook流程；反之亦然，用戶可以買MacBook時(shí)切換到買iphone。

為了簡(jiǎn)單表示流程，當(dāng)用戶表達(dá)了跟當(dāng)前場(chǎng)景沒什么關(guān)系的話，即我們認(rèn)為無意圖時(shí)，則讓AI再次詢問前一個(gè)問題，以便提示用戶走完流程。核心原則依然是收斂而非發(fā)散。輪次與AI詢問的內(nèi)容都不是固定的，屆時(shí)根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景靈活運(yùn)用即可。

事實(shí)上，在我寫過的PRD中，上圖是一個(gè)非常簡(jiǎn)化的版本，它一共只有流程*2和意圖*8. 在真實(shí)的業(yè)務(wù)流程中，因?yàn)閳?chǎng)景的復(fù)雜度很高，所以交叉排列出的可能性也非常之多。這一部分就很考驗(yàn)PM對(duì)于用戶行為的觀察和預(yù)測(cè)，以及對(duì)場(chǎng)景的拆解能力。理論上，拆解出的顆粒度越細(xì)，設(shè)計(jì)的場(chǎng)景豐富度越高，那么使用起來的體驗(yàn)就越舒適越近似人工客服。

我另外做了一個(gè)更為復(fù)雜的版本，基本框架都沒有變，所以不再多做說明，貼上來以供參考。（歡迎同行一起交流呀）

本文由 @一個(gè)圓圈兒 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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