标签：搜索 逻辑 部分 key work 方案 接下来 dia emulator
2020年客户提出了一个自助客服的需求，于是开始在网上搜索各种解决方案。
此类解决方案大致有三类：1、由第三方提供服务（不用训练，直接可用）；2、使用一些大厂的语义分析服务+二次开发；3、自主研究语义分析算法；
由于第一种需要收费，第三种技术门槛太高。所以就研究了一下 第二种方案，使用的是微软的语义分析Luis+微软的Bot FrameWork 做了个技术预研。
首先需要去微软的luis官方网站去注册用户，开通服务获取到服务key（和大部分其他第三方服务一个套路）详见官网 luis.ai。
luis服务主要分为Intent意向=>可以理解为不同的场景。Entities实体=>可以理解为我们要从语句中具体要摘出来的参数。
比如“北京的天气怎么样？首先是一个关于天气的Intent，其次“北京”则是一个地点的Entity。
有了这些我们就可以根据语义分析服务，去做一些其他逻辑的处理。
创建一个CoreBot的工程。
写一个Luis处理类来集成LuisDialog，并填写上我们自己的key。
添加上我们自己的逻辑代码，来处理语义分析后的逻辑。
接下来 我们编译运行我们的程序并且用微软提供的BotFramework Emulator来测试。
总结： 如果想要一个业务场景 能尽可能的覆盖所有可能出现的话术，就需要我们对Luis来进行训练。这个是耗时耗力的，但是如果能针对各个业务场景训练出一个成熟的话术机器人，则对于企业来说是非常有用的。
1、我们可以通过它来做智能客服。
2、我们能通过它来做一些以前需要人为判断的业务场景。
标签：搜索 逻辑 部分 key work 方案 接下来 dia emulator
原文地址：https://www.cnblogs.com/psycheeeeeblog/p/12388753.html
