本文章高度概述了 Answer Bot 的工作方式。它涵盖以下主题:
Answer Bot 如何处理自然语言?
Answer Bot 由人工智能提供技术支持,这意味着它可以模仿人类行为。Answer Bot 使用自然语言处理 (NLP) 来阅读帮助中心的每篇文章,并理解每篇文章背后的主要概念。然后,Answer Bot 会从所有文章中提取所有概念,并将它们放置在地图上。每个概念在地图上都有其自己的“地址”,并与其他类似概念距离很近。然而,这个地址有 500 个部分,而不仅仅是城市、街道和邮政编码。每当出现新问题时,Answer Bot 都会尽力理解问题所涉及的概念,并使用地图来确定最接近的现有文章。
例如,Answer Bot 可能从几个问题中提取一些概念:
问题 | 可能的概念 |
---|---|
如何将工单转储到文件中? | 导出数据 |
我的帐户被锁定 | 帐户访问/密码重置 |
如何创建起重机? | 折叠折纸鸟 |
Answer Bot 文章推荐功能如何决定推荐哪些文章?
当新到的问题与现有文章紧密匹配时,它们将成为地图上的“邻居”(如上所述),很明显 Answer Bot 应推荐该文章。然而,当最接近的匹配项距离几条街道或在附近的街区时,这些概念之间的相关性就变得不太确定了。
Zendesk 的数据科学团队会仔细监测 Answer Bot 的性能,并通过调整“阈值旋钮”逐渐对其进行微调。此阈值不可由管理员或专员调整,仅供 Zendesk 开发团队访问。阈值旋钮是一个全局控件,这意味着它会影响所有 Answer Bot 帐户,用于确定两个概念在概念图中必须有多接近才会被视为相似概念。如果调高阈值旋钮,Answer Bot 会变得更加保守,并会推荐更少的与问题相关的文章。同时,这也意味着会有更多问题 Answer Bot 根本不提供任何推荐。如果调低阈值旋钮,Answer Bot 会推荐更多文章,但更有可能有些文章对终端用户无关紧要。
常见误解:Answer Bot 不会做什么
关于 Answer Bot 以及一般的机器学习存在一些常见误解,可能导致对其工作方式产生混淆。在本节中,我们将解决这些误解,并希望让您更清楚地了解 Answer Bot 对您的数据会/不会做什么。
其中包括以下问题:
Answer Bot 是否根据终端用户反馈进行学习?这不正是机器学习的用武之地吗?
尽管 Answer Bot 由机器学习模型提供技术支持,但这并不意味着 Answer Bot 会不断学习。Answer Bot 的模型不会整合来自终端用户或专员的实时反馈。因此,反馈不会影响 Answer Bot 会推荐哪些文章。
终端用户反馈可通过多种方式获取和使用:
- 它向专员显示,提供关于哪些文章已查看、标为“没有帮助”或用于解决个案的更多背景信息
- 它显示在报告中,供管理员跟踪 Answer Bot 的性能
- 它由 Zendesk 数据科学团队进行评估
如果您看到 Answer Bot 反复推荐错误的文章,最好的办法是修改文章标题和前 75 个字,使主要概念更加清晰。您还可以使用标签创建一个供 Answer Bot 使用的文章列表,以便 Answer Bot 的推荐仅来自文章的子集。
Answer Bot 的人工智能驱动搜索总是优于关键字搜索?
总体而言,我们发现 Answer Bot 的人工智能驱动推荐比关键字搜索更准确、更相关,尤其是当问题是以完整的句子(而不是一到三个词)提出时。
然而,有时关键字搜索的效果可能会更好。例如,当用户通过 Web Widget(经典)问单个单词的问题时,Answer Bot 默认使用关键字搜索,因为这对于单个单词的查询通常更准确。但没有明确字词边界(如空格)的语言(如中文)除外。
是否可以通过反复询问相同的问题和答案,并回答“是”或“否”来将文章标为相关或不相关来“训练”Answer Bot?
不可以。无论专员或终端用户提供什么反馈,Answer Bot 都会始终如一地推荐相同的文章。Answer Bot 是专门构建的,无需任何训练即可开始使用。它已经预先训练用于理解自然语言。如果您测试了一个短语/问题,而 Answer Bot 给出了不正确的推荐,最好的办法是修改文章标题和前 75 个字,使主要概念更加清晰。
在文章中添加标签,是否就像在文章中添加关键字一样?这样做是否可以提高文章的推荐频率?
文章标签是创建一个已批准文章列表,然后让 Answer Bot 从中提取的好方法。但是,标签不会影响 Answer Bot 给予每篇文章的权重。有关标签的更多信息,请查看此文章。
如果无法使用“改进回复”按钮改进 Answer Bot,如何提高 Answer Bot 的性能?
提高 Answer Bot 性能的最佳方法是考虑以下几点:
- 跟踪您的 Answer Bot 活动 —— 使用 Explore 查看哪些是最佳和最差文章。
- 现有文章的结构 —— 查看帮助中心文章,确保内容简洁、条理清晰。每个标题都应该用一个简短的句子或一个问题来表述。
- 内容提示使用机器学习技术和 Guide 文章使用量数据,助您发现可以提高知识库健康状况的机会和任务。