CN113868404A - 一种多机器人对话管理方法、装置、设备和介质 - Google Patents

一种多机器人对话管理方法、装置、设备和介质 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种多机器人对话管理方法、装置、设备和介质，涉及人工智能领域，该方法包括：获取会话请求，提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链；所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，所述匹配的对话机器人识别对话过程中的用户输入信息对应的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据；所述管理机器人根据多个所述对话机器人的响应数据匹配预设的输出规则，根据匹配的所述输出规则进行响应数据展示。

Description

一种多机器人对话管理方法、装置、设备和介质
技术领域
本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种多机器人对话管理方法、装置、设备和介质。
背景技术
随着机器学习的发展，人工智能在各个领域的应用也愈发广泛，机器人替代人工进行信息咨询、对话等应用也越来越受到各类企业的青睐。然而现有的智能客服或智能外呼机器人，每个机器人都是只针对一种业务场景的。当客户在对话过程中，主动想了解其他业务场景中的事情时，现有的机器人一般不能很好应对，往往都是通过“意图无法识别”或者其他不是客户想要的话术去回复，从而导致机器人应答不智能、客户体验不好等情形，甚至会流失一部分本有购买意愿的客户。所以，如何让机器人支持多个业务场景的对话，并能够快速切换，提升交互体验，是目前行业内都在关心的问题。
发明内容
鉴于以上现有技术存在的问题，本发明提出一种多机器人对话管理方法、装置、设备和介质，主要解决现有方案机器人支持业务单一，无法快速实现多场景业务切换，从而影响用户体验的问题。
为了实现上述目的及其他目的，本发明采用的技术方案如下。
一种多机器人对话管理方法，包括：
获取会话请求，提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链；
所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，所述匹配的对话机器人识别对话过程中的用户输入信息对应的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据；
所述管理机器人根据多个所述对话机器人的响应数据匹配预设的输出规则，根据匹配的所述输出规则进行响应数据展示。
可选地，提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链，包括：
将所述业务信息与预设的各管理机器人支持的业务场景类型进行比对，获取与所述业务信息相似度达到设定阈值的管理机器人；
匹配的所述管理机器人根据预设的业务执行规则为所述业务信息匹配对应的业务特征，其中，所述业务执行规则包含业务场景类型对应的业务节点以及各所述业务节点的执行顺序；
将匹配的所述业务特征按照所述业务执行规则排序后生成对应的业务特征链。
可选地，根据所述业务信息匹配管理机器人之前，还包括：
将所述管理机器人的业务场景类型与各对话机器人的业务类型进行比对，获取与所述业务场景类型匹配的多个对话机器人，创建所述管理机器人的对话路由表，其中，所述对话路由表中存储各匹配的所述对话机器人的唯一标识码、访问地址以及支持的业务类型；
根据所述对话路由表创建所述管理机器人的业务节点，并根据所述业务节点匹配所述业务执行规则，创建业务节点之间的跳转链接关系，其中，每个所述业务节点对应一个对话机器人。
可选地，所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，包括：
根据所述业务特征链中各节点的连接顺序逐个提取节点中的所述业务特征，并将提取的所述业务特征对应的业务类型与所述管理机器人支持的业务类型进行比对，获取相似度达到设定阈值的业务类型，并根据所述业务类型获取对应的对话机器人；
获取所述业务特征链各节点对应的对话机器人后，根据所述节点之间的连接顺序确定各对话机器人的跳转顺序，并根据所述跳转顺序顺次调取对应的对话机器人建立连接，启动对话流程。
可选地，匹配的所述对话机器人识别对话过程中的用户输入信息的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据，包括：
所述对话机器人根据预设的对话流程节点获取所述用户输入信息；
提取所述用户输入信息中的关键特征，通过预设的意图识别模型获取所述关键特征对应的会话意图；
根据所述关键特征对应的会话意图调用对应知识库获取所述响应数据。
可选地，提取所述用户输入信息中的关键特征，通过预设的意图识别模型获取所述关键特征对应的会话意图之后，还包括：
当所述会话意图为多个时，将多个所述会话意图与剩余对话流程节点的意图参数进行比对，获取匹配的对话流程节点；
按照所述匹配的对话流程节点对多个所述会话意图进行排序，根据所述排序结果确定所述会话意图对应的知识库的跳转关系，根据所述知识库的跳转关系，调用对应知识库获取所述响应数据。
可选地，所述对话机器人根据预设的对话流程节点获取所述用户输入信息，
包括：
若其中一个所述对话流程节点获取的用户输入信息没有匹配的知识库，则输出预设的响应数据模板；
若一次对话流程中输出的响应数据模板次数超出设定值，则将对应对话流程节点的用户输入信息输出至具有权限的目标对象，获取对应的响应数据。
一种多机器人对话管理装置，包括：
会话管理模块，用于获取会话请求，提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链；
响应模块，用于所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，所述匹配的对话机器人识别对话过程中的用户输入信息对应的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据；
交互展示模块，用于所述管理机器人根据多个所述对话机器人的响应数据匹配预设的输出规则，根据匹配的所述输出规则进行响应数据展示。
一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的多机器人对话管理方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的多机器人对话管理方法的步骤。
如上所述，本发明一种多机器人对话管理方法、装置、设备和介质，具有以下有益效果。
通过会话请求匹配管理机器人，并由管理机器人基于会话请求对应的的业务特征进行对话机器人的匹配跳转，实现不同业务场景下与对话机器人对话流程的灵活切换，并基于会话意图为各对话机器人协调调用知识库，完成不同业务场景下的实时对话响应，增强用户体验的同时，有效利用不同业务知识库，增强跨业务处理能力。
附图说明
图1为本发明一实施例中多机器人对话管理方法的流程示意图。
图2为本发明一实施例中获取业务特征链的流程示意图。
图3为本发明一实施例中管理机器人进行对话路由管理的流程示意图。
图4为本发明一实施例中多机器人对话管理装置的模块图。
图5为本发明一实施例中计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
请参阅图1，本发明提供一种多机器人对话管理方法、装置、设备和介质，包括以下步骤：
S1：获取会话请求，提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链；
S2：所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，匹配的所述对话机器人识别对话过程中的用户输入信息的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据；
S3：所述管理机器人根据多个所述对话机器人的响应数据匹配预设的输出规则，根据匹配的所述输出规则进行响应数据展示。
下面结合具体实例对本方案多机器人对话管理方法进行具体阐述。
在步骤S1中，获取会话请求，提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链。
请参阅图2，在一实施例中，提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链，包括：
步骤S101，将所述业务信息与预设的各管理机器人支持的业务场景类型进行比对，获取与所述业务信息相似度达到设定阈值的管理机器人；
步骤S102，匹配的所述管理机器人根据预设的业务执行规则为所述业务信息匹配对应的业务特征，其中，所述业务执行规则包含业务场景类型对应的业务节点以及各所述业务节点的执行顺序；
步骤S103，将匹配的所述业务特征按照所述业务执行规则排序后生成对应的业务特征链。
具体地，用户可向服务器端发起会话请求，会话请求中包含业务信息。服务器端获取会话请求后，通过对会话请求进行解析，得到会话请求中包含的业务信息。进一步地，可通过业务信息匹配管理机器人。可设置不同的管理机器人分管不同的业务场景类型，如信贷、教育、医疗问询等。管理机器人中存储有对应业务场景下不同子业务的业务执行规则，每个子业务可对应一个业务节点，根据业务执行规则设置各业务节点的执行顺序。通过用户需求的业务信息，匹配对应的管理机器人后，可进一步提取业务信息中的关键特征，根据关键特征匹配管理机器人中的业务节点，进行业务节点选择，选择的业务节点根据业务执行规则进行排序，得到用户的业务信息对应的业务特征链。可根据业务特征链中节点包含的业务特征，选择连接对话机器人，启动对话流程。
请参阅图3，在一实施例中，根据所述业务信息匹配管理机器人之前，还包括：
S104，将所述管理机器人的业务场景类型与各对话机器人的业务类型进行比对，获取与所述业务场景类型匹配的多个对话机器人，创建所述管理机器人的对话路由表，其中，所述对话路由表中存储各匹配的所述对话机器人的唯一标识码、访问地址以及支持的业务类型；
S105，根据所述对话路由表创建所述管理机器人的业务节点，并根据所述业务节点匹配所述业务执行规则，创建业务节点之间的跳转链接关系，其中，每个所述业务节点对应一个对话机器人。
具体地，在处理用户业务需求之前，可预先为各业务场景配置管理机器人。如新增A业务，可设置A业务对应的业务场景类型为管理机器人的类型。建立业务场景类型与业务的对应关系。具体地，可训练神经网络模型，构建对应业务场景的样本数据，设置样本数据对应的业务标签，作为训练样本输入神经网络模型，通过神经网络模型基于业务标签进行业务分类，建立业务场景的样本数据与业务的对应关系。在配置管理机器人的业务时，可将业务场景类型对应的数据信息输入经过训练的神经网络模型，得到对应的业务类型。根据业务类型选择对应的对话机器人。每个对话机器人对应一种业务类型。神经网络可采用深度学习神经网络模型、XGboost等模型架构，可根据实际应用需求进行选择，这里不作限制。通过管理机器人的业务场景类型选择多个对话机器人进行组合，得到管理机器人下属的对话机器人的对话路由表，该对话路由表中可包含对话机器人的ID标识、对话机器人对应的业务类型、对话机器人的接口类型、访问方式、访问地址(如MAC物理地址等)。通过查询管理机器人的对话路由表的确定对话机器人的访问路径及方式，以便于在各对话机器人之间进行快速切换跳转。确定管理机器人的对话路由表后，可根据对话路由表中包含的对话机器人信息创建管理机器人的业务节点，根据业务节点匹配预先设置的业务执行规则，按照业务执行规则中匹配的业务类型的规则顺序，建立业务节点之间的连接关系，进而确定业务节点对应的对话机器人的跳转关系。
在步骤S2中，所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，所述匹配的对话机器人识别对话过程中的用户输入信息对应的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据。
在一实施例中，所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，包括：
根据所述业务特征链中各节点的连接顺序逐个提取节点中的所述业务特征，并将提取的所述业务特征对应的业务类型与所述管理机器人支持的业务类型进行比对，获取相似度达到设定阈值的业务类型，并根据所述业务类型获取对应的对话机器人；
获取所述业务特征链各节点对应的对话机器人后，根据所述节点之间的连接顺序确定各对话机器人的跳转顺序，并根据所述跳转顺序顺次调取对应的对话机器人建立连接，启动对话流程。
具体地，在获取业务信息对应的业务特征链后，将业务特征链中每个节点对应的业务特征与对话路由表中的业务类型进行比对，判断二者相似度是否达到设定的相似度阈值，选出达到相似度阈值的业务类型作为对应节点的业务特征匹配的业务类型。基于业务特征链中各节点之间的连接关系，可确定匹配的业务类型的连接关系，进而得到匹配的业务类型对应的对话机器人的跳转顺序。根据对话机器人的跳转顺序依次跳去对话机器人与用户进行对话。如匹配的对话机器人按业务特征链对应跳转顺序为A、B、C，先调取对话机器人A，根据对话路由表中对话机器人A的访问地址、访问接口以及访问方式，与对话机器人A建立连接，启动对话机器人A内部设置的对话流程。完成与对话机器人A的对话后，关闭对话机器人A，再与对话机器人B建立连接，执行对话机器人B的对话流程，依次分别完成对话机器人A、B、C的对话过程。
在一实施例中，所述匹配的对话机器人识别对话过程中的用户输入信息的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据，包括：
所述对话机器人根据预设的对话流程节点获取所述用户输入信息；
提取所述用户输入信息中的关键特征，通过预设的意图识别模型获取所述关键特征对应的会话意图；
根据所述关键特征对应的会话意图调用对应知识库获取所述响应数据。
在一实施例中，提取所述用户输入信息中的关键特征，通过预设的意图识别模型获取所述关键特征对应的会话意图之后，还包括：
当所述会话意图为多个时，将多个所述会话意图与剩余对话流程节点的意图参数进行比对，获取匹配的对话流程节点；
按照所述匹配的对话流程节点对多个所述会话意图进行排序，根据所述排序结果确定所述会话意图对应的知识库的跳转关系，根据所述知识库的跳转关系，调用对应知识库获取所述响应数据。
具体地，每个对话机器人可针对各自负责的业务类型针对性的配置多个对话流程节点，通过对话流程节点的跳转，实现对话机器人与用户的逐步对话交互过程。每个对话流程节点可配置话术模板，通过话术模板引导用户完成当前对话流程节点的信息输入。话术模板可包括欢迎语、业务关联信息对应的问题模板等。在另一实施例中，可根据不同对话机器人设置对应的开场白(欢迎语)规则。示例性地，开场白规则如下：
(1)基础话术里有配置机器人时，以该机器人进行开场白。
(2)没配置机器人时，调用默认欢迎语接口。
(3)上述两者都没，开场白为基础话术中的欢迎语。
(4)以上都没有，则不说开场白。
输出开场白后，调用获取的对话机器人，启动对应业务的对话流程。每个对话流程节点可设置意图参数，通过意图参数的值实现对话流程节点的选择和跳转。如对话流程节点a对应下一级对话流程节点包括b、c、d，需要通过意图参数的值确定下一级对话流程节点应当怎么选择。示例性地，意图参数的值可以为“是”、“否”、“有车”，分别对应b、c、d三个对话流程节点。意图参数的值可通过识别当前对话流程节点的用户输入信息得到。可将用户输入信息输入预训练的意图识别模型，通过意图识别模型获取准确的会话意图，通过会话意图为当前对话流程节点的意图参数赋值。意图识别模型可采用常规的文本识别模型如长短期记忆神经网络模型等，具体神经网络模型选择以及训练过程为现有技术这里不再赘述。用户输入信息中可能不仅包含当前对话节点的意图参数值，也包含其他对话流程节点的对话参数值。示例性地，当前对话流程节点输出引导问题“您有房吗”，用户输入“我有房，还有一辆车”，车对应后续对话流程节点中的意图参数。因此，当对话流程节点中识别到多个用户的会话意图时，可将当前会话节点以外的会话意图与剩余对话流程节点包含的意图参数进行比，判断是否存在匹配的意图参数，若存在匹配的意图参数，则获取对应对话流程节点的ID编号。根据对话流程节点的连接顺序，对识别出的用户输入信息的会话意图进行排序，得到排序结果。在通过会话意图访问知识库获取响应数据时，多个会话意图可能对应不同的知识库，根据排序结果可确定知识库之间的跳转关系。
知识库可以为对话机器人本地存储的知识库，也可以为远端服务器中存储的知识库。可在每个对话机器人中存储已有知识库的列表，该列表中存储了各知识库的类别信息、访问地址、访问方式等信息。通过识别的会话意图与知识库列表中的知识库类别进行比对，确定会话意图对应的知识库，以及知识库存储位置。根据多个会话意图的排序结果，确定对话意图对应知识库之间的跳转关系。依次根据会话意图从不同知识库中获取对应的响应数据。
在一实施例中，所述对话机器人根据预设的对话流程节点获取所述用户输入信息，包括：
若其中一个所述对话流程节点获取的用户输入信息没有匹配的知识库，则输出预设的响应数据模板；
若一次对话流程中输出的响应数据模板次数超出设定值，则将对应对话流程节点的用户输入信息输出至具有权限的目标对象，获取对应的响应数据。
具体地，当用户输入信息对应的会话意图在当前对话流程节点或其他对话流程节点中没有匹配的意图参数时，则可启动预设的响应数据模板。示例性地，可采用兜底话术如“听不懂您意思，请换一种表达”等。如输出兜底话术的次数超出两次，则将对应的对话流程节点用户输入信息输出至管理人员的交互界面，进行由管理人员编辑用户输入信息的响应数据。具体地，次数设定值可根据实际应用需求进行设置，这里不作限制。
在步骤S3中，所述管理机器人根据多个所述对话机器人的响应数据匹配预设的输出规则，根据匹配的所述输出规则进行响应数据展示。
在一实施例中，输出规则包括：输出优先级、响应数据展示方式等，示例性地，由于存在跨业务对话机器人的切换，需要防止输出信息过于杂乱，可根据对话机器人之间的业务关联度设置响应数据输出规则，将不同对话机器人获取的关联响应数据按输出规则进行分组展示，用户可快速获取相关业务的响应数据，提炼出有效信息。在其他实施例中，也可预先设置不同对话机器人响应数据的输出优先级，根据优先级对响应数据进行整理排序后输出至用户端界面进行展示。具体输出规则可根据实际应用需求进行设置，这里不作限制。
使用管理机器人进行对话机器人的路由管理后，可以有效的管理多个机器人和多个知识库，通过管理机器人的路由机制和业务执行规则，对话机器人在和客户交流的过程中，可以更好地应对各种复杂的跨业务场景，提升用户的对话体验，增加客户的意向率，减少潜在客户流失的可能性。并且，各个内部的机器人和知识库可以更专注于本身的业务场景，深耕自身的技术领域，无需再被跨业务场景的需求干扰，使得其内部的功能得以和部分业务需求解耦。
在一实施例中，如图4所示，提供一种多机器人对话管理装置，该装置包括：会话管理模块10，用于获取会话请求，提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链；响应模块11，用于所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，所述匹配的对话机器人识别对话过程中的用户输入信息对应的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据；交互展示模块12，用于所述管理机器人根据多个所述对话机器人的响应数据匹配预设的输出规则，根据匹配的所述输出规则进行响应数据展示。
在一实施例中，会话管理模块10包括：管理机器人获取单元，用于将所述业务信息与预设的各管理机器人支持的业务场景类型进行比对，获取与所述业务信息相似度达到设定阈值的管理机器人；业务特征获取单元，用于匹配的所述管理机器人根据预设的业务执行规则为所述业务信息匹配对应的业务特征，其中，所述业务执行规则包含业务场景类型对应的业务节点以及各所述业务节点的执行顺序；特征链获取单元，用于将匹配的所述业务特征按照所述业务执行规则排序后生成对应的业务特征链。
在一实施例中，装置还包括：对话路由配置模块，用于将所述管理机器人的业务场景类型与各对话机器人的业务类型进行比对，获取与所述业务场景类型匹配的多个对话机器人，创建所述管理机器人的对话路由表，其中，所述对话路由表中存储各匹配的所述对话机器人的唯一标识码、访问地址以及支持的业务类型；业务跳转模块，用于根据所述对话路由表创建所述管理机器人的业务节点，并根据所述业务节点匹配所述业务执行规则，创建业务节点之间的跳转链接关系，其中，每个所述业务节点对应一个对话机器人。
在一实施例中，响应模块11包括：对话选择单元，用于根据所述业务特征链中各节点的连接顺序逐个提取节点中的所述业务特征，并将提取的所述业务特征对应的业务类型与所述管理机器人支持的业务类型进行比对，获取相似度达到设定阈值的业务类型，并根据所述业务类型获取对应的对话机器人；对话路由控制单元，用于获取所述业务特征链各节点对应的对话机器人后，根据所述节点之间的连接顺序确定各对话机器人的跳转顺序，并根据所述跳转顺序顺次调取对应的对话机器人建立连接，启动对话流程。
在一实施例中，响应模块11还包括：对话单元，用于所述对话机器人根据预设的对话流程节点获取所述用户输入信息；意图识别单元，用于提取所述用户输入信息中的关键特征，通过预设的意图识别模型获取所述关键特征对应的会话意图；响应单元，用于根据所述关键特征对应的会话意图调用对应知识库获取所述响应数据。
在一实施例中，响应模块11还包括：节点匹配单元，用于当所述会话意图为多个时，将多个所述会话意图与剩余对话流程节点的意图参数进行比对，获取匹配的对话流程节点；排序输出单元，用于按照所述匹配的对话流程节点对多个所述会话意图进行排序，根据所述排序结果确定所述会话意图对应的知识库的跳转关系，根据所述知识库的跳转关系，调用对应知识库获取所述响应数据。
在一实施例中，对话单元包括：预设输出组件，用于若其中一个所述对话流程节点获取的用户输入信息没有匹配的知识库，则输出预设的响应数据模板；限流组件，用于若一次对话流程中输出的响应数据模板次数超出设定值，则将对应对话流程节点的用户输入信息输出至具有权限的目标对象，获取对应的响应数据。
上述多机器人对话管理装置可以以一种计算机程序的形式实现，计算机程序可以在如图5所示的计算机设备上运行。计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序。
上述多机器人对话管理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于终端的存储器中，也可以以软件形式存储于终端的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。该处理器可以为中央处理单元(CPU)、微处理器、单片机等。
如图5所示，为一个实施例中计算机设备的内部结构示意图。提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取会话请求，提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链；所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，所述匹配的对话机器人识别对话过程中的用户输入信息对应的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据；所述管理机器人根据多个所述对话机器人的响应数据匹配预设的输出规则，根据匹配的所述输出规则进行响应数据展示。
在一实施例中，上述处理器执行时，所实现的提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链，包括：将所述业务信息与预设的各管理机器人支持的业务场景类型进行比对，获取与所述业务信息相似度达到设定阈值的管理机器人；匹配的所述管理机器人根据预设的业务执行规则为所述业务信息匹配对应的业务特征，其中，所述业务执行规则包含业务场景类型对应的业务节点以及各所述业务节点的执行顺序；将匹配的所述业务特征按照所述业务执行规则排序后生成对应的业务特征链。
在一实施例中，上述处理器执行时，所实现的根据所述业务信息匹配管理机器人之前，还包括：将所述管理机器人的业务场景类型与各对话机器人的业务类型进行比对，获取与所述业务场景类型匹配的多个对话机器人，创建所述管理机器人的对话路由表，其中，所述对话路由表中存储各匹配的所述对话机器人的唯一标识码、访问地址以及支持的业务类型；根据所述对话路由表创建所述管理机器人的业务节点，并根据所述业务节点匹配所述业务执行规则，创建业务节点之间的跳转链接关系，其中，每个所述业务节点对应一个对话机器人。
在一实施例中，上述处理器执行时，所实现的所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，包括：根据所述业务特征链中各节点的连接顺序逐个提取节点中的所述业务特征，并将提取的所述业务特征对应的业务类型与所述管理机器人支持的业务类型进行比对，获取相似度达到设定阈值的业务类型，并根据所述业务类型获取对应的对话机器人；获取所述业务特征链各节点对应的对话机器人后，根据所述节点之间的连接顺序确定各对话机器人的跳转顺序，并根据所述跳转顺序顺次调取对应的对话机器人建立连接，启动对话流程。
在一实施例中，上述处理器执行时，所实现的匹配的所述对话机器人识别对话过程中的用户输入信息的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据，包括：所述对话机器人根据预设的对话流程节点获取所述用户输入信息；提取所述用户输入信息中的关键特征，通过预设的意图识别模型获取所述关键特征对应的会话意图；根据所述关键特征对应的会话意图调用对应知识库获取所述响应数据。
在一实施例中，上述处理器执行时，所实现的提取所述用户输入信息中的关键特征，通过预设的意图识别模型获取所述关键特征对应的会话意图之后，还包括：当所述会话意图为多个时，将多个所述会话意图与剩余对话流程节点的意图参数进行比对，获取匹配的对话流程节点；按照所述匹配的对话流程节点对多个所述会话意图进行排序，根据所述排序结果确定所述会话意图对应的知识库的跳转关系，根据所述知识库的跳转关系，调用对应知识库获取所述响应数据。
在一实施例中，上述处理器执行时，所实现的所述对话机器人根据预设的对话流程节点获取所述用户输入信息，包括：若其中一个所述对话流程节点获取的用户输入信息没有匹配的知识库，则输出预设的响应数据模板；若一次对话流程中输出的响应数据模板次数超出设定值，则将对应对话流程节点的用户输入信息输出至具有权限的目标对象，获取对应的响应数据。
在一个实施例中，上述的计算机设备可用作服务器，包括但不限于独立的物理服务器，或者是多个物理服务器构成的服务器集群，该计算机设备还可用作终端，包括但不限手机、平板电脑、个人数字助理或者智能设备等。如图5所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、内存储器、显示屏和网络接口。
其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该计算机程序可被处理器所执行，以用于实现以上各个实施例所提供的多机器人对话管理方法。计算机设备中的内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序提供高速缓存的运行环境。显示界面可通过显示屏进行数据展示。显示屏可以是触摸屏，比如为电容屏或电子屏，可通过接收作用于该触摸屏上显示的控件的点击操作，生成相应的指令。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的计算机设备的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取会话请求，提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链；所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，所述匹配的对话机器人识别对话过程中的用户输入信息对应的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据；所述管理机器人根据多个所述对话机器人的响应数据匹配预设的输出规则，根据匹配的所述输出规则进行响应数据展示。
在一实施例中，该计算机程序被处理器执行时，所实现的提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链，包括：将所述业务信息与预设的各管理机器人支持的业务场景类型进行比对，获取与所述业务信息相似度达到设定阈值的管理机器人；匹配的所述管理机器人根据预设的业务执行规则为所述业务信息匹配对应的业务特征，其中，所述业务执行规则包含业务场景类型对应的业务节点以及各所述业务节点的执行顺序；将匹配的所述业务特征按照所述业务执行规则排序后生成对应的业务特征链。
在一实施例中，该计算机程序被处理器执行时，所实现的根据所述业务信息匹配管理机器人之前，还包括：将所述管理机器人的业务场景类型与各对话机器人的业务类型进行比对，获取与所述业务场景类型匹配的多个对话机器人，创建所述管理机器人的对话路由表，其中，所述对话路由表中存储各匹配的所述对话机器人的唯一标识码、访问地址以及支持的业务类型；根据所述对话路由表创建所述管理机器人的业务节点，并根据所述业务节点匹配所述业务执行规则，创建业务节点之间的跳转链接关系，其中，每个所述业务节点对应一个对话机器人。
在一实施例中，该计算机程序被处理器执行时，所实现的所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，包括：根据所述业务特征链中各节点的连接顺序逐个提取节点中的所述业务特征，并将提取的所述业务特征对应的业务类型与所述管理机器人支持的业务类型进行比对，获取相似度达到设定阈值的业务类型，并根据所述业务类型获取对应的对话机器人；获取所述业务特征链各节点对应的对话机器人后，根据所述节点之间的连接顺序确定各对话机器人的跳转顺序，并根据所述跳转顺序顺次调取对应的对话机器人建立连接，启动对话流程。
在一实施例中，该计算机程序被处理器执行时，所实现的匹配的所述对话机器人识别对话过程中的用户输入信息的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据，包括：所述对话机器人根据预设的对话流程节点获取所述用户输入信息；提取所述用户输入信息中的关键特征，通过预设的意图识别模型获取所述关键特征对应的会话意图；根据所述关键特征对应的会话意图调用对应知识库获取所述响应数据。
在一实施例中，该计算机程序被处理器执行时，所实现的提取所述用户输入信息中的关键特征，通过预设的意图识别模型获取所述关键特征对应的会话意图之后，还包括：当所述会话意图为多个时，将多个所述会话意图与剩余对话流程节点的意图参数进行比对，获取匹配的对话流程节点；按照所述匹配的对话流程节点对多个所述会话意图进行排序，根据所述排序结果确定所述会话意图对应的知识库的跳转关系，根据所述知识库的跳转关系，调用对应知识库获取所述响应数据。
在一实施例中，该指令被处理器执行时，所实现的所述对话机器人根据预设的对话流程节点获取所述用户输入信息，包括：若其中一个所述对话流程节点获取的用户输入信息没有匹配的知识库，则输出预设的响应数据模板；若一次对话流程中输出的响应数据模板次数超出设定值，则将对应对话流程节点的用户输入信息输出至具有权限的目标对象，获取对应的响应数据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种多机器人对话管理方法，其特征在于，包括：
获取会话请求，提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链；
所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，所述匹配的对话机器人识别对话过程中的用户输入信息对应的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据；
所述管理机器人根据多个所述对话机器人的响应数据匹配预设的输出规则，根据匹配的所述输出规则进行响应数据展示。
2.根据权利要求1所述的多机器人对话管理方法，其特征在于，提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链，包括：
将所述业务信息与预设的各管理机器人支持的业务场景类型进行比对，获取与所述业务信息相似度达到设定阈值的管理机器人；
匹配的所述管理机器人根据预设的业务执行规则为所述业务信息匹配对应的业务特征，其中，所述业务执行规则包含业务场景类型对应的业务节点以及各所述业务节点的执行顺序；
将匹配的所述业务特征按照所述业务执行规则排序后生成对应的业务特征链。
3.根据权利要求1所述的多机器人对话管理方法，其特征在于，根据所述业务信息匹配管理机器人之前，还包括：
将所述管理机器人的业务场景类型与各对话机器人的业务类型进行比对，获取与所述业务场景类型匹配的多个对话机器人，创建所述管理机器人的对话路由表，其中，所述对话路由表中存储各匹配的所述对话机器人的唯一标识码、访问地址以及支持的业务类型；
根据所述对话路由表创建所述管理机器人的业务节点，并根据所述业务节点匹配所述业务执行规则，创建业务节点之间的跳转链接关系，其中，每个所述业务节点对应一个对话机器人。
4.根据权利要求1所述的多机器人对话管理方法，其特征在于，所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，包括：
根据所述业务特征链中各节点的连接顺序逐个提取节点中的所述业务特征，并将提取的所述业务特征对应的业务类型与所述管理机器人支持的业务类型进行比对，获取相似度达到设定阈值的业务类型，并根据所述业务类型获取对应的对话机器人；
获取所述业务特征链各节点对应的对话机器人后，根据所述节点之间的连接顺序确定各对话机器人的跳转顺序，并根据所述跳转顺序顺次调取对应的对话机器人建立连接，启动对话流程。
5.根据权利要求1所述的多机器人对话管理方法，其特征在于，匹配的所述对话机器人识别对话过程中的用户输入信息的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据，包括：
所述对话机器人根据预设的对话流程节点获取所述用户输入信息；
提取所述用户输入信息中的关键特征，通过预设的意图识别模型获取所述关键特征对应的会话意图；
根据所述关键特征对应的会话意图调用对应知识库获取所述响应数据。
6.根据权利要求5所述的多机器人对话管理方法，其特征在于，提取所述用户输入信息中的关键特征，通过预设的意图识别模型获取所述关键特征对应的会话意图之后，还包括：
当所述会话意图为多个时，将多个所述会话意图与剩余对话流程节点的意图参数进行比对，获取匹配的对话流程节点；
按照所述匹配的对话流程节点对多个所述会话意图进行排序，根据所述排序结果确定所述会话意图对应的知识库的跳转关系，根据所述知识库的跳转关系，调用对应知识库获取所述响应数据。
7.根据权利要求5所述的多机器人对话管理方法，其特征在于，所述对话机器人根据预设的对话流程节点获取所述用户输入信息，包括：
若其中一个所述对话流程节点获取的用户输入信息没有匹配的知识库，则输出预设的响应数据模板；
若一次对话流程中输出的响应数据模板次数超出设定值，则将对应对话流程节点的用户输入信息输出至具有权限的目标对象，获取对应的响应数据。
8.一种多机器人对话管理装置，其特征在于，包括：
会话管理模块，用于获取会话请求，提取所述会话请求中的业务信息，根据所述业务信息匹配管理机器人，并根据所述业务信息匹配业务特征，得到业务特征链；
响应模块，用于所述管理机器人根据所述业务特征链中各节点对应的业务类型获取多个匹配的对话机器人，所述匹配的对话机器人识别对话过程中的用户输入信息对应的会话意图，并根据所述会话意图调用对应的知识库，获取响应数据；
交互展示模块，用于所述管理机器人根据多个所述对话机器人的响应数据匹配预设的输出规则，根据匹配的所述输出规则进行响应数据展示。
9.一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN114840671A (zh) * 2022-04-29 2022-08-02 北京百度网讯科技有限公司 对话生成方法、模型的训练方法、装置、设备及介质
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CN115665326A (zh) * 2022-10-17 2023-01-31 上海浦东发展银行股份有限公司 一种基于无状态的机器人对话方法、设备和介质
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