智能客服系统的FAQ（问答对）需求分析及解决方案
文章摘要：知识图谱的应用领域广泛，比如针对知识问答服务的应用就可以将知识图谱应用于智能客服、客服助手、任务型知识问答等应用中。这些应用都可以表示为问答系统的形式，即以人机交互的形式回答用户提出来的各类问题。
知识图谱的应用领域广泛，比如针对知识问答服务的应用就可以将知识图谱应用于智能客服、客服助手、任务型知识问答等应用中。这些应用都可以表示为问答系统的形式，即以人机交互的形式回答用户提出来的各类问题。
针对知识问答，将知识类型划分为专业领域知识以及产品或业务介绍知识。比如医疗诊断知识图谱就属于专业领域知识，它需要首先构建疾病症状、药物、病理、病因、诊断方法等相关的领域知识之间的关系；
另外回答这类知识除了需要基本的专业知识以外，还应具备知识推理能力。而产品或业务介绍知识的问答就不要推理了，这些知识是人为设定的，它是固定不变的，或者即使会更新那也是人为定期定点的进行更新的，常见的知识表现形式有 FAQ（问答对）等。
今天，我们一起来了解下，智能在线客服系统如何利用FAQ来自动回答用户的有关产品或业务知识相关的问题。
一、FAQ需求分析
FAQ（Frequently Asked Questions）指常见问题的解答，具体形式是问题和与问题相关的答案组成的问答对（QA pair），通常这类 QA pair 数量较多。
如果你发布了一款产品，那么你事先肯定会准备一些有关该产品的介绍资料，以便给需要了解该产品的用户查阅；而如果你的资料非常多非常全面，多到需要一本厚厚的产品说明书才能写完，然而对于不同用户来说他的关注点可能不尽相同，他也不想全面了解你的产品，他只是想了解他最关心的问题；如果让他去阅读一整本产品说明书那肯定是不方便的。
于是你针对你的产品特点，或者之前来咨询了一些 FAQ，这样用户就可以根据 FAQ 来按图索骥得到答案了，更进一步你安排了一个客服来接待你的客户，让客服按照用户的问题来找到 FAQ 中这个问题下面的答案来回答用户。
然而随着你的客户越来越多，你发现你的客服数量不够来及时回答每一个客户的问题；但是你还发现你的客户总是会问一些重复的问题，而这些重复的问题又可以在你的 FAQ 里面找到，那么能不能使用工具来自动回答FAQ里面的问题呢？这样就可以不再让客服在重复的问题之间疲于奔命了。
所以我们需要一个智能客服，他可以不吃不喝7*24小时工作。你的客户可以把他想了解的问题发送给智能客服，然后智能客服就去FAQ知识库里面找一个和客户的问题最相似的问题（Q），然后将该Q所对应的回答（A）返回给客户，完成知识问答工作。使用机器学习算法来解决这一需求的话，其实就是文本匹配任务了。
做文本匹配有两个方向，一个是 QA 匹配，即直接使用用户的问题和问答知识库里面的答案去匹配；一个是 QQ 匹配，即使用用户的问题和问答库里的问题去匹配。一般业界会推荐使用 QQ 匹配，主要原因有3：
a、语义空间问题
用户的提问基本上比较随意、口语化，而 FAQ 里面的回答是由公司的产品经理、业务运营、客服经理等等制订和编辑的，必然是使用书面用语，这些表达上的区别可能会影响文本匹配模型的学习；另外回答可能是多模态的，比如可能是产品的安装操作视频、是表格、是图片等，这样文本匹配模型无用武之地。
b、语料的稳定性
在 FAQ 里面的回答可能会随着时间有所变化，比如对于同一个问题“你们有什么优惠活动吗？”，在不同时间段公司可能会制定不同的优惠活动，因此需要及时更新 FAQ 库里面该问题下的回答。如果我们使用 QQ 匹配建模，那么显然我们的模型不需要做修改更新；而如果使用 QA 匹配建模，就肯定要更新模型了。可以看到 FAQ 语料库里面已有 Q 是可以保持不变的，最多添加 QA pair 时会增加 Q ；而已有的 A 则发生变化的频率会更高。
c、业务回答和算法模型充分解耦
由第2点可以知道使用 QA 建模的话回答的改变必然会涉及模型的更新，而使用 QQ 建模就可以将算法模型的学习与业务方编辑答案充分解耦，让不同问题与回答之间的映射比较随意可控。
二、解决方案
那么我们该如何构建一个可以利用 FAQ 知识库来回答客户问题的智能客服呢？智能客服的一般框架如下图所示：
当有 Query 请求时，首先对 Query 进行补全、解析和需求理解；其次，问题召回模块通过精准召回、核心召回和语义召回从 FAQ 库召回与 Query 相关的问题；接着，问题排序模块通过 CTR 模型或者文本相似度模型对召回的问题进行排序，选出 Top k 返回给用户；最后，反馈系统记录用户的点击行为等，对模型进行更新。
在智能客服的框架中，最重要的模块是 FAQ 库的构建、语义召回、相似度模型和模型更新，它们性能的好坏对用户的使用体验有很大影响。
以上就是智能客服系统的FAQ需求分析及解决方案了。
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