以下列表中展示的為上述文檔中所涉及的產品名詞并加以解釋:
術語 | 產品界面 | 其它叫法 | 含義 |
實體 | 專有名詞 | Entity | 多輪對話設計中由用戶或系統預先定義的有特殊含義的名詞,如:城市實體,日期實體,人名實體等 |
對話流 | 對話流 | Dialog | Dialog Studio管理業務的容器,比如訂票,查物流,交話費為一個對話流(Dialog)。 |
節點 | 節點 | Node | Dialog進行圖形化配置的最小操作元。對話編輯節點,包含Entry, Slots, Response, Function。 |
回復節點 | 回復節點 | Response | 機器人返回給用戶的內容,可以是以下形式:文本、圖片、按鈕列表等等 |
函數節點 | 函數節點 | Function | 函數節點支持自定義配置外部接口,以達成集成三方系統,打通互傳信息的通道。也支持自定義封裝邏輯層,目前有阿里云函數計算支持,保障了代碼安全性,能看到調試日志,便于使用。 |
觸發節點 | 觸發節點 | Entry | 進入Node的條件項,支持“AND”, “OR”運算符。可以以“context variables”,“entities”,“intents”,“event” |
填槽節點 | 填槽節點 | Slots | 參與slotfilling的所有參數,每個參數的校驗實體、是否必填、是否數組、反問response、生命周期。 |
全局變量 | 全局變量 | Context Variables | 上下文參數,填槽或API中傳遞的上下文參數。 |
意圖 | 意圖 | Intent | 意圖,可以以NLU和規則處理等形式被觸發。 |
對話工廠 | 對話工廠 | Dialog Studio,簡稱DS | 對話工廠允許您按照既定的話術套路設計用戶與機器人之間的對話,通過“Slot Filling(填槽)”技術,機器人可以與用戶在對話中完成業務流程處理。當用戶與機器人的會話匹配到意圖時,機器人會按照預先編排的多輪對話來收集所需參數。當意圖的全部參數收集完畢,機器人會調用意圖處理邏輯中配置的服務來進行業務處理。 以此可以實現:機器人訂單查詢、退貨、訂票等。 |
測試窗 | 測試窗 | 在測試窗里,用戶可以針對自己配置的所有Dialog進行測試,并且能夠清晰地看到每一個執行步驟中的過程信息,方便定位問題,快速調整到用戶期望的對話效果。 | |
生命周期 | 生命周期 | 任何一輪對話都有可能被打斷,被打斷后多少輪之內可自動恢復,還能接得上用戶的query,稱謂生命周期,單位是輪數。 | |
必填 | 必填 | 填槽節點中,選中必填后,該輪對話中如果缺失該參數,則一定會反問,不選中必填的情況下,則不會反問,但是如果用戶說到了該參數,仍然會自動識別并且填槽。 | |
數組 | 數組 | 填槽節點中,選中數組后,該輪對話中識別參數將是一個列表,而不僅僅是一個值,例如我要約張三、李四約會,被約的人名是一個列表,而非個值。 | |
正則名詞 | 正則名詞 | 正則名詞的格式就是正則表達式,正則表達式是一種可以用于模式匹配和替換的規范,一個正則表達式就是由普通的字符(例如字符a到z)以及特殊字符(元字符)組成的文字模式,它用以描述在查找文字主體時待匹配的一個或多個字符串。正則表達式作為一個模板,將某個字符模式與所搜索的字符串進行匹配。 | |
同義詞名詞 | 同義詞名詞 | 在生活和業務當中,有很多不同的詞語代表著同一種意思,例如:北京、帝都、中國首都。這幾個詞語都是指同一個城市,那么我們可以通過配置的方式將這些詞語指定到一個固定的專有名詞下面。 | |
反問 | 反問 | 填槽節點中,必填情況下,如果用戶沒有回答該參數所需的值,則會觸發該反問話術。 |