我想大家肯定看过很多关于自然语言处理（简称：NLP）技术方面的书籍或者论文，但在这里我不会详细叙述NLP技术方面的知识，而是想通过产品化思路结合NLP相关技术来搭建一个基础版的问答系统，本文通过基于问答对的问答型机器人作为引入，逐步分解其设计流程，用通俗易懂的语言描述问答型机器人的产品设计思路。好了，现在进入正题，让我先介绍一下问答系统对企业来说它能满足企业哪些业务需求，以及产生的价值有哪些？
问答系统是基于满足B端企业降低人力成本、提高工作效率的智能化产品，为客服人员赋能，其最大的隐性价值是在实际场景中得到标准化后的数据积累，可以在挖掘客服价值信息中起到降本增效的作用，后续还可以作精准营销和产品升级。一套问答系统最困难的是如何提升客服系统的使用效率。就问答系统的使用效率，其根本原因是在于是否能够为企业降低人工服务次数和服务时间占比，甚至是提升公司的营业业绩。
什么是问答系统
问答系统是信息检索系统的一种高级形式，它可以通过链接知识库方式检索到用户问题的答案。问答系统与信息检索中的语义搜索有点类似，把用户输入的问题转换为一个有结构的语义表达式，然后从知识库中寻找答案，并直接反馈给用户。问答系统的答案可以从结构化知识库获取，用于规章制度、规则条款等问答形式，也可以通过结合一些已有的知识库和数据库资源，利用百度百科、维基百科等非结构化文本信息，用信息抽取的方法提取关键信息，并构建知识图谱作为问答系统的后台支撑，再结合知识推理等方法为用户提供更深层次语义理解的答案。
在这里主要讲解的是针对特定领域的知识进行一问一答，也称之为单轮对话、问答对或FAQ，即直接根据用户的问题给出精准的答案。
问答系统的业务场景应用
适用于特殊环境下所限定的信息需求，在日常生活中，用户会经常碰到很多复杂的规章制度、规则条款。比如：乘坐火车时，能不能带宠物上火车；3岁小朋友是否需要买票等。在工作中，也会面对公司多样的政策。比如：商业保险理赔需要什么材料，工作几年可以办理暂住证？这些情况下，经常需要各种查询或者检索才能回复并解决用户的疑问。基于这类常见的业务场景就能更快速的搭建一套智能问答系统。
问答系统的价值
现阶段智能问答系统最大价值就是为客服人员赋能。而非独立于让机器自行解决众多目前还有很多错误率和不确定性的问题。
问答系统的产品策略
现阶段下的智能问答系统是有局限性的，这也是为什么需要落地到行业中某个垂直业务领域的主要原因。所以需要通过问答系统做出一个符合业务实际需求的产品策略，这样能够最大程度的提升用户体验和增加用户对系统的信心。比如系统遇到不知道的问题，可以通过产品的兜底策略及时转换其他服务（如：转人工客服）或给出用户可能想问的问题，为用户提供一个便捷的方式，让用户有继续操作的意愿，这样大大提升了系统的可用性，而不需要完全依赖于算法，这样成本也会低很多，效果也会好很多。这就是用产品策略来弥补算法本身的不足。然而在不同业务场景下所采用的兜底策略也是不同的，最重要的还是如何将兜底策略做的更加智能化。
上述介绍了一下问答系统的基本概念和产品的价值以及产品策略，后面为读者分享的是如何搭建一套基于结构化知识库的问答型机器人。
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