【Rasa+Pycharm+Tensorflow】控制台实现智能客服问答实战（附源码和数据集 超详细）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、数据准备1：下面以pychar为环境介绍操作步骤，选择file-new project 创建一个新项目 new environment using 选择 Virtualenv 命名虚拟环境的名称，这里假定虚拟环境的名称为venv，选定python ...
《达摩院智能客服知识运营白皮书》——2. 智能客服问答引擎介绍——2.1 FAQ 问答引擎
2. 智能客服问答引擎介绍基于以上的知识分类和定义，各类知识已经有一个基础的框架和定义，在智能客服的实际应用过程中，知识依赖于 AI 引擎而存在，不同的引擎在不同的场景下适用于不同的知识，实际业务中的流程式知识、FAQ 式知识、结构化知识/非结构化知识等，均需要通过 AI 引擎实现最终的业务价值，本...
《达摩院智能客服知识运营白皮书》——2. 智能客服问答引擎介绍——2.2 任务问答引擎
2.2 任务问答引擎任务问答引擎负责多轮对话的对话流设计、意图的管理、任务流的执行等功能，任务对话引擎基于大规模预训练模型 Sturt-Bert 研发，支持 Fewshot 小样本识别模型，介绍如下：
《达摩院智能客服知识运营白皮书》——2. 智能客服问答引擎介绍——2.3 图谱问答引擎
2.3 图谱问答引擎图谱问答负责结构化体系化知识的问答，基于知识图谱 Schema 针对具备一定结构关系的三元组知识进行快速问答，支持多跳、计算、推理能力，介绍如下：
《达摩院智能客服知识运营白皮书》——3.知识运营方法分析——3.5 如何进行问答引擎的选择？
3.5 如何进行问答引擎的选择？上文说到，智能客服体系下不同的知识适配于不同的算法引擎，高效的智能客服系统通常由多个算法引擎来组成，经过提炼和梳理的知识，需要匹配对应的算法引擎从而产生最佳的使用效果，实际业务场景中，如何选择引擎也是运营者面临的重要问题，阿里云智能客服基于历史实践提供的...
《达摩院智能客服知识运营白皮书》——4.知识运营最佳实践案例——4.2 提炼高频知识，完成问答引擎的选择
4.2 提炼高频知识，完成问答引擎的选择阿里云智能客服 AIT（人工智能性训练师）基于已分类知识的具体情况，进一步完成问答引擎的选择，其过程如下：a.基于已收集的 2100 条原始知识数据以及文章、政务事项等数据，需要首先针对原始知识提炼出高频知识。b.基于高频知识，需要将知识分类&...
《达摩院智能客服知识运营白皮书》——4.知识运营最佳实践案例——4.3 处理知识语料，提升机器人问答效果
4.3 处理知识语料，提升机器人问答效果完成引擎的选择后，机器人如果需要达到较好的问答效果，仍需要针对已经梳理的语料数据进行进一步处理，补充相似问法，使其问答效果更佳，如下图所示：完成相似问补全后，可将数据导入至智能客服系统的各个引擎当中，完成实际系统的上线。至此&#x...
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