多輪對話(huà)設計器是設計滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求的對話(huà)機器人的PC端應用程序，現已支持Windows和Mac OSX平臺。多輪對話(huà)能力是聊天機器人模仿人的對話(huà)能里的一大挑戰，在復雜的上下文和需要很多背景知識的前提下，現有的人工智能技術(shù)是無(wú)能為力的，在Chatopera，我們相信在企業(yè)服務(wù)中，當話(huà)術(shù)或流程固定的情況下，依賴(lài)Chatopera的產(chǎn)品可以輸出用對話(huà)完成任務(wù)的服務(wù)，比如用對話(huà)完成點(diǎn)餐、報銷(xiāo)、請假。這些對話(huà)可以在企業(yè)的聊天工具中，也可以通過(guò)智能音箱的等其他客戶(hù)端。
在真正介紹腳本語(yǔ)法前，我們先來(lái)認識下面的術(shù)語(yǔ)：
- 對話(huà)：滿(mǎn)足設定需求的多輪對話(huà);
- 輸入：用戶(hù)向聊天機器人發(fā)送的消息的文字形式;
- 觸發(fā)器：匹配用戶(hù)輸入文字的字符串，可以聲明槽位，當用戶(hù)的輸入發(fā)生時(shí)，會(huì )按照算法順序匹配觸發(fā)器;
- 回復：機器人回復用戶(hù)輸入的文字;
- 多輪對話(huà)：根據上一次回復的狀態(tài)，聲明下輪對話(huà)的優(yōu)先匹配規則。
- 函數：可以從腳本中接受輸入，并通過(guò)JavaScript執行任務(wù)返回結果的代碼。
觸發(fā)器
觸發(fā)器是對話(huà)的基礎，當用戶(hù)向bot發(fā)送一條消息時(shí)，機器人引擎會(huì )從所有定義的觸發(fā)器中找到匹配的一個(gè)。在機器人引擎中，觸發(fā)器用半角字符加號（ + ）表示。機器人的回答用半角字符減號（ - ）表示。例如，我們可以這樣定義一個(gè)對話(huà)：
+ 晚飯吃什么
- 北京烤鴨
注意：這里（ + ）和（ - ）和文字之間需要隔一個(gè)空格。
槽位
為了讓觸發(fā)器能適應復雜的需求，機器人引擎使用槽位規則，槽位既能讓規則具有更好的匹配能力，也能讓回復和函數中使用不同槽位的值。注意：下面的某些槽位帶有空格，這些空格是必須的。
通用槽位
通用槽位會(huì )匹配零到無(wú)窮個(gè)字符、單詞。此處的輸入不會(huì )被系統捕獲或者存儲。+ (*) 你好 (*)
- 歡迎光臨
匹配：客服你好
匹配：你好
匹配：你好嗎
確定長(cháng)度槽位
如果你知道你想要的字符長(cháng)度，可以試試確定長(cháng)度槽位。此處的槽位可以被系統捕獲，而且可以在回答中使用語(yǔ)法為*n, 其中n代表長(cháng)度。
+ 早安 *2
- 早安
匹配：早安北京
不匹配：早安烏魯木齊
可控長(cháng)度槽位
如果你只想匹配一些字符，可控長(cháng)度的槽位是個(gè)不錯的選擇。語(yǔ)法為*~n, n代表你想匹配的最大長(cháng)度
+ 早安 *~4
- 早安
匹配：早安
匹配：早安北京
匹配：早安哈爾濱
匹配：早安烏魯木齊
不匹配：早安一些不知道的地方
區間槽位
如果你想匹配一個(gè)確定的區間，比如2到4個(gè)字符之間，區間槽位絕對可以滿(mǎn)足需要。語(yǔ)法為*(min-max), 此槽位可以被系統捕獲和用在回答中。
*(n)和*n是一樣的
+ 早安 *(2-4)
- 早安
匹配：早安北京
匹配：早安烏魯木齊
不匹配：早安
必選項
必選項用在你有一系列可選項，但是必須有一個(gè)被匹配。輸入中的可選項會(huì )被系統捕獲和用在回答中+ 早安(北京|上海|天津)
- 早安
匹配：早安北京
匹配：早安上海
不匹配：早安
可選項
可選項用來(lái)確定一些額外的內容+ 早安 [美麗的] 北京
- 早安
匹配：早安北京
匹配：早安美麗的北京
不匹配：早安熱鬧的北京
回復
在觸發(fā)器中，我們已經(jīng)學(xué)到了怎么添加一個(gè)回答。事實(shí)上你可以添加任意數量的回答。這里還有一些高級功能可以幫助你完成更多的任務(wù)。基礎回復
+ 在嗎- 你好，在的
如果添加了多個(gè)回答，系統會(huì )從中隨機挑選一個(gè)作為回復, 然后丟掉這個(gè)回答。
+ 在嗎
- 親，在的
- 親，有什么需要幫助
- 你好，請問(wèn)遇到什么問(wèn)題了嗎？
所謂丟掉這個(gè)答案，是指機器人針對同一個(gè)用戶(hù)，在半個(gè)小時(shí)內再次匹配上該觸發(fā)器時(shí)，選擇回復時(shí)，不考慮使用過(guò)的回復。
在一個(gè)觸發(fā)器中聲明多個(gè)回復后，保存，邏輯中將出現分支。
+ 在嗎
- {keep} 親，在的
- 親，有什么需要幫助
- 你好，請問(wèn)遇到什么問(wèn)題了嗎？
也可以在觸發(fā)器前添加{keep}，就不用在每個(gè)回答中都添加了
+ {keep} 在嗎
- 親，在的
- 親，有什么需要幫助
- 你好，請問(wèn)遇到什么問(wèn)題了嗎？
如果回答很長(cháng)，可以通過(guò)^分割以方便可讀性。可以通過(guò)/n實(shí)現換行
+ 在嗎
- 你好，這里是客服中心，\n
^ 請問(wèn)遇到什么問(wèn)題了嗎？
等價(jià)于
+ 在嗎
- 你好，這里是客服中心，請問(wèn)遇到什么問(wèn)題了嗎？
槽位取值
有些時(shí)候，你希望在回答中使用輸入中的內容。可以使用<cap>達成目的。+ 我是 *~3
- 你好，<cap>
如果用戶(hù)輸入，我是張三，那么系統將回復，你好，張三
當有多個(gè)捕獲時(shí)，你可以使用多個(gè)<cap>
+ *2 比 *2 高
- 你確定<cap1>比<cap2>高嗎？
匹配：小明比小紅高
回答：你確定小明比小紅高嗎？
在對話(huà)中，我們有時(shí)候會(huì )需要以前的捕獲，看一下下面這個(gè)例子
+ 我叫 *~3
- 你好，<cap1>
+ 你猜我叫什么？
% 你好，<cap1>
- 你剛說(shuō)了，你叫<p1cap1>
<pNcapM>代表了以前的捕獲。其中N代表在在對話(huà)中之前的問(wèn)答，M代表捕獲的位移。
另外，(+, %, -) 前的空格不是必須的，在多輪對話(huà)中，空格可以增強腳本的可讀性，但是系統是忽略的。
重定向 {@reply}
有些時(shí)候，在問(wèn)答對中重用一些回復能使編寫(xiě)腳本效率更高，這時(shí)可以定義一個(gè)問(wèn)答對，并在腳本其它位置引用它。+ 在嗎
- {@__greeting__} 請問(wèn)有什么能幫助您？
+ __greeting__
- 親，在的。
- 你好，客服小美為您服務(wù)
- 親親，稍等，客服馬上就到
引用的方式就是 “{@觸發(fā)器}”，觸發(fā)器中的下劃線(xiàn)不是必須的，但是它能增強腳本的可讀性。
多輪對話(huà)
在實(shí)際應用中，和機器人聊天時(shí)，很可能要通過(guò)多輪對話(huà)完成一個(gè)任務(wù)。我們用(%)來(lái)定位之前回復，聲明新的觸發(fā)器，(%)后的內容是和某個(gè)回復內容一樣的字符串。+ *
- 您身高多少
+ *(3-5)
% 您身高多少
- 我的身高也是<cap>
讓我們一起看看這個(gè)例子：
- 當用戶(hù)輸入任何文字，我們用通用槽位觸發(fā)回答,然后系統回復“您身高多少”。
- 當用戶(hù)繼續輸入時(shí)，系統會(huì )先從歷史中查看之前的回復中是否有對應的上下文，在這里指的是% 您身高多少
- 最后，如果用戶(hù)輸入3到5個(gè)字符，系統匹配觸發(fā)器+ *(3-5), 并且回復我也是<cap>。<cap>代表的就是用戶(hù)輸入的內容 。
函數
函數是一個(gè)強大而有趣的設計。在回復中，可以使用函數來(lái)獲取整條消息對象，用戶(hù)對象或者其它資源，比如數據庫。把槽位值當做變量傳給函數，例如下面這個(gè)例子：+ 我的用戶(hù)名是 *(2-10)
- ^getUserAccount(<cap>)
所以，調用函數的方式就是使用“^”。在函數的編輯窗口中，可以這樣定義：
exports.getUserAccount(account, cb) {
cb(null, "對不起，系統沒(méi)有找到" + account);
}
函數的聲明中，參數列表首先是槽位的值，可以傳多個(gè)，然后最后一個(gè)參數始終是回調函數(cb)，cb的參數列表為(error, text)。text作為文本添加到回復中。
復合函數
在回復中，可以添加任意多的函數，比如+ ...
- 聯(lián)合 ^callFunction1() 和 ^callFunction2()
嵌套函數
在函數的回調函數中，函數名會(huì )被解析成對應的函數，所以放心的在回復中添加任意合法的函數，比如在腳本中這樣寫(xiě)：+ ...
- ^nestedAFunction()
然后，在函數中，定義如下：
exports.nestedAFunction = function(cb) {
cb(null, "張三 ^nestedBFunction()");
}
exports.nestedBFunction = function(cb) {
cb(null, "和李四");
}
以上是多輪對話(huà)設計器 v1.x 版本中支持的腳本語(yǔ)法，這些語(yǔ)法能夠保證業(yè)務(wù)人員實(shí)現滿(mǎn)足需求的聊天機器人。多輪對話(huà)設計器將在2018年07月21日發(fā)布，如果您想參加這兩個(gè)產(chǎn)品的發(fā)布會(huì )，請報名Chatopera產(chǎn)品發(fā)布會(huì )：追求高度智能化和自動(dòng)化的企業(yè)服務(wù)。
