5-1+强化学习在黄页商家智能聊天助手中的应用实践.pdf

【5-1+强化学习在黄页商家智能聊天助手中的应用实践】 在现代商业环境中，尤其是在黄页类的本地服务业务中，智能聊天助手已成为提高服务质量、降低运营成本的重要工具。58同城的智能客服系统“帮帮”针对商家版（帮帮商家版）的应用，利用强化学习技术来优化与用户的多轮对话，从而更有效地引导用户留下商机，提升成单率。 业务背景介绍： 黄页商家在与用户沟通时，常常面临服务质量和商机流失的问题。传统的客服系统可能无法提供24小时服务，导致商机丢失，且服务话术不统一，影响用户体验。因此，58同城于2017年开始研发智能客服系统，并在2019年推出了针对商家的智能客服版本，即帮帮商家版，用于微聊代运营、智能问答、多轮对话和商机挖掘等任务。 强化学习落地黄页商家智能聊天助手： 聊天助手的任务型对话技术架构主要包括自然语言理解（NLU）、对话管理（DM）、对话状态追踪（DST）、对话策略（DP）和自然语言生成（NLG）。早期的对话管理采用基于节点配置的方式，但这种方式较为固定，难以实现个性化和多样性。因此，引入强化学习，让智能体通过与用户交互来学习最优的对话策略。 强化学习基础知识回顾： 强化学习是一种机器学习方法，其中智能体（Agent）通过与环境（Environment）交互来学习最优策略。智能体在每个时间步观察环境状态，选取动作（Action），并收到环境的反馈——奖赏（Reward）。智能体的目标是最大化长期累积奖赏（Return）。在这个过程中，策略（Policy）决定了智能体如何选择动作，而动作价值函数（如贝尔曼方程）描述了智能体对未来奖励的预期。 在黄页商家智能聊天助手中的应用： 强化学习模型应用于商机引导的对话管理，智能体通过不断与用户交互，动态调整其询问方式以获取关键商机信息，如联系方式、地址和时间等。为了衡量模型性能，设定了两个主要指标：转化率（获取关键商机的会话数占总对话数的比例）和流畅度（流畅对话占总对话数的比例）。 强化学习的奖励机制设计： 奖励函数结合了转化率和流畅度，当机器人提问与人工客服一致且成功获取商机时，给予正向奖励；如果机器人提问与人工客服不一致或用户未留下商机，则给予负向奖励。通过这种机制，强化学习算法能够学习到既能高效引导商机又能让对话流畅的策略。 强化学习在黄页商家智能聊天助手中的应用，实现了更智能、更人性化的对话管理，提升了用户体验，促进了商业效益。随着技术的进一步发展，未来的智能聊天助手将更加智能化，更好地服务于商家和用户。