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Live800：网站怎么添加客服机器人实现自动回复？

在数字化时代，提升客户体验是企业赢得市场竞争的关键。随着人工智能技术的飞速发展，客服机器人作为一种高效、智能的客户服务解决方案，正逐渐成为众多企业的选择。通过在网站上添加客服机器人实现自动回复，企业不仅能够24小时不间断地为用户提供服务，还能显著提高问题解决效率，降低人力成本。

客服机器人是基于自然语言处理算法开发的进阶版“自动回复机器人”，能够根据用户咨询内容进行精准的语义分析，通过算法判断意图并定位咨询产品项目，自动从数据库中提取问题对应的话术进行智能答复，较多用于企业售前营销和售后咨询等场景中，代替人工客服解决绝大部分的客服接待问题。

客服机器人是智能客服系统中的重要组成部分，企业要在网站上添加客服机器人（与安装智能客服系统的方式相同），目前主流的安装嵌入方式有代码内嵌和超链接嵌入两种，企业可根据自身需求进行选择。

1、代码内嵌式

这种接入方式，即在网站中嵌入一串JS代码，网站就会加载出预设好的咨询对话图标和咨询对话窗口，类似于网站插件。

2、超链接嵌入

超链接嵌入适用范围广泛，除企业网站外小程序、app还是第三方应用，均可采用这种方式接入智能客服系统。简单理解，就是将对话窗口的超链接添加在对话图标或咨询按钮上，当访客点击对应的图标时，即可弹出对话窗口。

Live800智能客服系统轻松为企业实现客服机器人功能，并提供代码内嵌式、超链接嵌入、API授权、SDK集成四种实现方式，同时提供公有云部署、私有云部署、自建等多种部署方式，Live800可根据企业的实际需求及应用场景为企业提供适合的智能客服系统解决方案。

客服机器人实现自动回复主要依靠其的知识库，从本质上来说，客服机器人的知识库实际上就像人类的大脑，储存着机器人对所有信息的认知概念和理解，这些信息以数据的形式储存在数据库中，在需要的时候匹配地调出，从而体现在客服机器人的语言表达上。简单来说，知识库中有什么信息内容，决定了客服机器人在回答时可以调用哪些信息内容，甚至可以更简单地理解为这是客服机器人的话术库。

部分智能客服供应商会提供行业知识库，如Live800营销机器人，由Live800打造提供行业知识库，企业仅需提供差异化信息，无需对知识库进行维护、整理，节省成本及精力。

通常智能客服系统会为企业构建知识库提供帮助，从0-1快速构建，以Live800为例，知识库管理者根据企业所在行业领域，从方便应用、管理的角度梳理一问一答的业务知识，建立科学、便捷、可复用的机器人知识库体系。这不仅可以让机器人更加准确的回答各类业务问题，而且有利于知识库的良性扩展与完善。为方便知识库管理，Live800还提供一键导出、快速新增等功能，批量维护管理更轻松。

了解Live800智能客服机器人：

Live800是客服行业从品牌服务、技术实力、应用程序稳定性等各方面都比较突出的客服机器人产品，专注智能客服领域已有21年，能够让机器人以真人般的语气精准自动的解答访客咨询问题，且支持多对一服务，企业购买后的保障相对更稳定。

【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战

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自然语言处理技术是智能客服应用的基础，在自然语言处理过程中，首先需要进行分词处理，这个过程通常基于统计学理论，分词的精细化可以提升智能客服的语言处理能力，统计分词和马尔可夫模型是常用的方法，但在非常用词汇的识别精度方面稍显逊色，而精度高低直接影响分词结果的准确性，多样性分词有助于发现形式上的不合理性

自然语言处理技术是智能客服中的重要的环节，也是决定智能客服应用质量好坏和问题处理效率高低的关键因素，创建智能客服通常系统先进行大量学习来充实语言知识库，并结合各种典型案例提升系统的处理能力。智能客服系统重点关注三部分：

1：知识库完善

2：服务满意度

3：处理未知场景的自我学习能力

与传统人工客服相比 智能客服应用一般具有以下优势

可以提供24小时无间断在线服务。

具备持续自主学习能力 。

处理速度快，处理效率高，

可以应对短时大容量服务请求。

成本优势。

从用户问题到答复输出涉及的流程基本框架如下图

Gensim

NLTK

SpaCy

TensorFlow TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的系统，被广泛应用于图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景的实现，提供基于Python语言的四种版本：CPU版本（tensorflow）、GPU加速版本（tensorflow-gpu）以及每日编译版本（tf-nightly、tf-nightly-gpu）

Theano

Keras

智能客服系统既依赖于专业性数据，也与自然处理理解等人工智能技术紧密相关，在解决用户业务诉求的过程中，难免用到用户咨询以及无法解决的问题等状况，因此提升其情感分析能力，具备多维度服务能力，对提高客户整体满意度有十分重要的积极意义，智能客服，人工客服和用户之间的关系可以简要概括如下图

智能客服处理流程如下图

我们将使用深度学习技术构建一个聊天机器人，在包含聊天意图类别、用户输入和客服响应的数据集上进行训练。基于循环神经网络（LSTM）模型来分类用户的输入消息所属类别，然后从响应列表中基于随机算法提供响应输出。该实例在执行环境Tensorflow(2.6.0)和Python（3.6.5）中运行成功，其他需要的库为NLTK和Keras。

数据集和模型简介：

所需数据和模型说明如下：

chatbot.json ：预定义消息分类、输入消息和客服响应的数据文件。

wordtoken.pkl ： pickle 文件，存储包含词汇列表的Python 对象。

category.pkl ：pickle 文件，包含消息类别列表。

model.h5 ：经过训练的模型，包含模型以及神经元权重相关信息。

本实例数据基于JSON（JavaScript Object Notation），JSON是一种轻量级的数据交换格式，完全独立于语言，机器容易解析和生成。JSON 建立在两种结构上：

1）名称:值（name:value）的集合。在计算机语言中称为对象、记录、结构、字典、哈希表、键控列表或关联数组。

（2）值有序列表。通常实现方式为数组、向量、列表或序列，属于通用数据结构，可与通用编程语言互换。

语料库如下

训练过程如下

用户在图形界面输入问题 客服机器人会给出相应回答

当用户提出了语料库之外的问题 客服便会显示以下回答

项目结构如下

部分代码如下 需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~

test文件

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com