随着人工智能的发展，智能客服机器人已经走进我们的生活，已经成为各行各业必不可少的工具。然而，市面上出现了很多智能客服机器人，质量却参差不齐。这主要是因为缺乏对智能客服机器人原理的理解，不清楚智能客服机器人的实现方式。今天我们就来学习一下智能客服机器人的工作原理吧!
数据分析
智能客服机器人不仅要从知识库中学习，还需要对客户的问题进行分析。因为知识图谱是一个开放的系统，这也决定了智能客服机器人需要不断地进行自我学习和自我改进。只有当数据足够多，智能客服机器人才能有更多的经验和知识储备。这也是为什么很多智能客服机器人都需要先进行数据分析。
关键词匹配
当用户输入一个关键词时，系统会根据用户输入的关键词进行匹配，然后根据匹配结果生成一个回复文本。匹配的时候，系统会首先对用户输入的关键词进行处理，将其转化为文本;其次是对文本进行预处理，将文本转化为自然语言。
预处理之后，系统会对自然语言进行分析、理解和归类，然后根据关键词匹配结果生成一个回复文本;最后是对回复文本进行再分类，将其按类别分为几个模块。比如智能客服机器人可以分为智能问答、智能回访等几个模块。
知识图谱
知识图谱是人工智能领域的一种很重要的技术，它是用来解决自然语言处理、信息检索、数据挖掘和知识发现等问题的，知识图谱是人工智能的核心之一，主要有三种存储方式：关系型数据库、图数据库和无关系数据库。
目前，主流的知识图谱构建方式有三种：图数据库(如 Bigtable)、关系型数据库(如 MySQL)和无关系数据库(如 Kylin)。其中， Bigtable是目前最流行的知识图谱构建方式，其存储方式是以图结构存储。MySQL和 Kylin分别以 MySql和 Kylin作为底层存储，可以方便地根据业务需求选择适合的存储方式。
知识检索
当用户在问出问题时，智能客服机器人将根据用户的历史咨询记录，判断其对问题的理解程度，并作出准确的回答。当用户通过智能客服机器人查询到答案后，智能客服机器人将根据用户的提问进行相关的回答。
智能客服机器人能够解决许多问题，在以后的生活中会更加方便。如果你对智能客服机器人感兴趣，就可以看看上面的内容了!
文本问答
文本问答是根据对话中的实体和关系进行匹配，将用户输入的问题转换成文本，然后由回答者利用一定的技术手段进行回复。
智能客服机器人的工作原理就是以上五种，现在市面上很多智能客服机器人都是这样工作的。我们可以根据自己的需求选择合适的智能客服机器人。
在选择智能客服机器人时，要注意客服机器人的质量，确保能够完成自己设定的工作任务，最好是使用人工智能技术实现自定义回答问题。
(文章转载于天润融通)
