网站的客服系统知识库构成与工作原理

网站的客服系统知识库的组成部分是什么？能够准确匹配答案的知识库原理是什么？今天，我们将详细介绍网站的客服系统知识库的组成和原理。

网站的客服系统知识库的组成

网站的客服系统知识库是一个高度结构化的系统，它通过特定的知识规则来管理知识，我们从前端可见网站的客服系统知识库内容和后端隐形程序技术了解知识库的核心组成部分。

1、技术组成

网站的客服系统知识库背后有一组复杂的算法来指导整个工作过程。为了便于理解，我们主要介绍三个核心技术概念: 自然语言处理技术 (NLP) 、置信度指数和机器学习。

自然语言处理技术: 自然语言处理技术是指允许计算机理解人类自然语言的一种技术。知识库可以使用语法分析、自动分词、语音标注等技术，将自然语言分解和分析成计算机可以理解的 “语言”，使知识本身有意义，这对于知识库理解访问者语言至关重要。

置信度指标: 置信度指标是知识库算法提供的核心指标。知识库中的每个项目都有一个隐式数据属性，在重要程度上是置信度或有效性、可信度，通过这个指标，知识库中的每一个知识不再像普通的客观信息那样随机，每一个数据都通过这个指标 “确定”。

机器学习: 机器学习是计算机拟人化虚拟学习和获取知识的技术，对知识库的优化非常重要。

2、内容构成

问答知识: 问答知识是网站的客服系统知识库的主要部分。一个问题和一个答案形式的知识主要用于回答访问者的问题。当客户输入问题时，知识库通过自然语言处理实现问题的匹配，然后输出相应的答案。

词典: 词典主要存储相似词、无意义词和专有名词。这些词语的存在是为了促进知识库对问题的 “理解”。由于技术发展的限制，计算机对自然语言的理解仍然有很大的限制。这时，词汇有一定的辅助功能: 相似的词有相同的意思，无意义的词也不用忽略，专有名词代表固定的意思，不能分为两部分。通过特定词典一些限制减少了知识库分析的工作量，减少了出错的可能性。

过程知识: 过程知识是指机器人在处理诸如查询天气和给手机充电等固定服务时，可能的步骤以及每个步骤之间的顺序和判断关系。这些过程知识机器人 “知道” 处理业务的固定过程。一旦知识库确定了用户处理业务的意图，下一个流程将根据该流程知识的逻辑进行。

知识库的工作原理

1、匹配问题的原理

知识库匹配问题主要使用自然语言处理技术和置信指数。当客户输入问题时，知识库通过自然语言处理技术将客户问题转化为计算机语言，以匹配知识库中的问题，一般企业的知识库中有大量高度相似的问题。知识库如何知道要推送哪个答案？此时，需要置信指数。高度相似的知识有不同的置信水平。如果在匹配过程中，几个答案的匹配程度高于设置值，则一个答案与其他答案有很大不同，如果超过了系统设置的 “正确阈值”，然后知识库认为这是可以匹配的正确答案;如果匹配程度高的答案之间的置信度差异不够大，知识库可以推送几个匹配程度高的问题供客户同时点击和选择。如果有太多低匹配或置信差异小的高匹配问题，则无法回答判断。

2、优化原则

原则上，知识库的优化主要分为两种形式: 接待访客实现优化和人工协助实现优化。

接待访客的优化: 在客户接待工作中，当访客输入问题时，知识库推荐问题，客户可以点击; 回复客户后，客户可能会对回复做出 “有用” 或 “无用” 的评论。当客服回复时，知识库可以协助推荐答案，客服可以根据需要点击。在机器学习技术下，知识库将根据每次接收后的接收反馈来调整置信度。因此，随着使用量的增加，知识库的性能将变得更好。

手动优化: 知识库的后台提供相应的优化和维护功能。知识库可以根据现有的数据指标检查问题方法，在一段时间内收集未知问题和类似问题，通过人工复习确定是否真的重复，真的不知道，真的非常相似和加工，一方面，对知识库的内容和结构进行了直观的优化，另一方面，知识库对自然语言的理解也进行了相应的调整，因此知识库变得更易于使用，问题的匹配精度也更高。

总结

本文详细介绍了网站的客服系统知识库的组成和原理。网站的客服系统知识库的内容主要由三部分组成: 问答知识、词汇和过程知识。在客户接待过程中，知识库通过自然语言处理技术分解客户问题，然后，置信水平与问题相匹配，并将相应的问题答案推送给客户。在这个过程中，词汇可以减少自然语言处理中出错的可能性。

一旦确定了出发流程的客户意图，接下来，机器人通过知识库的流程知识指导客户完成业务查询。在接待访客和人工后台维护中，可以通过机器学习技术和人工反馈来优化知识库。自然语言理解、机器算法和机器学习是相对前沿和快速发展的技术，对企业的技术实力有更高的要求，企业在选择知识库系统时可以关注这一点。