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搭建的第一个AI对话产品

发布日期:2025-06-02 07:11:42 浏览次数: 2413
作者:修炼数据产品

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新手AI项目负责人的实战心得分享,带你深入理解AI对话产品的构建与挑战。

核心内容:
1. AI对话产品的项目目标与技术挑战
2. 意图识别与分类的关键要点
3. 提示词设计和意图分类的粗细程度

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

回北京已经3个月了,期间负责AI相关项目(AI客服),因为刚开始接触AI,也缺乏技术背景,因此这几个月是和AI斗智斗勇的过程(提示词修改N遍) ,有一种“我觉得AI蠢,AI觉得我瞎指挥”的感觉。


还有一个体会,时下目标是让AI理解人类、理解需求,但是我当前所处阶段更像是“我去理解AI”,然后“指挥AI”以达成高效协同:

- 我去理解如何与AI对话(怎样去描述,它才听得懂),

- 我去理解什么是AI擅长的(不同情况下采用什么描述,它才能准确执行、让结果满意)。


AI客服,是一个对话产品,用户通过对话的方式,让AI解决一些问题。定位不是基于知识库的问答,而是更具有复杂度的对话系统,集合了AI与用户的图文交互、与数据库交互、

与知识库交互、以及基于业务的规则引擎,要真的能够去分担人工客服的压力,才是项目的目标。


鉴于项目经验,我先分享2个主题:

  1. 意图识别与分类需要考虑的点

  2. 不同场景最适合的提示词格式



意图识别与分类需要考虑的点

DataNotes



意图识别与分类
是每一次用户输入提问后经过的第一道门,AI必须在第一道门做到精准识别和理解用户的需求,并且把任务分流到后续AI节点。

 
需要关注以下问题: 
- 自然语言处理:AI得理解用户说了什么、用户是什么语言(最后要以同样语言回复用户) - 意图识别分类:AI得知道用户想干什么,准确分类意图、并连接到后续AI节点 
- 承接上下文:AI得知道用户当前正在进行中的对话任务是什么(兼容前一条用户意图的进度并继续为用户提供连贯服务) 。

此外还需要考虑: 
- 当用户意图不清晰时,是否要追问用户,直到用户意图清晰为止。或者由AI进行猜测并进行提问改写?这需要平衡用户体验与问答效率 
- 当用户提问中包含了非业务相关问题,你希望AI如何回答?AI又如何知道用户提问与业务是无关的? 
- 当知识库中缺少指定内容、但与业务相关时,你希望AI如何回复用户呢? - 遇到哪些情况时,需要AI转给人工客服?

意图分类的粗细程度
分类的目的是让AI针对不同用户提问,都有一套专注的解决流程,我们第一步就需要思考“意图分类的粗细程度”,
示例:
粗:意图分类=售前
细致:意图分类=售前商品推荐、售前服务咨询

粗:意图分类=售后
细致:意图分类=售后故障排查、意图分类=售后商品套餐余量查询

我觉得如果一个分类包含了比较复杂的流程,那最好是把意图拆解得细致一些,比如可以把故障排查单独做成一个意图,设计一套专注的解决流程。

意图识别的准确度以及泛化能力
在意图识别任务中,泛化能力的考验主要体现在模型在面对未见过的数据、新意图或复杂场景时,仍能保持较高的识别准确率和鲁棒性。
当我们完成意图的具体分类(比如一共有5个分类),我们的提示词可以采用基于关键词方案、以及可以考虑加入“典型问答”供AI参考,能够比较快的实现需求,
当然也存在缺点:侧重人工维护,若维护不及时则有可能出现错误的意图识别结果。我们需要关注AI自主泛化的能力强弱,换选更好的模型。

意图分类混淆 
这个是指一次提问可能被AI识别出多个意图的情况,我遇到了2种场景: 
- 首次提问场景(无历史对话记录或者历史对话已结束),
- 连贯的场景(存在历史对话并且对话未结束)。 

假设在一个多轮对话中,单个Session中AI按照规则引擎引导用户走到了规则第4步骤,让用户提供了手机号。于是用户输入了一个手机号,这就可能命中了意图“售后商品套餐余量查询”, 
若你未考虑到这种情况,那么当用户输入手机号后,AI会给出一个看似正确的意图识别结果(实际上是错误的)。 
另一种是在首次提问场景下,如果用户输入了手机号,假设同时命中了2个意图,分别是“流量查询”、“话费查询”,那么就需要考虑让AI追问用户:你是想查询流量还是查询话费余额呢?

不同场景最适合的提示词格式

DataNotes



对话形式去给AI下指令,确实是一个大众都能入手的形式,但是在一些特别需求场景下,可能AI给出的结果不太准确,比如话费查询,如果你要设计一个AI话费查询助手给到C端用户使用,或者像我一样在AI客服中有一个节点需要查询话费,我建议最好的方式不是局限在自然语言,你可以尝试在提示词中放入API接口的json格式、字段解释、以及本次对话中如何基于XXX字段去回复用户。

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