企业智能在线知识库系统如何搭建

文章摘要：知识库可以被划分为“内部知识库”和“外部知识库”。而内部的知识库，则是专门为公司（部门）内部员工提供的，里面的知识是比较完整的，需要客户或者销售人员“转化”之后，才能发送到外界。而外部的知识库，就是“标准...

知识库可以被划分为“内部知识库”和“外部知识库”。而内部的知识库，则是专门为公司（部门）内部员工提供的，里面的知识是比较完整的，需要客户或者销售人员“转化”之后，才能发送到外界。而外部的知识库，就是“标准答案”，可以在一定程度上完成自动答复。

比如，如果某家电商在销售过程中，出现了由于快递造成的产品缺陷而造成的损失，那么该公司的内部知识库会给出这样的解释：“由于快递问题造成的产品瑕疵赔偿最大限度为：最高补80元优惠券，可在下次消费时使用。如顾客要求追加赔偿，最高赔偿幅度可提高到150元，如有需要，请将工作单交 XX小组办理。”可见，“内部知识库”的最大功能就是“让一线职员清楚地了解自己的职权和工作方法”，以便更迅速、高效地解决问题。

而外界的知识库则会给出这样的答复：“很遗憾让你有这种购物经历，我们这里送你一张80元的优惠券，以后再去买东西，你觉得怎么样？”外部知识库主要用于“机器人快速回答”，也可以被解释成“初始的标准回答”。

在线客服机器人的运作核心就是知识库，它构成了实现问答的基础条件。可能大家想象中的知识库是这样的：

“在吗？什么时候可以发货？”“您的需求已记录，再催一下快递了呢，您稍等”

实际上真正的在线知识库并不完全长这样哦~

根据PSH流程指导「简单高频问题」和「需引导的交互问题」，分别对应的是Q→A和Q→A→D的解决方法。对应这两类问题，我们在在线接待端处理的方式也会有所区别，将立足于「单轮问题」和「多轮问题」两个功能之上。

1. 单轮问题设计

单轮问题即一问一答式（Q→A）的问题，提前整理业务场景会出现的高频问题，一一对应答案和解决方案。

企业首先需要筛选出服务中遇到的高频问题和常见问题，再根据这些问题在GaussMind知识库中逐一提供最为标准化的答案。如在标准问法中加入：“iPhone13 多少钱？”，再配置上标准答案：“不同配置价格不一样，以下为具体价位表，请参考。”将这一系列的问答集合起来，你的知识库雏形就开始显现啦。

与此同时，如果你想要你的回复更加“精彩”，标准答案里还可以插入图片、视频、音频、超链接、附件等富文本编辑，传递更丰富的信息，让消费者进行选择。

这里要注意，单轮问题不止是「一问一答」。

消费者的提问方式千变万化，一个核心信息就能有数种问法，比如在询问“iPhone13 多少钱”的问题时，消费者也可能问“iPhone13价格”，而这两个问题本身对应的都是一个答案，所以为了让机器人能快速识别更多问题，在添加完一个标准问题后，最好再添加几个相似问法，尽可能将问题覆盖全面。

企业如果还想进一步提升接待效率，还可以通过「设置关联问题」去主动出击，让潜在问题提前解决。即对于消费者提出的问题，机器人不仅会将标准答案回复给访客，而且同时会为消费者推送关联问题，方便引导消费者通过多轮交互最终得到答案。

2.多轮问题设计

除了“一问一答”式的场景，有些相对复杂的问题，可能需要消费者提供更多信息，以做综合判断，这就要求机器人能够通过不止一轮会话，实现多个关键信息的引导，这就是「多轮会话」的原理。

再举个栗子：在某电视机商家的售前场景中。

消费者提问：“我买多少寸的电视比较合适？”这个问题需要对很多因素进行综合判断。通过多轮会话，机器人会逐一向消费者提问如：“您家电视距离沙发有多远？”、“您的预算大概多少？”、“您希望挂墙还是用底座？”等问题来引导获取决定“买多大合适”这一问题的关键信息，再通过后台预设好的判定条件为客户做出回答，还可以直接将相应尺寸的电视链接直接推送给消费者。

因为多轮问题的交互场景很多且较复杂，我们建议企业提前进行会话设计准备。

从0-1快速搭建知识库

知识库对于企业来说，是一个长期业务服务积累下的产物，前期问题收集整理是比较漫长的过程。如果你之前没有搭建过知识库，如要实现快速搭建知识库并持续维护，通常绕不开以下两点：

第一：整理高频问题和常见问题并「入库」

第二：海量问答，如何实现快速数据导入？

沃丰科技GaussMind知识库冷启动，可以帮助你在解决上述问题，5min内实现知识库从0-1的搭建和使用。

通俗点说就是根据企业过往服务聊天记录，系统会自动分类问题，为你提取出高频、常见的问题；如果过往服务时长较短，我们也会根据数十年的行业经验，对应出企业所在行业的常见问题去给出指导性建议。企业可以根据这些问题有针对性的补充完善答案，而不需要前期对「选什么问题」花费太多精力，让外部知识库和机器人迅速“上岗”。

企业智能在线知识库系统的搭建并不是一蹴而就的，后期还需要持续补充和完善新问答，通过专人常态化维护，才能让AI越来越“聪明”，帮助商家解决更多的问题。

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