所謂的ai客服智慧機器人，其實一點也不智慧，對於一個曾經搞過nlp和聊天機器人系統來說，現在所謂的ai聊天機器人，也就在客服系統上還有些用處。

該型別機器人，主要有以下幾種工作原理。

1 .第一種是基於關鍵詞提取匹配（類似於搜尋引擎）的聊天機器人，該型別客服機器人，透過內部大量的對話語錄，透過操作人員輸入的關鍵詞，進行匹配然後回答相應對話。

2.第二類就更有技術含量一些，透過對海量的資料利用深度神經網路進行訓練之後，製作對應的對話模型，然後透過attenion模型就行權重輸入輸出模仿客服對話，該型別機器人涉及到了一些nlp的技術，全是比較實用的ai聊天機器人，但是機器人的聊天對話的水平，取決於你給出的訓練資料，即資料量很重要。

3.在第二種基礎上，對資料進行了一定預處理，規範的主要是對對話資料製作成知識圖譜kg，從而提高機器人的回答準確度。

智慧客服機器人的實現原理是預先採集大量客戶服務相關資訊建立知識庫，當收到訪客提問後，再透過特定技術和算法理解句子內容，找出與問題最貼切的答案進行回覆。之後透過對問答過程的深度學習，自動擴充知識庫，提高回答準確率。智慧客服機器人的實現主要包括資訊採集、語義理解、答案回覆和機器學習這四個部分。

1、資訊採集

採集資訊、搭建支援庫是實現智慧客服機器人的基礎，知識庫中儲存的資訊越多、涉及的知識面越廣，那麼機器人能回答的問題也就越多，訪客解決率就越高。機器人問答知識庫的資訊採集可以透過直接匯入客服知識庫的資訊，接入外部行業相關資訊或者手動新增錄入問題和回答。

2、語義理解

傳統關鍵詞匹配的方式，機器人不能理解句子含義，智慧根據關鍵詞查找回答，導致經常出現答非所問的情況，回答準確率比較低。智慧機器人使用自然語言理解技術計算機來處理和分析訪客問題，它涉及到語言學和計算機學科的範疇。

機器人利用計算機演算法中規則和統計相結合的方法，對句子進行詞幹提取、詞性還原、分詞、詞性標註、命名實體識別、詞性消歧、句法分析、篇章分析等操作，把語言當成一種計算任務，來模擬人的智慧。

3、答案回覆

在理解訪客問題之後，下一步操作就是從知識庫中選擇最匹配的問題。在收到訪客問題之後，會找到問題分詞，對比問答記錄，再分別計算這些問答記錄與訪客問題的相似度，選擇相似度最高的答案進行回覆。

4、深度學習

利用深度學習技術，可以使智慧客服機器人透過與使用者互動和網際網路資料探勘自動開展學習，完善自身的知識資料，並且隨著時間的推移，智慧客服的將會變得越來越強大和智慧。