智能客服机器人在现代企业和客户服务中的重要性日益凸显，其应用领域也越来越广泛。
当然，一个智能客服机器人的优点不止于此，还有提供标准化的回答，确保信息的一致性和准确性，减少人为错误等等。那么优点这么多的智能客服机器人应如何去搭建呢？二、如何搭建一个智能客服机器人
确定智能客服机器人的知识库范围是开发和部署一个高效、智能客服机器人的关键步骤之一。那么要去确定知识库范围要注意明确问题素材的整理、问题的提炼以及知识形态的判断。
下面我们来详细介绍：
1）知识库素材的整理
我们要搭建一个智能客服机器人，最重要的部分就是关于素材的整理，那么这些素材预料是从哪里来呢？
在弄清楚这个问题之前，我们要先明确，我们这个知识库是干什么用的？
放什么样的知识取决于我们的业务场景以及我们的需求。比如电商行业，我们想要知道的问题大多是：“什么时候发货、怎么退货、怎么换货” 等等这样的问题。那当我们明确了需求以后，在去整理问题素材就比较容易了：常见的素材整理有三种方式：
客服人员是和客户最直接沟通的人，所以他们能够了解客户的需求，而且我们也可以从历史会话中去提炼出一些高频问题放到知识库中，再加上行业的知识云，这样整理知识库的素材，也就完成的大半。
拿到这些原始素材之后，我们不能直接拿来使用，而是需要去做数据清洗和问法聚类，在确定好这些以后，训练师们就要根据这些问题去写答案，按照：问候语+问题名称+问题答案，这样的方式去写。
2）问题提炼
关于我们拿到的素材的问题，建议都去做好分类，因为分类可以直观的知道这个知识库里有哪些知识，以及知识的架构是怎么样的。另一方面，如果我们想要去修改某类知识的话，能够更快更精准的找到他。
在所有的问题通过聚类、清洗以后，我们可以将用户问句进行分类标记，把那些意图不明的或者多个语意的句子进行拆分，处理成一对一的关系，全都做好标记，就可以进行标准问题的提取了。
我们做知识库的搭建需要很多问题语料数据，比如一个标准问，他需要很多相似问法来支撑，才能让机器人能够理解这个问法。所以这些相似问问题的原始语料都是很好的语料数据。
3）知识形态的判断
我们要去判断客户进入之后的意图是什么，比如是一问一答的对话，还是复杂的问题需要转人工，这些意识形态的不同，处理的方式也不一样。
客户进入客服系统之后，都会跟知识库里所有的问题进行相似度计算，如果我们要机器人回答，就需要很高的置信度。那如何提高置信度呢，就需要我们尽量多写相似问题，把那些常见的问法尽量都写上去，当有访客来询问的时候机器人就能够直接回答他。那相似问题如何而来呢，就需要我们人为去编写了，当我们在编写相似问的时候，要意图明确、语言尽量清晰简洁、要思考这个问法是否有必要而且要有一定的丰富度。
在知识库构建的初期我们需要做一些基础功能配置，比如说欢迎语、导航菜单，以及它的转人工按钮，或者访客询问多次以后，我们就可以让机器人转到人工客服那边去接待，或者访客连续问了两个问题或者三个问题，机器人都没有能够理解，这种情况下，我们可以判断出用户的问题可能是在库里没有对应的知识点，需要人工客服去接待。我们就可以无感知地将用户转到人工客服那边了。
我们还需要做一些“词库配置”来提升机器人的理解能力：比如在某些业务场景下，苹果是指iPhone手机，两种说法是一个意思。如果我们把它去作为一个相似词做一下关联，写相似问法的时候就可以少写很多。当访客去咨询的时候，不管他说的是 iPhone 还是苹果，机器人都能直接 get 到他说的意思。
最后就是关于知识库的测试部分：当我们问机器人问题，匹配率不高的情况下，我们就看具体是哪个问题没有匹配或者哪个问题的答案不合适等等，然后去做对应的调优，这就是对应的处理方式。
关于机器人的灰度发布：这个是指我们可以采用不同的方式，比如根据区域或者访客的属性，选择少量的用户让机器人去上线，看一下它的线上效果。如果机器人表现没有特别大的问题，我们就可以直接全量上线了。
最后，智能客服机器人的应用不仅提高了客户服务的效率和质量，还为企业带来了显著的经济效益。随着技术的不断进步，智能客服机器人的应用领域和功能将会更加广泛和多样化
