达优高科 一、ai机器人问答是什么？
ai机器人问答指的是根据人工智能开发的一个模拟人们的回答交互功能，ai机器人通过语音识别出来问的问题，然后在网络中搜索之后给出答案。其本身经过机器学习已经接收并学会了一系列回答的答案。
二、ai机器人问答，是什么？
就是有个智能机器人可以随时回答问题
三、如何开发一个特定领域的自动问答机器人(Chat Bot)？
谢邀。趁着快下班(钟)随便说几句...
如果你不要求那种特别智能的问答机器人的话，其实这个项目不难做，而且严格意义上和人工智能的关系不是特别大。从易操作的角度上说，我推荐你使用微软平台(C#) + Python 来实现这个聊天机器人项目。
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1. 需求分析 & 架构
首先分析你的需求：
- 对AI零基础
- 有编程经验和能力
- 想做一个自动问答机器人(Chat Bot)来代替老师做日常答疑。
- * 用户可以自定义问题集
直白的说，项目就两个核心需求：1. 提供和用户的交互 2. 提供准确的答案。
我简单画了一个模块图，不知道上传以后的分辨率如何。
这个方案中有4个主要模块，其中控制整个流程的是模块3：
- 模块1：知识库，也就是一个预储存问题和答案的数据库。理所当然必不可少...不然从哪给用户答案。
- 模块2：一个部署在线上的预测模型。这个模型可以是简单的 自然语言+机器学习模型，唯一功能就是根据用户输入的问题预测知识库中最接近的问题是哪一个，所以其实是一个简单的相似度匹配模型(Similarity Measurement)。如果有可能，最好还能根据用户反馈并记录预测是否准确，方便后期的再训练。
- 模块3：一个用于和用户交互的前端界面和流程控制中心。使用适当的平台可以将其部署在云上并通过主流通讯软体进行交互，比如微信或者Skype。
- 模块4：一个线下的学习模型，可以不断进行重新训练并提高上面第2点中提到模型预测的准确度。
以Skype为例，成品聊天机器人使用起来就像和你的微信好友对话，双击就可以使用，如下图。
图片来源: Microsoft Bot Framework connector for Skype for Business! - Witivio - Blog
2. 流程介绍
当用户在前端UI，比如Skype(模块3)，输入一个问题后。流程控制中心会将用户提出的问题传给我们部署在云上的预测模型(模块2)。预测模型会对用户的问题进行处理并找到现有知识库中最接近的问题(模块1)，将该问题的答案通过Skype返回给用户。
同时，如果一个问题在知识库中没有匹配，或者用户认为我们的答案错误，应该记录在额外数据库中。利用这个“用户反馈数据库”，我们可以定期在线下(offline)进一步对我们部署在线上进行即时预测的模型进行更新和修正(模块4)。
3. 需要的平台＆软件
实现上面所说的这一切，依靠微软的Azure和Bot Framework平台即可:
MS Azure Cloud：微软云服务用于提供数据库，训练模型和预测模型所需要的资源如虚拟机。
MS Bot Framework: 这个平台是微软2016年推出的对话机器人平台。主要编程语言是C#或者Node.js，熟悉C#的话可以用Visual Studio非常方便。这个平台的主要用途就是降低对话机器人的开发成本，使用这个平台后，我们可以很轻松的把Skype作为交互界面，而不需要再去开发其他的交互。更多关于这个平台的介绍可以看:
- Bot Framework
- 如何评价 Microsoft Bot Framework ？
- CSDN上也有不少使用BotFramework的案例
给大家看一张开发过程中的模拟器长的样子，找bug和测试都很方便:
MS Visual Studio: 用于开发这个对话机器人。
自然语言和机器学习模型: 根据你的描述不太涉及复杂的NLP或者ML，建议用Python开发即可。对于语言处理中文的话用 “结巴分词”，衡量词语/句子之间的相似度可以用“word2vector”、“sentence2vec”。至于机器学习模型，更是挑一个简单的调包即可，比如SVM。这项目本质难度不在机器学习上，而是整合这个系统上。如果到时候大家有了别的模块，但缺这个模型的话，我可以帮你一起做:)
4. 模块整合
年初花了几个月做了一个类似的项目，侧重点在机器学习上因此用了复杂的预测模型。而对话机器人只是交互手段，方便我们在客户的平台上部署。
而题主的这个项目难点不在于单独每个模块，而是将这些模块整合起来成为一个产品。Skype和Bot Framework可以用微软提供的API进行整合，和数据库之间的互动可以用C#里面之间连接抓取。
整个项目中最麻烦的是如何将模块2(预测模型)与其他部分整合。我的建议是在云上部署一个虚拟机，在虚拟机上写一个最简单Flask Web App，并使用 Flask-Restful提供Restful API给其他模块使用。如果有条件的话，也可以直接在云上部署一个含有预测模型的Flask App，这下就不需要在劳什子的使用虚拟机了。
好了不多说了，我要去接客了(手动滑稽) ʕ•ᴥ•ʔ
四、如何创建高效的在线自动问答机器人
引言
随着人工智能技术的不断发展，自动问答机器人在各行各业得到了广泛应用。从客服领域到智能助手，自动问答机器人正在发挥越来越重要的作用。本文将介绍如何创建高效的在线自动问答机器人，帮助您更好地应用这一技术。
确定需求
在创建在线自动问答机器人之前，首先需要明确需求。确定自动问答机器人的应用场景和对象群体，以便为其设计相关的功能和交互方式。
选择合适的技术
在选择技术时，您需要考虑自动问答机器人的类型及复杂程度。常见的技术包括基于规则的系统、基于检索的系统以及基于深度学习的系统。根据实际需求和预算选择适合的技术路线。
收集和整理数据
数据是训练自动问答机器人的关键。您需要收集和整理相关的对话、常见问题以及答案，构建起一个完善的知识库，以便机器人可以基于这些数据进行学习和回答。
设计用户交互界面
用户交互界面设计直接影响到用户体验和机器人的可用性。在设计交互界面时，要考虑到用户的习惯和使用场景，力求简洁清晰、易于操作。
测试和优化
测试是创建自动问答机器人过程中不可或缺的环节。通过测试，您可以验证机器人的准确性、流畅度和鲁棒性，发现并修复其中的缺陷和不足之处。
部署和监控
部署自动问答机器人后，要建立监控机制，对机器人进行实时监控和数据分析，以便及时发现和解决潜在问题，并根据用户反馈持续优化机器人的表现。
结语
通过本文的介绍，相信您已经了解了如何创建高效的在线自动问答机器人。希望这些内容能够帮助您更加轻松地应用自动问答机器人技术，提升客户服务质量和工作效率。
感谢您阅读本文，希望这些内容对您有所帮助。
五、如何选择适合您的自动问答机器人软件
在现代科技高速发展的时代，自动问答机器人软件正变得越来越流行。不仅可以提高企业的效率，还可以提供更好的客户服务。然而，对于初次使用自动问答机器人软件的人来说，选择合适的软件却可能是一个挑战。本文将指导您如何选择适合您需求的自动问答机器人软件。
考虑您的需求
在选择自动问答机器人软件之前，您需要明确自己的需求。例如，您想要一个什么样的问答机器人？是用于在线客服？还是用于解答常见问题？您对于对话的个性化程度有什么要求？这些问题将帮助您更好地理解您要选择的软件应该具备的功能。
比较不同的软件提供商
市场上有许多自动问答机器人软件提供商，请您先了解一些热门的公司，并比较他们的功能、定价、用户评价等方面。您可以通过查看官方网站或阅读相关评论来了解其中的差异和优缺点。记住，不同的软件提供商可能会有不同的侧重点，所以确保您选择的软件能够满足您的需求。
确定可用的集成方式
如果您的公司已经使用了其他相关软件，您可能需要考虑自动问答机器人软件是否能与这些软件进行集成。例如，您可能希望问答机器人能够与您的客户关系管理系统（CRM）对接，以便更好地管理客户数据。在选择软件之前，确保您清楚地了解了集成的方式和要求。
考虑数据安全和隐私
对于大多数企业来说，数据安全和隐私是至关重要的。在选择自动问答机器人软件时，您需要确保提供商能够保护您的数据，并遵守相关的隐私法规。查看提供商的安全性和隐私政策，了解他们的数据保护措施，以及他们是否使用加密技术来保护您的数据。
寻求其他用户的建议
最后，寻求其他用户的建议可能是一个明智的选择。您可以寻找与您相似的企业或行业的人，了解他们对不同软件提供商的评价和意见。这将为您提供有关软件的实际使用情况的信息，帮助您做出更明智的决策。
通过以上几个步骤，您将能够选择到适合您需求的自动问答机器人软件。记住，选择一个合适的软件对于提高企业的效率和客户满意度至关重要。
感谢您阅读本文，希望这些建议能对您选择自动问答机器人软件有所帮助！
六、全面解析机器人自动回复问答系统的原理与应用
引言
在人工智能技术的广泛应用中，机器人自动回复问答系统成为了热门领域之一。这种系统能够模拟人类智能，为用户提供自动化的问答服务，极大地提高了效率。本文将深入探讨机器人自动回复问答系统的原理与应用。
1. 机器人自动回复问答系统的原理
机器人自动回复问答系统基于人工智能技术，其核心原理是自然语言处理（NLP）和机器学习。首先，系统通过将用户的输入进行分词、词性标注等NLP处理，将其转化为机器可以理解的形式。接着，系统利用机器学习算法进行特征提取和模式匹配，以从海量的数据中找出最符合用户需求的答案。最后，系统将选定的答案进行语义理解和生成，然后返回给用户。
2. 机器人自动回复问答系统的应用场景
机器人自动回复问答系统广泛应用于各个领域，例如：
- 在线客服：系统可以根据用户的问题快速给出准确的回答，解决用户的疑问。
- 智能助手：系统可以作为移动设备的助手，帮助用户查找信息、提供建议等。
- 教育领域：系统可以为学生提供学习辅导，回答他们的问题。
- 金融领域：系统可以提供金融产品咨询和投资建议。
- 电子商务：系统可以为用户提供产品推荐、价格比较等服务。
3. 机器人自动回复问答系统的优势
机器人自动回复问答系统相比人工回答具有以下优势：
- 快速响应：系统可以实时回复用户的问题，不受时间和地域限制。
- 准确性：系统通过大数据训练，能够提供准确的答案，避免人为错误。
- 效率提升：系统可以同时处理多个用户的问题，大大提高工作效率。
- 持续学习：系统通过机器学习算法不断优化自己，逐渐提高回答的质量。
- 可扩展性：系统可以根据需求进行灵活扩展和定制，满足各种应用场景。
结论
机器人自动回复问答系统作为人工智能技术的重要应用之一，具有广阔的发展前景。其原理基于自然语言处理和机器学习，能够为用户提供准确、快速的问答服务。在各个领域中的应用也越来越广泛，为用户带来了极大的便利和效率提升。
感谢您阅读本文，相信通过了解机器人自动回复问答系统的原理与应用，您对这一领域会有更全面的认识，并从中获得帮助。
七、机器人有趣问答
机器人有趣问答
近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器人在我们生活中扮演着越来越重要的角色。无论是在生产制造领域还是在日常生活中，机器人的应用场景愈发广泛。而其中，一个备受瞩目的领域就是机器人有趣问答的研究与应用。
机器人有趣问答是指通过人工智能技术赋予机器人能够进行有趣、富有趣味性的对话和问答。这种形式的交互不仅可以增加用户与机器人之间的互动性，还可以提升用户体验，使人们更加乐于与机器人进行交流。
机器人有趣问答的应用领域
机器人有趣问答的应用领域非常广泛，涵盖了教育、娱乐、客户服务等多个领域。在教育领域，一些教育机构或在线教育平台利用机器人有趣问答的形式，吸引学生的注意力，提高学习效率。学生可以通过与机器人进行有趣的问答，巩固知识、激发学习兴趣。
在娱乐领域，机器人有趣问答也得到了广泛的应用。例如，一些智能音箱或智能机器人可以与用户进行有趣的对话，提供笑话、谜语等娱乐内容，为人们带来轻松愉快的体验。
此外，在客户服务领域，机器人有趣问答也发挥着重要作用。一些企业通过智能客服机器人，为客户提供有趣的问答服务，提升客户满意度，改善客户体验。
机器人有趣问答的技术原理
机器人有趣问答的实现离不开人工智能技术的支持。主要涉及自然语言处理、机器学习、语音识别等多个领域的技术。机器人需要具备对话理解和生成能力，能够理解用户的提问并做出相应的回答。
在自然语言处理方面，机器人需要通过分词、词性标注、语法分析等技术对用户输入的文本进行处理，从而理解用户的意图。同时，机器人还需要具备知识图谱和语料库，能够获取丰富的知识和信息，为用户提供准确的答案。
在机器学习方面，机器人需要通过训练数据来提升自身的对话能力。通过大量的对话数据进行模型训练，使机器人能够从中学习到规律和模式，不断提升对话的质量。
机器人有趣问答的发展趋势
未来，随着人工智能技术的不断发展，机器人有趣问答将会迎来更加广阔的发展空间。一方面，随着对话系统技术的不断完善，机器人的对话能力将会不断提升，能够进行更加自然流畅的对话。
另一方面，随着情感计算和情感识别技术的不断发展，机器人有望具备更好的情感交流能力，能够更好地理解用户的情感需求，提供更加个性化、贴心的服务。
总的来说，机器人有趣问答作为人工智能技术的一个重要应用方向，将会在未来发挥越来越重要的作用，为人们的生活带来更多便利和乐趣。
八、Web机器人问答
Web机器人问答
在当今社交媒体和网站使用日益普及的时代，Web机器人问答成为许多公司提供在线客户支持的一种流行方式。通过自动化技术，这些机器人能够快速、准确地回答用户的问题，提供实时帮助，提高客户满意度并节省公司资源。
Web机器人问答技术的发展历经了多年的努力和创新。随着人工智能和自然语言处理技术的不断进步，机器人的智能化程度不断提高，使得它们能够更好地理解用户的提问，并给出更精准的回答。
Web机器人问答的优点
Web机器人问答的优点之一是提供快速的解决方案。无论用户在何时何地遇到问题，这些机器人都能立即进行响应，即时帮助用户解决疑问，提升用户体验。
此外，Web机器人问答还能够实现24/7全天候服务。与人工客服人员相比，机器人不受时间和地点的限制，可以在任何时候提供帮助，大大缩短用户等待时间。
另外，机器人的回答准确性也是其优点之一。通过事先设定好的知识库和算法，Web机器人能够给出一致、准确的回答，避免了人为因素导致的错误。
Web机器人问答的挑战
尽管Web机器人问答有诸多优点，但也面临着一些挑战。首先是语义理解的问题，即机器人如何准确地理解用户提出的问题，并给出相关回答。人类的语言表达具有复杂性和多义性，这对机器人的理解能力提出了挑战。
此外，Web机器人问答的个性化和情境感知也是挑战之一。不同用户可能有不同的需求和表达方式，机器人需要具备个性化的服务能力，以满足用户的多样化需求。
另外，机器人技术的更新和维护也是一个挑战。随着技术的不断发展，机器人系统需要不断更新和优化，保持技术的先进性和可靠性。
Web机器人问答的未来展望
随着人工智能技术的不断进步，Web机器人问答在未来有着广阔的发展前景。未来的Web机器人将更加智能化、个性化，能够更好地满足用户需求，提供更优质的服务。
未来的Web机器人可能会具备更强的学习能力，能够从用户的反馈中不断提升自身的智能水平，逐渐实现人机共生，让人类与机器人更好地互动。
总的来说，Web机器人问答作为一种智能化的客户支持方式，将会在未来迎来更广泛的应用和发展，为用户提供更便捷、高效的在线服务体验。
九、自动清洁机器人好用吗？ 自动清洁机器人好用吗？
谢要：现在科技发达了，越来越先进，清洁也朝着机器化前进了；可以的
十、自动问答QA、聊天机器人ChatBot 以及 对话系统Dialog 的技术和应用场景的区别？
这三个词所涵盖的内容互有交叉但是互不相等，从根本上来说都可以看作是自动问答和聊天机器人对话系统，不过实践上为了避免混淆我们一般不这么说。
单从词语来讲，对话系统就包括了所有人机对话的交互系统，不过现在主要指的是任务导向型的人机对话（Task oriented dialogue system），比如预订机票、导航、客服等一系列以完成某项有明确目标的任务为导向的人机对话系统。
自动问答过去主要指单轮的知识性对话，比如用户提问“姚明有多高”，系统给出回答。当然现在技术提升，渐渐地有一些多轮的应用，不过其本质没有改变--即系统根据用户的问题给出正确答案。和上一种对话系统相比，区别在于对话系统的交互性更少，回答的内容更基于知识而不是用户目的。
聊天机器人可以视为无目的的对话系统，典型的例子就是微软小冰，希望能够模拟人类聊天。对于这类问题最难的就是衡量回复质量，目前并没有令人满意的研究成果。
总的来说，上述三类都属于广义对话系统，在实际应用中也多有结合，并不是划分得那么清晰，比如导航系统也会穿插聊天，也能查询某地餐饮信息（这就是自动问答） 。
值得注意的是，上述对话系统并不一定需要借助语音，打字交互也是可以的，比如大家经常使用的某东客服和某猫客服。以及有答主说对话系统包括asr slu qa nlg这个划分是不正确的，Steve Young流派的对话系统包含的部件是SLU (spoken language understanding), DST (dialog state tracking), DM (dialog management), NLG (natural language generation)。
