聊天机器人设计模式

对话流程设计

对话类型: Task型 (Complete特定操作) , 问答型 (知识检索) , 闲聊型 (情感陪伴) . 流程设计: 开场白→意图识别→信息收集→Task执行→结果Confirm→End语. 设计对话树覆盖主要路径和Anomaly分支.

意图识别与槽位填充

意图Classification: User说的话属于哪个意图 (查询Order/修改地址/投诉) . 槽位提取: 从User话语中提取关键信息 (Order号/日期/地址) . 多轮对话: 信息不完整时主动追问. 意图切换: User中途改变话题的Processing.

上下文Management

短期记忆: 当前对话的上下文 (已收集的信息, 对话阶段) . 长期记忆: User历史偏好, 过往交互记录. 上下文窗口: 保留最近N轮对话作为AI输入. 会话超时: 长时间无响应的Processing策略.

Reply质量Optimization

Reply原则: 准确 (不编造信息) , 简洁 (不啰嗦) , 有用 (解决Issue) , 友好 (语气适当) . 不确Scheduled: 明确告知User并提供替代Solution. 敏感话题: Settings安全边界, 必要时转人工. 多模态Reply: 文字+图片+按钮+卡片.

持续Optimization机制

Data驱动Optimization: Analysis未识别意图→补充训练Data. User Feedback: 对话End Scoring→低分对话Analysis→改进策略. A/BTest: 不同Reply策略Comparison效果. Monitoring指标: 解决率, 满意度, 转人工率, 平均对话轮次.