線上客服 + Chatbot = 智慧客服

相信很多產品都會有線上客服系統及線上 FAQ 系統,提供給使用者線上詢問或查詢來排除操作系統所發生的問題。
如果加上 FAQ Chatbot 可以服務更多的使用者(當線上客服人員下班時),也可以讓線上客服人員可以服務復雜的問題。
我們要如何加上 FAQ Chatbot 呢? 讓我們繼續看下去 …

FAQ系統是使用 keyword 來 Search 的,如下,
FAQ關鍵字Search

但是當使用者輸入「一句話」,FAQ可能就查不出資料了,如下,
FAQ一句話Search

Microsoft 有一個 QnAMaker,剛好符合我們的需求,只要將 Q and A 匯進去,呼叫它的 api 就可以回傳合適的答案。
於是我們就將 FAQ 中的資料匯到了 QnAMaker 之中(大約有230個問題),如下
已匯入資料的QnAMaker
用中文來測試,有些 OK,有些又不太 OK。 於是有看到「Alternative Phrasing」,目前用的狀況是「中文真的不OK~」。 所以我們就只好改成,依不同的問法分別建立一個 QnA pair 。
另外一個狀況就是,目前它是 Preview ,所以會限速 … Current transaction limits are 10 calls per minute and 10,000 calls per month…,所以在 Call 它的 api 時,常常會出現 429 的錯誤。(Error code 429: Rate limit is exceeded. Try again or upgrade to a higher pricing tier with a higher rate limit (if available).)

接下來我們就使用 1645 個問題來試看看 QnA Maker ,結果它有回答 336 筆,約 20% 。

  • 註: 因為 QnA Maker 目前還是 Preview, 所以持續 Call 時,要停個 500 ms, 如果發生錯誤時,就再等個 10 秒再試一次哦!

怎麼辦呢?  快找 MS 來指導一下下。
詢問 MS Tom 哥後,他給我們的建議是用 LUIS + Vital ESP(FAQ系統)。
可以透過 LUIS 解析使用者的問題,解析出「意圖」及「關鍵字」,然後再把「關鍵字」送到 FAQ 去查詢,這樣正確率就會比較高。

一開始我的想法是一個問題建立一個 Intent (LUIS now allows you to create 500 intents and 100 entities),但是這樣子蠻不準的。
Tom 哥說,LUIS 是依句型去解析的,類似的句型不同的 Intent 反而會造成混亂。
所以我們就建立一個 FAQ 的 Intent ,然後將 FAQ 系統中 230 個問題都匯進 FAQ Intent 之中,然後我們再進去設定關鍵字(Entity)。
不過這樣子設定的人要針對 230 個問題一個一個地去設定 Entity ,也還蠻累的。
後來同事 Alex 大大測試,既然 LUIS 是依句型去解析的,那我們只需要建立一些使用者會詢問的句型,然後 關鍵字(Entity)就設定2種(action, keyword),再依 action 及 keyword 建立 Phrase lists ,例如 keyword Phrase lists 裡面就有 App, 行事曆, 客戶, 會員, 網址, 權限 等等的詞,這樣子解析出來的狀況還蠻不錯的。如下,
少量 Utterance + 2 個 Entities
相同 Phrase List 建立很多
註:目前 Phrase List 可以建立 5,000 個Language Understanding FAQ

所以當使用者輸入「請問如何快速新增行事曆」,透過 LUIS 就可以找到關鍵字為 新增 及 行事曆 ,如下,
LUIS Parse Entities

所以我們再到 Vital ESP(FAQ系統),輸入「新增 行事曆」,就可以正確查到資料了,如下,
LUIS Parse Entities

所以我們一樣使用 1645 個問題來試看看 LUIS + Vital ESP(FAQ系統) ,有找出結果的約有 968 個,約 50 %。
註:我們會產生一個 Excel 的結果檔如下,
測試結果的Excel內容

架構類似如下,
架構圖

而透過 Chatbot 去封裝的話,畫面如下,
FAQ chatbot

之後在 Chatbot 中就可以再去記錄一些使用者的行為,讓 Chatbot 更智能。

雖然目前 QnA Maker 在中文 Support 上還是不太 OK,但它簡易的想法的確是讓人蠻期待的。

 

作者: 亂馬客

亂馬客 @叡揚資訊 rainmaker_ho@gss.com.tw https://rainmakerho.github.io/ https://www.slideshare.net/rainmakerho

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