可拖拽、可编程 百度大脑UNIT上线图形化对话流编辑器Taskflow
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2月14日，百度将蕴蓄多年的天然说话领略与交互技能对外开放，推出智能对话定制与处事平台U NIT，将业界领先的技能手段输出给宽大的开拓者，大大低落对话体系的研发门槛。颠末长时刻的技能蕴蓄，UNIT近期推出了新一代图形化对话流编辑器Taskflow，以图形化拖拽界面与编程相团结的方法，助力对话体系开拓者轻松搞定伟大对话体系。 智能对话体系使得用户可以或许通过天然说话的方法和呆板举办交互来满意自身的需求，在对话体系的研究中，多轮对话一向都是研究职员的重点研究偏向。在多轮对话进程中，体系必要领略用户当前所说的话，且综合汗青对话信息给出公道复原返回给用户，这就是对话打点要办理的题目。 对话打点是对话体系的重要构成部门，它的对话状态跟踪、对话计策选择、话术天生等成果是实现人机对话，尤其是多轮对话的要害。自1.0版本开始，UNIT向宽大开拓者提供了基于词槽网络与法则触发的对话打点定制手段。跟着营业的成长，开拓者也不绝向UNIT对话打点成果提出了更多的要求，包罗对话流程的机动设置、应答话术的动态天生、外部营业资源的接入与挪用，差异对话流程之间的跳转与返回等等。为了更好地满意这些需求，UNIT推出的新一代图形化对话流编辑器Taskflow，以图形化拖拽界面与编程相团结的方法，可以或许帮对话体系开拓者轻松搞定伟大对话体系。 图形化对话流编辑器Taskflow能帮营业办理哪些题目 个完备的对话流程，涉及到多个的成果，许多与习觉得常的对话，呆板人处理赏罚起来难度会许多。这我们以查询机流量的场景为例： 用户：“我想查询这个的流量。” 客服：“您好，您的当流量剩余500兆。叨教尚有什么必要帮您的吗?” 用户：“好的，没有了。” 用户：“我想查询这个的流量。” 客服：“您好，您的当流量剩余50兆。思量到您的剩余流量不，提议您续订个流量加油包。" 用户：“有什么流量包?” 看起来很然的两段对话，在智能对话体系着实包括了许多逻辑和流程。 1.在查询流量时，呆板人必要会见营业体系接口，获取响应的数据。 2.获取到数据后，呆板人必要基于数据动态成复原话术。而且，按照差异的数据反馈（剩余流量的几多），对话必要进差异的分流程，就要求呆板人按照前提判定节制流程分。 3.除此之外，对话体系还必要应对随时也许插的新话题，在多个对话流程之间机动切换。 假如不借助具，完全由营业体系处理赏罚，是份不的作量，而图形化对话流编辑器Taskflow，采了组件化的思绪，开拓者只必要拖拽出响应的成果节点，完美节点设置项，需代码，即可实现个伟大的完备对话流程。 零代码设置，让多轮对话流程更简朴 最根基的多轮对话为问答，真实对话场景中的多轮对话则伟大的多。好比客服场景中必要在接听的同时主动提倡对话，再守候户输。 呆板人："很兴为您处事，叨教有什么可以帮您?"(主动提倡对话，进问候) 用户："查下我这个的流量。"(此时户才表达的对话意图) 更多场景中对话不是问答的，必要同时回覆户多句话，多句回覆的选择偶然还必要团结些前提判定。 呆板人：”您好，您的剩余流量50兆。“ 呆板人：(剩余流量较少时) “思量到您的剩余流量不，提议您续订个流量加油包。” 针对各类百般的对话流程，Taskflow预置了多项对话能，开拓者通过差异的配置项，完成差异的对话需求： 可以意图进对话流程，主动向户提倡对话 设置前提进的连线，与开始节点毗连，后续毗连个对话回覆节点，从实现进对话意图后主动提倡对话的结果。
通过设置选择是否守候户输，同时回覆户多句复原 在个对话回覆中，选择不守候户输，后续毗连另个对话回覆节点，从实现同时回覆户多句复原的结果。
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