01 睿思产品知识点

北京灵伴即时智能科技有限公司目录1系统相关31.1 系统架构31.2 系统配置41.2 系统能不能发短信41.2 系统进行接口对接需要哪些工作42业务相关52.1 多久可以做一个流程52.2 多久可以优化好52.3 新做业务需要多久能投入生产52.4 每天能外呼多少电话52.5 需要多少人测试52.6 灵伴能做什么样的业务62.7 尽快上线/业务流程越改越复杂63对话相关63.1 机器人不理会客户说话/是否支持打断/打断识别结果缺字63.2 机器人插话/机器人挂机太快了/机器人反应太迟钝73.3 多次优化问题未能解决73.4 用户混淆识别错误和理解错误/机器人答非所问73.5 如何提升识别能力73.6 机器人是否可以识别方言、数字83.7 识别结果产生很多语气词83.8 “不是”识别为“是”83.9 噪音影响语音识别83.10 如何提升理解能力93.11 客户说了很多机器人没理解93.12 合成声音过于平淡93.13 与录音机器人对比优劣93.14 机器人是否可以说英文10睿思相关知识梳理1 系统相关1.1 系统架构图1.睿思系统拓扑图用户可以通过浏览器访问睿思Web页面进行操作。外呼数据可由甲方业务系统通过代理模块向睿思系统推送外呼任务，代理模块完成各不同业务上的定制需求。睿思平台将外呼任务推送至核心对话引擎执行。核心对话引擎利用软交换通过甲方呼叫中心系统进行外呼。当用户有转接人工需求，核心对话引擎将用户电话转接至甲方呼叫中心系统中，由后续人工跟进。在外呼后外呼数据可由webhook模块推送至甲方业务系统。睿思系统在电话未接通情况下会调用未接通识别服务，识别电话未接通原因。1.2 系统配置表1.系统配置准备列表序号硬件准备备注1标准SIP线路1条E1线路最大可满足30路并发2服务器1、操作系统CentOS 7.4 17082、服务器配置要求英特尔至强处理器 E5-2640 v4 x2内存64GSSD硬盘 128GB x1 机械硬盘 4T x1默认服务器具备正常线路，场地，空调，电源等基础运行条件该配置服务器最大可满足20路并发。3录音存储MP3格式，每路机器人录音约0.4M/分钟以上为系统标准配置，其中关于服务器并发问题：由于系统标准情况下，CPU中一个物理核心支持一路机器人工作，但由于外呼接通率不是100%，并且不同并发中用户不会同时进行说话。所以以上标准20路并发的配置可支撑更多并发，具体数值根据业务实际接通率和对话内容而定。1.2 系统能不能发短信系统可跟根据标短信准接口文档进行短信接口对接。1.2 系统进行接口对接需要哪些工作1) 确认系统对接中所需要的出参、入参，包含中文字段名称与对应的英文字段名称，注意英文字段命名规则保持统一；2) 确认出参各个字段的取值范围；例如出参字段名称为：“业务结果”，取值范围为：“已处理”、“待跟进”；3) 确认各个字段中取值范围的触发条件。例如：当用户确认购买产品时，业务结果输出“待跟进”。2 业务相关2.1 多久可以做一个流程需要流程制作部门进行排期，以排期给出开始制作时间为准，若流程复杂程度不多于5个节点、20个faq，预计3天可以给到用户初期体验。若流程过于复杂、涉及模型训练，则以对话部门预估时间为准。2.2 多久可以优化好需要流程制作部门进行排期，根据优化内容数量、急迫性而定。优化流程交付用户前需要内部测试，根据实际情况与用户约定最佳优化方案，例每周三和周五进行优化，其它时间用于测试。2.3 新做业务需要多久能投入生产如无需系统对接，客户确认对话效果可满足上线要求即可上线。若需要系统对接，则要完成接口开发、联调测试、客户内部测试后审批等工作，根据实际工作量而定。2.4 每天能外呼多少电话以10路并发，每通电话平均时长2min（包含振铃），接通率50%，每天外呼8小时，每天大约能呼叫4000通电话。2.5 需要多少人测试在优化阶段，每个流程每天最少需要300条测试数据。2.6 灵伴能做什么样的业务我们可以完成通知类、回访类、营销类业务。其中营销类业务机器人可以完成的是意向筛选，若用户有购买意向，记录工单，后续由人工跟进。如果需要对用户进行营销全流程，多轮次说服，告知用户目前机器人还无法很好地解决，很难保证好的对话效果。2.7 尽快上线/业务流程越改越复杂引导用户我们做该流程的目的是什么，避免越做越复杂。如果仅作为通知，我们着重点要放在如果让通知的话术表述清晰准确；回访类业务的重点是优化问题并准确获取到各个节点问题用户的答案；营销类业务重点是快速帮助用户排除掉第一时间挂电话的用户和筛选出想问问题的用户，详细的营销过程交给人工来做。faq的设置只是辅助让用户体验更好，不要过分纠结在faq的添加上，用户真实情况并不会触发那么多的faq。尽快让流程进入到真实用户环境下进行迭代，有目的的优化，效果和效率会更高。3 对话相关3.1-3.4小节整体对话机制相关问题；3.5-3.9小节语音识别相关问题；3.10-3.12小节语言理解相关问题；3.13-3.16小节语音合成相关问题3.1 机器人不理会客户说话/是否支持打断/打断识别结果缺字系统支持打断功能，可在每个节点设置是否开启。机器人在播报较长的句子时，如果没有开通打断功能，机器人说话的时候客户开始说话，机器人无法进行应答；当开通打断，机器人获取到用户说话的声音后，停止TTS播报，开始识别用户说话内容，对用户的识别结果进行理解分类，根据流程设定进行跳转。打断功能相当于提前结束当前节点TTS播报内容，直接开始识别理解。发生打断时，由于需要对用户说话语音进行端点检测，可能导致识别结果会损失该句的前几个字。3.2 机器人插话/机器人挂机太快了/机器人反应太迟钝此问题涉及到机器人对话中等待时间问题：机器人在电话接通后等待两秒，结束语播报后等待三秒后挂机，在对话中，如果检测用户静音700ms后认为用户结束说话，机器人开始播报。在测试过程中，客户真实感受到是在以上设定的时间基础上加上网络延迟的时间，导致客户觉得等待时间较长。由于测试在云平台上，影响较大，在本地部署后此种情况会有所减弱。当发生用户说完话，机器人迟迟没有说话的情况，是因为用户端噪音导致机器人一直以为用户没有说完话，等着用户说完，因此用户感觉等待时间长。3.3 多次优化问题未能解决与用户耐心分析问题原因，归类为识别错误还是理解错误。明确有针对性的进行优化。仍解决不了问题组织内部会议讨论解决方案。3.4 用户混淆识别错误和理解错误/机器人答非所问测试中，对话不正确应答可能是：由于识别错误，导致分类错误；还有可能识别没有问题，理解错误分类。需要与客户正确分析问题。3.5 如何提升识别能力语音识别分为声学模型和语言模型两部分。声学模型是把语音的声学特征分类对应到音素或字词这样的单元，解决声音到文字映射的问题。语言模型接着把字词解码成一个完整的句子，解决同音不同字的问题。我们识别引擎目前在声学模型中已经积累了足够多的数据，在用户日常测试中，用户反馈到识别不对的情况大多属于语言模型中训练数据不够。解决办法可以通过列举识别不对的词语，每个词语拓展出与其相关的50句话，整理好后给到开发人员进行训练，此过程为拍脑瓜，拍脑瓜方法参照Tapd公司开放资料池中拍脑瓜0914。3.6 机器人是否可以识别方言、数字系统可支持带有方言口音的普通话，纯方言例如：粤语、闽南话、温州话无法识别。对于川普可进行识别。用户表达数字过于灵活，省略、连读的情况会导致识别长串数字效果不好。3.7 识别结果产生很多语气词由于噪音原因可能会将噪音识别为：嗯、啊等语气词。3.8 “不是”识别为“是”由于用户表达“不”字时发音较轻，导致识别引擎没有进行识别。此种情况并不是机器人存在，即使是人与人之间交流也经常会把“不”字听丢了。识别引擎可针对此种情况进行一定的优化，优化的代价是当用户说“是”的时候，可能由于小的噪音就把“是”识别为“不是”。这是一个业务方对于“漏掉”与“错误”如何取舍的问题。3.9 噪音影响语音识别系统是具有一定的抗噪音能力，但由于在呼出场景下，用户有可能在任何场景下接电话，用户端的噪音就不可避免。测试过程中尽量保证测试环境的安静。3.10 如何提升理解能力理解机制：系统对识别结果进行分词后，与流程中现有分类进行匹配打分，哪个分类得分高，理解结果为哪个分类。理解错误可分为两类：第一种，缺乏faq，导致识别结果理解错误；第二种，已设置faq但缺乏不同问法，导致错误理解。针对第一种缺乏faq情况：通过业务人员根据经验提供、测试过程中整理、生产线上整理获取，整理后交给流程制作人员进行优化。针对第二种faq缺乏不同问法情况：通过用户业务人员提供、测试过程中整理、生产线上整理获取、内部流程设计人员进行扩展。3.11 客户说了很多机器人没理解用户在口语表达的过程中是不会严格的遵守语法结构，并伴随着口吃、吞音、噪音、一句多意等情况。这种情况下机器人根据已有的判断规则进行理解，由于句子过长很难命中已有分类，导致理解错误。3.12 知否支持一词多义系统中一个关键词只能对应一个分类，为满足一词多义需求，可以通过对于一个词在不同节点设置不同的跳转（不同的应答话术）来满足此需求。3.13 合成声音过于平淡我们可提供多种客服声音进行使用，短时间内无法针对个别语气进行训练。目前测试阶段用户反复多次听到合成声音一定会产生疲倦，但在生产真实用户中，用户基本都是第一次体验，并不会觉得平淡，从已上线的业务来看，用户更多的情况都会当做是真人客服来交互。3.14 与录音机器人对比优劣、优势相对于录音机器人：1) 纯TTS在话术中包含参数情况下没有拼接感，声音统一流畅，用户体验好于录音；2) 纯TTS在话术发生修改时，可以快速修改，即时生效，录音需要重复录音，并无