基于华为云对话机器人技能平台的规则模板概述

华为云对话机器人服务中的技能平台，向机器人服务提供了一系列即插即用的技能，可为对话机器人增加了用户配置机器人的灵活度。

在邀测的过程中，我们总结了在技能平台上使用的规则配置上的一些功能和想法，与大家分享。

1. 规则定义

当前，基于华为云对话机器人技能平台的规则模板定义如下：

W表示通配符(wildcare)， S表示槽(slot)， D表示词典(Dictionary),（除了一些内置的用户常用问法之外，我们不允许用户将槽位内的词典加入规则模板中）C为普通片段(Common)支持或与等正则规则。

2. 接口说明

rules:

intention：

意图

rule：

W:	0-4	通配符片段（Widcard）
S:	a625e5ed-c55b-4244-a971-74f2f963cf8a	槽位片段（Slot）
C:	从\|由\|起始站是	普通片段（Common）
D:	sys.china_trainStation	字典片段（Dict）

isOrdered:

规则是否按顺序（当前为true），这里按顺序是指匹配的时候每个片段是否有序。我们当前设计中只支持规则中的片段有序，但是如果后续用户有需求想要片段在任意位置匹配皆可，那么我们的接口也可以向后兼容而不需要修改接口。

3. 功能实现

一次完成意图识别和槽抽取。

之前预测实例上槽填充和意图预测是两个接口，而规则模板其实一次提取就可以把意图识别和槽抽取都完成。因为在之前设计的规则模板当中我们复用了原有的词典抽取的接口，将规则按片段解析，每解析完成一个片段，就通过begin index还有end index从原有的query删除匹配到的这个词，然后继续做剩余子串的匹配，相当于是一个递归调用。

再加入一个接口，允许传入intent name即意图名称。

接口参数： intent_name: 意图名称

content:内容

slot_ids:词槽列表

model_first:冲突时是否模型优先

接口内部自己完成意图匹配，槽位填充的逻辑，其中匹配的优先级按照规则>词典>模型来进行，模型作为兜底。而model_first参数则是一个选择项，可以提升模型优先级，默认为false。

4. 规则模板展望

l 对话设置。机器人检测到用户静音、打断、要求停止、要求重述、无意图回复等行为时，根据用户行为给出相应的反馈。例如，用户静音时，需要询问用户是否还在；用户打断时，需要响应用户，请用户讲话；用户要求停止时，需要表示歉意进行安抚，并在超过一定次数时进入挂断流程。在技能平台与客户的对接过程中，包括意图澄清失败设置，槽位澄清设置，是否允许从识别到的一个槽位的多个值进行区分（您想要的slot1的值是XX还是YY），是否允许返回提取到的槽位的所有值（适用多选场景）。对话设置最终会和多轮的会话能力息息相关，如何把设置做的简明易用也是一个需要仔细考虑的地方。

l 意图跳转。我们现在的技能平台只能支持平行意图，但是无论是外呼场景或者体检问卷，政府办事指南，其实很多场景都是树状的，我们将在未来进行支持。

l 将QA能力带入到技能平台。需要将QA知识库和将KBQA的能力集成到技能平台，提升连续对话的能力。

欢迎大家讨论和指正。