前言

爱吃火锅的小伙伴，一定打过海底捞的预定电话吧，那么有没有发现这个预定电话不是真人接听的呢？其实不光海底捞，其他支持预定的服务因对话流程比较一致，就像到店时间，手机号，人数等等，都可以使用机器人来完成电话接听，以及订单录入。那么这样的机器人该怎么搭建起来呢？

这里，我要隆重推出我们的对话机器人服务-智能问答机器人服务，有了他，预定case就可以通通搞定：）

相比其他机器人服务而言，我们更多的考虑作为业务人员，如何可以快速搭建，而不需要开发人员参与，所以我们在意图、槽位这些生涩的专业术语基础上提供了更偏向业务的功能——对话流程配置，可以通过连接不同功能的节点实现各种复杂的逻辑跳转、后台交互、对接问答数据库等，有效解决该问题，提高机器人在复杂场景下的对话能力，提升对话效果。

 让我们拿KTV预定场景来举个例子吧，我会依次使用对话流程里使用到的节点来给大家讲解具体配置方法。

首先，条件节点

服人员对话中，客服人员通常先咨询用户的需求，从而确定后续的需要的用户信息以及涉及的操作步骤，在对话流程中这一步骤即为判断用户的意图，通过条件节点的不通分支为不同意图设置各自的流程。

KTV场景包含多个场景：预定包间、取消预订、退款、转人工等，因此对话开始设置条件节点，通过用户的输入判断意图，通过设置不同的分支实现各自的处理逻辑。  

条件节点中的所有配置项条件类型、比较方法、目标值等均有多种选择，同时支持多条件逻辑组合（或、且），用户可以根据场景选择合适的要素进行配置：

其次，信息收集

信息收集节点用于向用户收集一些后续逻辑需要的信息其中可以设置槽位保留时间、是否必须（必须槽：机器人在未收集该槽位信息时会主动进行追问）、追问轮数、追问话术（每轮追问可以设置不同话术以提高机器人对话灵活性）、默认值（非必须槽位未收集到用户信息时会自动填入默认值）。

例如用户想要预定包间，此处需要收集用户预定人数、预定时间、预定房型相关信息，其中房型可设置为非必须槽，后续可根据预定人数进行计算：

例如用户需要取消预约订单，则需要收集预定的信息，例如联系电话：

然后，接口调用

接口调用节点支持两种模式：配置模式、函数模式。配置模式可以对接用户后台接口，支持多种请求方式，入参可设置多种来源（槽位值、自定义固定值、全局变量），出参支持多级Json格式读取，赋值给槽位或全局变量。通过接口调用对接客户后台接口，可执行数据库查询、信息更新等操作，完成信息闭环。函数模式使用华为云函数工作流服务，可自定义入参、出参，用户可以在函数中自定义各种逻辑操作，实现数据标准化、信息查询等其他功能。

例如在KTV场景中，获取到用户的所有必须预定信息后，可以查询系统中是否有可用的空房间，入参设置为预定房型、预定时间，结果返回是否有空房间，若是进行下一步预定操作，否则可转人工处理。

最后，回复节点

回复节点包括对话回复、知识库回复两种类型，用户可根据需要选择。对话回复支持富文本模式回复，可插入槽位值、全局变量、图片、链接等各种信息，也可以设置文本显示效果，因此不同对话过程会返回不同的结果。知识库回复可对接机器人知识库，答案选择支持三种模式，例如在没有可预订的房间时，可通过维护知识库的相关词条回复多种不同的兜底回复，提高机器人对话灵活性。

在KTV场景中，若已确定预定房型、预定时间并且有空余房间，则可通过对话回复节点向客户确认预定信息，其中插入之前获取槽位信息：

以上，所有的节点类型就介绍完。让我们看看KTV预定场景全部配置完后的样子吧

像海底捞、KTV一样的预定场景，生活中还有很多。用户可根据实际业务场景，抽象出一个个的用例，也就是开发常讲的use case，可以简单理解成每一个独立动作就是一个use case，比如预定、查询、取消等等。再通过我们对话流程功能，将基于这些动作的对话串联在一起，对接数据后台完成预定服务。

目前，人工智能仍然处在起步阶段，机器人对话还有很大的提升空间，而人工智能技术的提升需要数据的不断积累和领域知识的不断补充，期待未来智能人机交互能给我们的生活带来巨大的改变。