基于状态机的聊天机器人设计经验总结

学习科技周边要努力，但是不要急！今天的这篇文章《基于状态机的聊天机器人设计经验总结》将会介绍到等等知识点，如果你想深入学习科技周边，可以关注我！我会持续更新相关文章的，希望对大家都能有所帮助！

为了更好地了解智能机器人项目的需求和改进方向，我们常常需要研发一些工具。在我参与的多个机器人项目中，大多数都能够成功地满足产品需求。通过这些实践，我们深刻认识到，如果要不断进步和提高，就必须对现有的机器人定义语言进行重大的改进。

• 简化需要复杂对话流程的机器人的创建过程。
• 最大限度地提高可重用性，通过重用过去已经定义过的模块和对话路径来创建机器人

在传统的做法中，完成这些并不容易，因为意图定义与部分排序约束混合在一起，限制了对话路径的自由度。这对于处理“开放式”机器人（常见于FAQ样式的机器人），其中大多数问题是独立的且始终可用的，这已经足够了。但对于更“封闭”的机器人来说，潜在的对话限制要多得多（比如用于从在线订票机器人）。

为了将聊天机器人定义语言的功能提升到一个新的水平，在一些项目中我们引进了更接近状态机语义的DSL，并完全将意图定义与控制机器人执行定点可用意图的转换规则分离，这么做有以下优势：

1. 新机器人中可以复用以前的意图，即使设置的对话路径不同。
2. 可以使用状态机定义复杂的对话流，让机器人保持清晰和精确的语义。
3. 可以创建复杂的状态守护来控制转换。根据用户输入、即将发生的事件以及之前的数据、对话参数等，将机器人移动到新状态。
4. 可以使用状态主体来存储复杂的对话逻辑，以响应用户请求。
5. 可以将机器人模块化，以便在其他机器人中重用部分状态机。
6. 可以将本地回退定义为状态行为的一部分。除了默认的全局回退，还可以将本地回退与状态相关联，以便在状态上下文中处理错误，比如显示一条消息，帮助用户回答机器人在对话中的特定状态下提出的问题。

意图定义语言

意图定义现在与执行部分解耦，但仍然是一个单独的子语言。对于每个意图，我们只需提供一些训练句子，让机器人能够识别出用户话语的意图，并从中提取所需的参数。

举个例子，我们有一个简单的机器人，它只能理解两种类型的用户话语：问候和陈述姓名。我们可以为每种话语类型提供几个示例句子，让机器人学会如何识别它们。当用户输入一个话语时，机器人会根据它的意图执行相应的操作，并从中提取所需的参数。

intent Hello {
inputs {
"你好"
"早上好"
}
}
 
intent MyNameIs {
inputs {
"我的名字叫小明"
"我是小明"
"你可以叫我小明"
}
creates context Greetings {
set parameter name from fragment "小明" (entity any)
}
}

我们为每种意图提供一些样本句子，来训练机器人如何识别它们。此外，在某些情况下，我们还会在上下文中收集一些参数（例如，用户的姓名），以便以后能够更个性化地回答用户。

我们还没有具体说明机器人应该先尝试匹配哪种意图，这是执行部分语言的内容。这种方法使我们能够重复利用这些意图（例如，在另一个机器人中，我们可能需要询问用户的姓名，而不仅仅是在问候意图之后）。

执行定义语言

使用执行文件来定义一个状态机，描述机器人如何响应意图/事件，并且可以进行转换。这使得机器人的设计者可以查看执行文件，了解整个对话流程。

执行语言中的每个状态包含 3 个部分

• Body （可选）：机器人在进入状态时执行的反应。
• Next (必选)：定义了出站转换，表示为 condition –> State。 当接收到事件/意图时，会评估条件，如果满足转换，则执行引擎会移动到指定的状态并执行其相应的反应。需要注意的是，转换条件可以非常复杂。 它们是真正的守卫，这意味着如果整个条件不为真，则转换不可导航，引擎将保持当前状态。
• Fallback （可选）：此部分可以包含任意代码（就像 Body 部分一样），如果引擎无法找到可导航的转换，则会执行这些代码。

执行模型还包含 2 个特殊状态：

• Init：是创建用户会话时进入的常规状态。它可以包含 Body、_Next_和 Fallback 部分。
• Default_Fallback：它只能包含 Body 部分，并且不能作为转换的目标状态。该状态表示在当前状态中未定义本地回退时执行的默认回退代码。该状态可用于打印通用错误消息（例如，“抱歉，我没明白您的意思”），而本地回退则可以打印针对当前状态的定制消息（例如，“请回答是或否”）。

最后，一个状态可以定义一个单一的通配符转换（使用保留字符___作为转换条件），当计算状态主体时将自动导航。这使我们能够在多个地方重用相同的代码并模块化执行逻辑。下面是一个简单的机器人示例，它只回复问候意图，询问用户名并向用户问好。这个机器人的回复可以通过我们基于 React 的聊天小部件显示。

//We can always have an init state in case we need to initialize some bot parameters (e.g. welcoming message)
Init {
Next { 
//Here we state that the bot will first listen for an utterance matching the Hello intent, it will ignore anything else
intent == Hello --> HandleHello
}
}
HandleHello {
Body {
 ReactPlatform.Reply("你好, 你叫什么名字?")
}
Next {
//We wait for the user to input the name, no other transition is possible at this point
//Obviously, in more complex bots we may have several possible outgoing transitions in a given state
intent == MyNameIs --> HandleMyNameIs
}
}
HandleMyNameIs {
Body {
ReactPlatform.Reply("你好 " + context.get("Greetings").get("name"))
}
Next {
// An automatic transition to the Init state since at this point the conversation is finished and we can start again
_ --> Init
}
}
// Default Fallback state could go here

理论要掌握，实操不能落！以上关于《基于状态机的聊天机器人设计经验总结》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！