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了解过专业话术和一些设计的艺术后，大家可能还一头雾水，其实我也是……本篇文章将从理论上解决你对对话系统设计的好奇。

前戏（理解对话系统根源）

对话系统其实就是用AI模拟人和人的对话，说的再通俗一点，就是用计算机模拟人类对话

第一步：定义对话系统

• 确定场景边界
• 梳理业务要素/知识库
• 撰写故事线
• 抽取对话流程

第二步：富集数据资源

资源类型：

（相关概念会在UNIT概览篇中出现（智能客服搭建（4）））

• 词典词槽
• 对话样本
• 问答对

如何富集：

• 指定业务场景提取数据
• 对话日志中抽象相关数据（用户使用产品后反馈的信息）
• 官方数据库

第三步：搭建系统、训练、评估和调优

这一步应该是我们比较关注的点，但一个项目的诞生，我们不只是应该关注研发这一步，应该做到观览大局，毕竟没有前面的积累，研发出来的产品也不会很好。

这里有两种方法实现：

1. 代码工程实现，耗费成本大，技术要求高。（坦白而言，这是作为一个智能专业出身所要努力做到的）
2. 第三方工具实现（本次的项目搭建基于此，要先学会站在巨人（百度UNIT）的肩膀上做事情，然后再努力成为巨人）

在评估和调优的时候，我们要找第三方人（包括搭建机器人团队以外的人和用户）让他们使用我们的机器人并反馈使用体验，针对反馈结果我们队机器人进行优化。

第四步：系统接入：

全渠道API接入

（产品发布）接入原则：用户在哪里，服务就接入哪里

通用模块

• 智能人机协作（何时转入人工服务）
• 用户评价管理
• 数据化商业决策

第五步：运营迭代

对话系统的生命周期（了解）

与传统软件开发不同，需要设计故事线，考虑不同平台，要善于使用用户的对话日志，通过分析日志来完善系统。

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