聊天机器人设计模式

对话流程设计

对话类型：任务型（完成特定操作）、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→任务执行→结果确认→结束语。设计对话树覆盖主要路径和异常分支。

意图识别与槽位填充

意图分类：用户说的话属于哪个意图（查询订单/修改地址/投诉）。槽位提取：从用户话语中提取关键信息（订单号/日期/地址）。多轮对话：信息不完整时主动追问。意图切换：用户中途改变话题的处理。

上下文管理

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：用户历史偏好、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：长时间无响应的处理策略。

回复质量优化

回复原则：准确（不编造信息）、简洁（不啰嗦）、有用（解决问题）、友好（语气适当）。不确定时：明确告知用户并提供替代方案。敏感话题：设置安全边界，必要时转人工。多模态回复：文字+图片+按钮+卡片。

持续优化机制

数据驱动优化：分析未识别意图→补充训练数据。用户反馈：对话结束评分→低分对话分析→改进策略。A/B测试：不同回复策略对比效果。监控指标：解决率、满意度、转人工率、平均对话轮次。