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本文目录一览：

1、如何搭建chatbot以及聊天机器人理论框架
2、如何评价chatbot？
3、Chatbot有望在哪些领域率先落地？
4、AI时代Chatbots对话式交互系统的技术与挑战
5、chatgtp和chatbot区别

如何搭建chatbot以及聊天机器人理论框架

聊天机器人究竟是什么？

首先科普一下，了解下聊天机器人究竟是什么？Chatbot又可简称为Bot，指的是聊天机器人，注意这里的chatbot可不是实体的机器人，它是指以聊天界面为基础，可以是文本聊天，也可以是语音聊天，通过聊天解决用户需求的一种服务模式，类似于虚拟助理。

经蛋壳研究院研究了解，Bot并不是一个新玩意，甚至大部分的bot所运用的技术都较为简单。相信大家都曾经有过chatbot的体验（最简单的比如当你短信回复10086几个数字，10086就会把你当月的使用情况发送给你）。没错，chatbot很早就有了。只不过近几年随着移动通讯开始赶超移动社交，以及人工智能和大数据的兴起。Chatbot才开始被视为一种巨大的机会，有可能替换app模式，改变互联网现有的商业模式。并且从今年facebook和微软的发布会可以看到，chatbot都是他们未来重点布局的一个方向。

聊天机器人创业需要避免几个误区

就最近半年来的情形，聊天机器人至少在欧美很受追捧，虽然大量的开发者涌入，但真正做得好的并不多，蛋壳研究院认为95%的细分场景仍旧在空白状态，等着被挖掘建设。医健领域的许多创业者对这一领域尚比较陌生，对这一领域如何切入存在误区。以下几个方面值得注意。

1、聊天机器人技术门槛未必很高

一看到机器人几个字，很多朋友会觉得那就是智能领域，有较高的技术门槛。其实未必。现如今无论是自然语言处理还是AI结合大数据进行智能诊断技术层面都尚未十分成熟，个别创新公司和巨头们确有所建树，但也如大家所担心的技术门槛较高，不是什么人都能玩起来。事实上并非如此，正如本文前面解释的聊天机器人概念及基本工作模式，聊天机器人可深可浅，且有诸多开放技术平台供使用，对人工智能技术的掌握并不需要十分深入。

2、升级交互界面体验是当下Bot的主体价值

还在门外观望的创业者，许多人并不明白Bot的诉求价值是什么。其实，当前聊天机器人模式能解决的核心问题是优化交互界面，以更为人性化的沟通模式全面升级交互体验。核心价值在于界面体验，未必一定升级服务本身的价值。

为什么一些评论家认为Bot可能全面替代App，事实上是从进入界面模式的角度来说得。也就是说以后我们不是打开一个一个App去获取服务，而是打开一个Bot进行对话来获取服务。正如几年前，手机交互模式还主要依赖键盘，如今已全面转向触屏模式。

界面体验的升级看着并没有什么高智能，但却符合人们愿意“懒死”的本性，能躺着就不坐着，能坐着就不站着，动嘴皮子能解决就绝不动手。简单、直接、快捷这些好处多少能少用几个脑细胞，在一个设计妥当的聊天机器人上确实能比App体验更佳。

3、Bot与“导”相关，它可以成为流量入口

简单直接快捷，这些诉求价值点十分适合成为人们获得某项服务的入口，例如导购、导诊、导航类似的目的都会十分匹配Bot，一个有平台聚集性质的Bot可以成为一个新的流量入口。当然许多已经霸占在流量入口上的巨头会想尽一切办法再度霸占入口。这也是为什么Google、苹果、Facebook等等巨头们都在达平台Bot的重要原因。

4、Bot不是被动应答，它可以有很强的主动性

通常人们觉得我向聊天机器人问一个问题，然后Bot被动应答。但其实，Bot也可以根据情景对你进行提问、追问。这一模式更为主动，更易调动用户参与，提高用户黏性。Bot相比网页模式，更易有较强的互动性。

同样作为入口，往往承担着获取数据的职能。从机器获得数据的角度来看，Bot界面要比传统网页模式更为主动。以往传统界面你只能被动等待用户去填入信息，而Bot是可以在时间轴上不断交互的，它可以根据前提设定主动追问，定向追问，也因此更有可能获得更全面，更易结构化的数据。

无论是交互界面、个人数据采集、还是服务导航、流量入口等关键词在数字健康、互联网医疗领域无异也是重要词汇，尤其对2C端模式更是如此。数字健康领域的创业者们根据自身情况不妨想一想如何借用Bot优势提升自身产品的体验，增加卖点，提高用户黏性，提升转化率。同时有必要关注人们对Bot模式的接受度。

国内医健聊天机器人哪些应用场景更务实？

互联网医疗健康领域，过去2~3年间已有大批APP涌入，绝大多数创业团队尚在寻找更成熟可持续的商业模式。聊天机器人有何助益？在大多应用场景下以优化界面为核心价值的聊天机器人很难成为救命稻草，大多只能锦上添花。然而在某些领域，界面升级能匹配关键的价值诉求。蛋壳研究院认为以下几个方面的应用会有点意思。

养老看护切入。老年群体对APP模式接受度差，他们许多人难以适应以往的人机交互界面，聊天机器人界面更易被老年人接受。一定程度作为生活助手，处理紧急情况，起到一定的陪伴作用。然而可能通过B2B2C业务模式来推进会更佳。

快捷百科解答。也许聊天机器人模式会颠覆我们以往查字典类型的知识获取方式了。以往按各种索引查找的模式转化成聊天机器人模式后能显著提升效率，并且在有一定互动问答的模式下，更容易将有关联的知识点全面获取，避免犯下断章取义的错误。尤其在医学健康、营养保健、运动健身类知识领域，许多信息都不是单线条孤立存在的。

分诊导诊预诊。在分级诊疗大政策背景的推动下，能高效配置医疗资源，为医护人员节省精力，降低医疗部门运营成本的产品会有一定接受度。通过聊天机器人界面模式能更好的实现预诊分诊导诊。以往在这一领域深度耕耘的互联网医疗创业公司很多，竞争也十分激烈。仅以聊天机器人模式改进、优化、或新加入竞争不可能改变竞争很格局，也无法解决根本困境。最终仍旧需要多维度比拼。

医疗保健机构客服。将聊天机器人用于客服部分替代人工在许多产业已有应用，医疗保健机构也有较大的客服需求，这与其他产业的客户中心需求类似，但其本质上和医疗健康本身并没有什么关系，也是典型的2B业务。

如何评价chatbot？

Chatgpt真的是高情商，可以写小说、写诗、写代码，写稿。

第一，面对提问，ChatGPT做出了高情商回答。

在回答“你是否会抢走我的工作”时，ChatGPT回复：我不会抢走人类的工作，而是将为人类工作带来更多的便利。

第二，在回答“ChatGPT是否无所不能”时，ChatGPT回应：我仍然有很多局限性和不足，例如，我无法判断一个人的诚意。

那么ChatGPT作为一个“聊天机器人”，为什么能有如此多的功能？其实，我们一直都理解错了。

严格来讲，ChatGPT并不只是一个“聊天机器人”，而是一个以自然语言为界面的机器人。这是两码事。

虽然大多数人都只是将ChatGPT视为一个聊天机器人。但实际上，聊天机器人只是它的一个表现形式。它实际上是大语言模型（LLM）的一个代表，一个“以自然语言为界面”的机器人。这是不同的两件事。

“作为一种服务的自然语言界面”，这并不是一个常见的概念——然而，这件事每天都在发生。一个人受教育的过程就是如此：我们不停地训练自己，把书本上的内容翻译成自己可以理解的自然语言。

但是你有没有想象过这样一种场景呢——看书的时候，突然有一个精灵浮现在书本上，对你说：“我是这本书里的结构化知识的对话界面。我了解这本书的全部内容。关于这本书，你有什么问题都可以问我。”接下来，你就可以通过深入的沟通（聊天）逐步了解了这本书中所包含的知识。在把这些知识投入实际应用的过程中，你也可以随时通过“聊天”的方式，引入这个“精灵”的帮助。大家要知道，ChatGPT只是工具，它没有商业头脑，但它有庞大的知识库，对我们普通人来说，就是要用好ChatGPT这个强大的工具，使它服务我们的工作和生活。

这里面充满商机，看大家如何去把握。

首先，让大家失望了，ChatGPT不理解什么是风口，所以它给出的回答如下：

如果您想抓住语言模型，特别是ChatGPT这样的领先技术，可以考虑以下几种方法：

学习人工智能相关的知识：了解语言模型的基本原理和应用场景，有助于您更好地评估这个领域的发展趋势和投资机会。

参与开发和应用：如果您有编程基础，可以考虑参与语言模型的开发和应用，这有助于您更好地了解这个领域的实际应用情况。

投资相关公司：语言模型技术在不断推动着人工智能行业的发展，投资相关公司可以帮助您获得长期的投资回报。

请注意，投资带有风险，应根据个人的投资目标和风险承受能力做出决策。

以上是ChatGPT给出的答案，从这个答案来看，ChatGPT更注重于个人能力的提升，而没有关注到投机取巧的事情。

作为普通人，我们看待AI技术发展的新阶段成果，对于这个成果应用于互联网平台产生出新的市场机会，这是我们可以衡量手中资本和技术及社会资源来参与进来的，毕竟中国上市机制改成了注册制，新技术和新的创意及科技创新等企业都能够注册成为公众公司，我们可以成为这些公司股票和债券的投资者。

投资有风险，入市需谨慎。新的风口，考验的是我们每一个人的专业素养和专注行业沉淀及不可缺少的资本积累，考验国家的是行业战略规划和行业发展立法规范及风险管理机制配套与产业发展引导投资。

综合而言，ChatGPT与元宇宙和虚拟货币等AI技术应用端产品一样，资本还在孵化，社会投资人保持谨慎的跟进，不同风险承受能力的普通人会在科技创新和资本市场风口获得不同回报，机会永远还是眷顾有准备的人。

Chatbot有望在哪些领域率先落地？

1、数字营销

华鑫证券称，AIGC遇见数字营销，有望打开人工智能创意的新宇宙。

其以蓝色光标推出AIGC“创策图文”营销套件为例：人工智能可贯穿从策划生成、创意生成、图片生成、其通过加入机器学习的模型，当NLP将关键词的语义解析出来即可根据微标签匹配目标人群，从而提取出感性和理性的需求。

另外基于人群特征识别内容倾向，用语料训练提升创意质量，通过把广告营销内容按人群心理属性分类，不断提升内容生产模型的高精度。

此外，同样主营数字营销的三人行在互动平台表示，ChatGPT在数字营销领域有广阔的应用及想象空间。其创意团队利用ChatGPT等AIGC工具不仅可以回应客户提出的各类需求，还能为文案、平面、视频等广告创意作品提供海量创意思路参考、通过自动化简化内容创作过程，节约成本的同时提高了内容营销的效率和效果。

2、智能客服

实际上，这也是多家A股回复的Chatbot概念。

中信建投称ChatGPT在人机对话中拥有较高的自由度，展现出更拟人的交流方式，连续对话能力也大幅提升。在智能客服下游做简单的代码微调后，便可迅速落地智能客服领域。

根据iiMedia Research数据，中国智能客户服务市场规模将从2019年8.06亿上升至2025年13.14亿，年复合增速为8.5％。智能客户服务的核心在于定制化和智能化，其认为，ChatGPT在经过简单的客服场景磨合后，有望凭借其高度智能化和灵活性在智能客服市场占据重要地位。

A股方面，已多家公司表态，如北信源表示，公司全力打造的跨终端、全方位、安全可信的通信聚合平台-信源密信可通过ddio接口与ChatGPT快速接入，创建机器人实现人机交互，如聊天机器人、智能客服等。

AI时代Chatbots对话式交互系统的技术与挑战

阅读字数： 2233 | 5分钟阅读

嘉宾演讲视频回顾及PPT ，请点击：

一直以来，人机交互方式都在发生着不断的变化，从命令行交互，GUI交互，GUI＋交互，直到现在的对话交互（CUI）。之前传统交互都是人在适配机器，而CUI则实现了机器来适配人。本次演讲将介绍常用的对话交互技术框架，并通过实践来分享chatbots系统平台的技术和挑战。

智能检索的框架和搜索引擎差不多。第一步的问题分析包括了实体识别、问题分类、指代消解、关系抽取和情感分析。

第一步完成后进行检索，将对应的问题检索到库里的相关问题。这里最传统的方式就是用词，如果一个词在用户问题和库里的问题都出现过，我认为它们是相关的。更复杂的可以用词向量做检索。检索就是把库里和用户问题相关的对应问题或答案检索出来。很多时候会用到和领域、所在应用相关的知识库或知识图谱，这个会在问题分析和检索里做对应。

检索出来的候选级会进行排序，排序最简单的是TF-IDF。现在有更多的技术，比如基于排序方式还有LtR以及深度学习的CNN/RNN相关。

最后排序完给出的就是最终答案。

基于CNN/RNN，把一个问题或答案变成一种向量化的表示。上图中左边框架是把CNN用到一个句子上，将句子变成一个向量的表达。这样理论上来说可以做到词之间的长效关系。

在获得问题和答案的向量代表之后，我们可以用其它的框架进行匹配。例如上图中右边的框架，X是问题，Y是答案。通过CNN的抽取得到两个向量，再把它变成相似度的分数计算，最后如果分数高，我们认为这两个是比较匹配的。

检索问题和问题间的相关性。上图左边框架中，两个问题都做词向量，然后判断它们的相似性。右边框架相对复杂一些，可以判断两个向量的距离以及它们之间的点击。

这些是问题和问题或问题和答案之间匹配的常用框架，在这一块深度学习已经做得比较成熟。

做多人对话或者任务型多人对话常用的对话叫做任务型机器人，全称是基于任务导向的机器人。

基于任务导向的常用框架第一部分，用户输入后会进入理解模块。理解模块里主要包括语音识别和语言理解。语音识别是把用户的语音识别成文字，语言理解是把语音识别出来的自然语言解析成结构化数据。

语言理解的结果会输出到对话理解模块，对话理解模块里包含了对话状态追踪和策略优化两个模块。

因为任务型的这套框架主要是做多人对话，所以多人对话的时候我们需要记住用户在前几轮说的话或者系统前几轮给的回答，对话状态追踪做的就是把用户和系统历史上的交互相关信息记录下来。

策略优化是根据当前所处的状态去给出系统应该怎样回答用户最近一次提问的方法。策略优化的输出就是一个结构化的表示。对话状态应该包含持续对话所需要的各种信息，依据系统最新的系统和用户动作，更新对话状态。

产生模块中有语言产生和语音合成。语言产生是把结构化的信息翻译成自然语言，返回给用户的是一种容易理解的东西。语言合成是把文字合成为语音。

从去年开始到现在，已经出现其它很多端到端的框架。这些就是常用的基于多元对话的任务型技术框架。

开域闲聊机器人在深度学习中发展最快的方向，常用的框架就是翻译模型。

但是直接把翻译模型放进来以后并没有想象中那么好，最大的问题是它容易产生安全的答案。

目标函数中有三个考虑：

对话容易继续进行，降低“我不知道”这类答案的可能性。

带来新的信息，让产生的答复与之前的不同。

语义要连贯。加入互信息：同时考虑从answer到question的概率。

还有其它的因素就是要小心数据训练，以及如何引入上下文信息、如何加入外部信息、如何产生个性化答复。

如果IR-Bot的成熟度有五分，那么Task-Bot的成熟度就是三分，Chitchat-Bot的成熟度只有一分。

IR-Bot基于检索/排序的流程，历史悠久，技术成熟。引入深度学习，计入长效依赖，生成更好的语句表达。

Task-Bot是一个适合去做解决任务型的框架，它强调的是多轮问答的逻辑。

Chitchat-Bot是一个新的领域，是深度学习在NLP的新舞台。它目前的完善度还很低，还有很长的路要走。但它的发展也是很快的，每年都有非常多的论文在开域聊天这块发表出来。

爱因互动EIN+是一个为其它企业提供人工智能对话解决方案的小型创业公司，把对话作为一种服务输出。

有清晰的知识结构和边界。

chatbot平台(chatbots)

应用场景是一个非标准化服务，信息不对称。

能够通过数据积累提升服务质量。

能够建立知识和技术壁垒。

对话作为粘合剂，连接用户和对应的产品，提高用户到产品的转化率。

爱因互动合作模式基本都是API的方式。合作方只需提供原始数据，我们会建立对应的知识库和问答语料，再把它放入EinBot算法的后台框架里，最后生成对应的系统API，合作方只要调用我们的API就可以了。

爱因互动提供了很多API的方式，比如Ein API、Wechat、BearyChat以及其它的。只要合作方有一定的开发能力，只要一周左右就能上线一个可用的聊天机器人。

如果无法理解问题，那就尽可能给出正确答案。如果可以识别出焦点词，就能获得更为人性化的答案；定型词则是依据给定的一段话，回答对应的提问。

根据不同的问题使用不同的方法。

快速部署，深度定制。持续迭代，价值优先。

现在智能设备越来越多，从人迁就机器变为了机器迁就人。GUI的发展非常高效，但是给我们带来的孤独感也很强。CUI能否为我们带回幸福感，还是一个需要探索的话题。

对话交互目前还处于行业早期阶段，除了技术比较成熟，还有很多不成熟的方面，它的价值还有待验证。

现在的技术有限，需要界定合理的需求，降低合作方的相关需求。

对话设计要更优雅地达到目的。

我们希望在现在的基础上做能做且有价值的事，努力把不能做的变成可做的。

今天的分享到此结束，谢谢大家！

chatgtp和chatbot区别

很多人对这个可能不懂，其实chatgpt就是度娘的高级形式，举例：我们有什么不懂的，就会在百度搜索栏里输入问题，然后就会出现和这个问题相关的很多内容，但这时候看到内容很分散很杂，我们需要看好几个内容然后通过大脑总结形成最终的答案，而chatgpt就是把这些分散的内容总结了一下，不再需要通过我们的大脑总结，总结内容可以通过语音图像文字呈现。

人工智能要做这些事件需要有图像语音视频动画等的转换能力，总结就需要AI芯片算力等，总结需要有内容就需要很大的数据库，这就是chatgpt涉及的各个方向。

chatbot和chatgpt的区别就是，chatgpt是度娘，问他什么问题都可以回答，但不一定非常细致，而chatbot是专业的人工智能，目前的应用都是为企业服务的，比如你问一个东方财富软件功能问题，chatgpt不一定能够回答你，而chatbot就可以回答，主要是因为他们数据库内容的问题，chatbot可以做到内容的即时跟新，而chatgpt却不可能，面太广了，做不到专业。

内容是需要基础数据库的，这就涉及到文化政治倾向问题，你放哪些内容到数据库，人工智能就会怎么回答你，所以意识形态的差异就会导致欧美不用我们的产品，我们不用欧美的产品。

chatgpt和chatbot在技术上是没有多大区别，chatbot也可以升级到语音视频动画图像，目前国内的chatbot因为是专业领域，所以都有固定的答案，不需要很强大的AI，最终区别chatgpt需要更大的数据库和算力，仅此而已！

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