功能详述

添加问答对

  为了满足不同用户的业务需求，unit提供了逐条添加问答对、批量导入问答对以及添加预置问题三种添加问答对的方式：

  1. 当您仅需添加少量问答对时，建议选择逐条添加问答对；

  2. 当您有大量问答对需要添加时，建议使用批量导入功能；

  3. 同时unit也提供丰富的预置问题，当您缺少问答数据或是想提升配置效率时，不妨使用添加预置问题功能。

逐条添加问答对

  在问答管理页面，点击【添加问答对】，进入问答对配置页面。

  问答对配置共包括添加标签、配置问题、配置答案三部分。

添加标签

  标签是一种问答对分类管理功能。为问答对添加标签后，可以在问答对数量较多时，有效的对问答对进行搜索和编辑，提高效率。

  点击【添加标签】，支持选择已有标签或新建标签，每个问答对都支持添加多个标签，勾选标签后，点击【应用】即可添加成功。

  我们来新建两个标签，然后添加问答对。

配置问题

  unit提供了两种问题添加方式，普通问题和问题模板。

  1. 当一个问题的表述有多种句式，且问题中的关键词基本没有同义词，建议使用普通问题功能，配置更简单；

  例如，“介绍一下UNIT”，“UNIT是干嘛的？”等。

  2. 当问题的表述句式相同，但问题中的关键词具有多个同义词的时候，建议使用问题模板，可以大幅提高您的配置效率；

  例如：“酒店在哪？”中“酒店”的同义词有：旅馆、旅店、宾馆等，“在哪”的同义词有：在哪里、在什么地方等。

• 普通问题

  标准问题是必填项，相似问题是标准问题的其他说法，用来提升问答对的召回能力。

  首先我们在【标准问题】中输入：怎么退货啊？

注意：
 当用户的表述与标准问题相似时，就可以回复问题对应的答案给用户了。但是，用户对于“怎么退货”这个问题的表述是多种多样的，例如：我想退货怎么办，退货政策，我要退货等等。这时由于用户表述与标准问题差异较大，就会出现机器人无法正确回复的问题。所以，我们要尽可能的将同一问题的其他表述都添加在相似问题中，这样不管用户怎么问，机器人就都能回答了。

  接下来，我们将：“我想退货怎么办”、“退货政策”、“我要退货”添加到【相似问题】中

注意：
 最多可添加999个相似问题。

• 问题模板

  在没有真实对话数据，但需要快速启动项目的情况下，首选配置对话模板，可以快速让模型有一定的识别效果。精确识别语句，输入的语句符合模板就能识别到意图、词槽等信息。

我们先简单了解几个概念：

  模板片段：由特征词、固定文本组成。一般情况下，一个特征词或固定文本即是一个模板片段。

  特征词：当一个词具有多个同义表述时，我们将这些词加到一个词组里，就是特征词。例如：问题“支持退换货嘛？”中，“支持”的同义表述有：有、能、可以、享受等。

  必须匹配：必须匹配选择【是】的模板片段，必须在用户问题中出现，才能命中当前模板。

  阈值：
   1. 当用户语句中可识别部分内容字数除以模板内容总字数 > 阈值时，语句可匹配该模板。
   2. 可识别部分包括：词槽，特征词，固定汉字，口语化词。计算字数时，汉字是1，数字、字母、标点符号是0.5。

  接下来我们来看如何为“支持七天无理由退换货嘛？”创建一个问题模板。

  首先，这句话里有三个关键词，分别是：支持、七天无理由、退换货。其中，支持、退换货是有同义表述的，我们将其新建成两个特征词：

  点击【新建问题模板】即可开始配置模版，选择【新建特征词】并在对话框中输入特征词信息，如下示例：

  【名称】：kw_sale

  【描述】：把“退换货”定义为特征词。

  【词典值】：退换，换货，退换货

  填写完成后确认，参照上述，为"支持”新建特征词。

  【名称】：kw_support

  【描述】：把"支持"定义为特征词。

  【词典值】：支持、可以、享受

  接下来，将三个词加入三个模板片段。

  这时，我们发现，“支持七天无理由退换货嘛？”这句话中，“支持”和“退换货”是必须要有，我们才能完整理解句子意思的词。而“七天无理由”即使省略掉，也可以理解句子意思。

  所以，我们分别在“支持”和“退换货”的片段前，【必须匹配】选项选【是】，而在【七天无理由】片段前【必须匹配】选项选【否】，这样无论用户说“支持退货吗？”还是说“可以七天无理由退换嘛”就都能命中这个模板。

  我们还会发现一个问题，就是用户还可能会说：“七天无理由退货支持吗？”，这句话特征词的出现顺序发生了明显的变化，为了解决这个问题，UNIT为模板片段提供了顺序的概念：

  当顺序为0时，意味着这个模板片段可以出现在用户问题中的任意位置；当顺序大于1时，模板按照从小到大的顺序，需要依次在用户问题中从左至右出现。我们来看两个例子：

  此配置下，当用户说：“支持七天无理由退换嘛？”，才能命中模板。

  此配置下，无论用户说：“支持七天无理由退换嘛？”、“七天无理由退换支持吗？”、“支持退换嘛，七天无理由的”、“退换支持吗？七天无理由的”都可以命中模板。

配置答案

  UNIT提供了多种回复方式，来满足不同用户的业务需求：

  a. 单条答案：当您需要统一的回复时，可以只配置一条答案，固定回复；

  b. 多条答案随机回复：当您希望回复更生动拟人时，可以配置多条答案，机器人回复随机选择其中一条答案进行回复；

  c. 设定触发规则，触发后回复指定答案：当您希望机器人按照一定的条件回复不同话术时，可以选择此方案。

  比如，当用户问：“支持七天无理由退换嘛？”，除了“吊牌缺失、洗涤、破损以及七日后”这四种情况，其他都支持退换，我们可以这样设定回复：

• 【答案1】输入：满足相应条件时，消费者可申请”七天无理由退换货”。
• 点击【新增答案】输入【答案2】：吊牌缺失、洗涤、破损以及七日后不支持退换货。

• 点击【点击新增】，新建触发规则，规则组直接是“或”关系，规则之间是“且”关系。由于吊牌确实、洗涤、破损、七日后满足任意条件即可，所以我们新建四个规则组：

  当用户的问题中包含“缺失、洗涤、破损以及七日后”等词时可通过设定好的触发规则让技能回复【答案2】。 未命中触发规则时，会回复默认答案【答案1】。

批量导入问答对

  当您有大量问答对需要添加时，建议使用批量导入功能，使用教程见：问答对及问题模板导入说明

添加预置问答对

  当您缺少问答数据或者想提升配置效率时，可以使用预置问题功能，您只需要补充好各个问答对的答案，即可快速进入人机对话。

  点击【添加预置问题】，右侧弹出选择预置问题页面。通过筛选、关键词搜索来查找适合自身业务的问答对。

注意：
 添加预置问题后，未配置答案的问答对后会有“！”提示，请及时完善问答对以避免影响正常使用。
 预置问题添加后，问答对的编辑功能与普通问答对并无区别，问答对配置教程见：逐条添加问答对。

标签管理

  在开头添加标签环节中，我们为每一个问答对添加了对应的标签，接下来在问答管理页面，通过按标签筛选导航栏，可以对标签进行添加、删除、查询、排序以及重命名。

技能设置

• 设置上面有召回阈值和top1阈值，把置信度分成了3个区间：

  1. query识别出的置信度比召回阈值低，识别失败没有回复。
  2. query识别出的置信度在中间，会给出相似的问题候选，问题个数也可以设置。
  3. query识别出的置信度比top1阈值高，即使有多个相似问题，只会给出置信度最高的唯一答案。
• 置信度无法设置，是模型识别出的。
• 非问答原句的置信度为0-40之间。
• 如若不期望出现问题候选，调整召回阈值和top1阈值为同一数值即可。

注意：
 修改技能设置后，需要重新训练方可生效。

技能训练

  配置了训练数据之后，还需要将模型部署到研发环境或者生产环境之后才能对话。

  测试阶段，可以将模型训练并部署到研发环境

  正式上线，建议将模型部署到生产环境

  点击【部署】，先选择可用的生产环境，然后选择需要部署的地域，最后确认部署即可。

注意：
模型需要先部署研发环境之后才能选择生产环境部署。

对话测试

  完成训练后，就可以和机器人进行对话了，我们一起来试试对话效果吧。

  输入：支持七天无理由退换嘛？机器人即会回复之前配置好的答案。

  测试完对话效果后，建议将技能添加到机器人中进行部署调用，详情见-对话机器人部署

数据看板

  可查看技能配置数据，包括问答对数量、问题模板数、特征词数、标签数量。

  在进行对话之后，可查看请求量、耗时和QPS以及热门问答top10数据。

日志分析

  研发环境与生产环境可以分别记录最近30天且不超35万轮（用户一问模型一答算一轮）对话日志。开发者在调用对话API时，可自行存储全量对话日志。

注意：
 1. 如上图所示，一行数据中，用户问、模型答属于一轮对话。灰色横线表示上下文无联系。
 2. 对话日志转样本时，只会将首轮输入的语句转为对话样本。首轮是指没有上文时输入的语句。