編輯導語：對話機器人在我們的日常生活中已經十分常見，那麼，你了解對話機器人中的具體演算法開發過程嗎？對話機器人所使用的演算法可分為哪些類別？本篇文章里，作者就對話機器人的演算法開發流程進行了整體總結，不妨來看一下。
AI對話機器人目前應用已經很廣泛了。智能客服、語音助手、外呼機器人……等等，在日常生活中你可能已經碰到了很多的對話機器人。那對話機器人中，演算法開發過程是怎麼樣的呢？今天筆者從一個AI產品經理的視角，做一個簡單的介紹和闡述。
如果你問一個AI演算法工程師，如何將演算法模型搭建至滿足業務需求，上線、給用戶使用，演算法工程師可能會跟你說一堆的AI技術細節。包括如何選型、演算法模型間的技術差異點，等等。往往讓非演算法技術人員聽得雲里霧裡，覺得很高大上但不明就裡。
本文我們不講AI技術細節，我們從AI PM的視角，來闡述對話機器人的開發過程中，演算法扮演了什麼角色，承擔了什麼任務，以及如何影響最終的產出結果的。
對話機器人當中使用的演算法，可大致分為：意圖識別、實體識別、相似度計算3大類。主要應用於機器人對於客戶應答的識別能力。在產品開發過程中，演算法的開發流程大致如下：
下面我們詳細描述每個環節的開發過程與內容。
一、需求定義
主要角色：產品經理、AI訓練師
在做演算法的開發之前，需要走做產品需求定義。對話機器人中，使用到演算法的地方，主要在於語義識別的部分。主要包括：意圖識別、實體識別、相似度計算，等等。這裡以意圖識別為例，做相應的介紹與闡述。
在應用於業務場景的對話機器人當中，通常需要基於該場景，做多個意圖的識別。通常來說，意圖的數量少則幾個，多則幾十個不等。而具體需要做多少意圖的識別，以及每個意圖的定義是什麼，意圖與意圖之間的邊界是什麼，需要做開發前的需求定義。
一般需求定義是由產品經理或AI訓練師來做的。意圖是根據業務場景進行切分的，而產品經理作為對話機器人的設計者，本身應對業務場景有深刻的了解。同時，不同於傳統的互聯網產品經理多是對於產品功能的設計，在對話機器人的【對話】層面的設計，更是體現AI產品經理價值與思路的方面。
所以產品經理需要基於業務，做每個意圖的定義，需做到明確、清晰、可驗證。這對後續的演算法開發至關重要，是開發的方向、驗收的標準、產品的價值體現。
除了產品經理，也可由AI訓練師做演算法需求定義。一般而言，AI訓練師的職責是基於客戶的對話場景，做對話流程設計、對話知識構建與優化的，AI訓練師應是業務場景專家，所以需要做演算法需求的定義。
AI訓練師與產品經理的區別在於，對話機器人的功能層面是有產品經理負責，而AI訓練師主要著重於基於對話場景的對話設計。產品經理也需對AI訓練師的工作內容熟悉，以相應地設計可構造優秀對話設計的產品功能。是對話機器人的整體owner。
二、模型預研
主要角色：演算法工程師
明確了產品需求，在產品經理/AI訓練師做完演算法需求的宣講之後，演算法工程師就要根據需求，進行演算法模型的預研。具體來說，就是要判斷目前積累的數據和沉澱的演算法，是否可以達到業務的需求。
預研的目的主要有2點：
- 演算法是目前業內較為優秀的；
- 演算法是可貼合業務需求的。
演算法工程師通常會在前期做技術相關的調研，了解目前業內主流演算法，包括已被驗證的較為優秀的模型，以保證在技術層面至少在業內是持平和領先的。
同時，不同業務要求的演算法能力不同。演算法工程師需要根據業務特性，選型相應的模型，多備幾套方案，以供模型訓練時使用。
模型預研的結果，通常需要做一個小型的彙報。目的是同步模型預期選型，讓產品經理、AI訓練師了解不同的演算法模型的優劣勢，以及后優化維護的不同特點。同時也收集各方的意見，做最終的模型選擇。
模型預研的目的主要是降低風險，即降低模型選錯的風險。因為模型是一個從搭建開始，通過數據不斷地訓練優化的過程。如果模型選型錯誤，有可能出現後續不管數據如何訓練，都無法解決業務問題的情況。所以模型預研對於後續的模型訓練，有著重要的意義。
三、數據準備與標註
主要角色：數據標註師、演算法工程師
當演算法需求確定后，就需要根據定義的需求，進行數據標註。這裡通常指的是有監督學習的演算法數據標註。數據標註的過程主要包括：數據準備、數據清洗、標註規範制定、試標數據、標註答疑、正式標註。
1）數據準備
在演算法團隊中，有專門的數據分析員，做相應的對話數據抽取。抽取的數據是數據標註的來源。數據抽取需要根據以下原則：
- 抽取的數據需包含在行業中具有代表性的數據；如行業標杆客戶等。
- 抽取的數據需儘可能覆蓋行業中多樣的數據；讓數據分佈更加均勻，提供覆蓋面廣的數據分佈。
2）數據清洗
抽取了數據之後，數據的結構、質量不一，需要進行數據清洗。通常會篩除吊無效的、質量不佳的數據。數據清洗可能運用的技術手段有：關鍵詞、實體識別、無監督學習等等。目的是可清洗出質量較好的數據以供標註。
3）標註規範制定
在需求定義時，通常會給每個意圖做定義，定義會明確意圖A是指什麼，意圖B時指什麼。哪些情況屬於意圖A，哪些情況屬於意圖B。標註團隊首先需要明確每個意圖的定義，作為標註的指南。
產品經理/AI訓練師會給出一份數據標註的規範。這份規範需要標註團隊leader與他們做深入的溝通與理解，以求理解透徹需求，並可實際落地至標註工作中，確保需求落地不偏差。
4）試標數據
制定了標註規範，同時拿到了已清洗的抽取數據后，就進入了試標數據環節。為什麼不直接正式標註呢？因為通常標註都是大批量的，若出現標註規範理解不到位，或者標註規範本身指定得有問題，那返工將是很大的人力物力損失。
為了降低這樣的風險，通常會在前期先拿一小部分數據進行試標。試標的量根據情況而定，通常控制在1-2天時間內，並需收集標註反饋，註明問題與疑惑。
試標結束后，需要召集標註同學、產品經理、AI訓練師、演算法工程師，召開問題同步討論會。會議的目的是確定試標的問題的解決方案，各方達成共識。方可進入下一步驟。
5）正式標註
按照確定的且達成共識的標註規範，標註團隊就進入了正式標註階段。通常標註的數量較多，需要在標註團隊中分配任務。
標註完成後，需要有標註審核員進行審核。通常為抽樣審核。若不通過需打回重標。
標註結束后，須由標註團隊Leader匯總標註結果，提交給演算法工程師。
四、模型構建
主要角色：演算法工程師
在接收到標註團隊的標註數據后，演算法工程師就需要拿這些數據，讓模型運轉起來。模型構建包括3個環節：模型設計、特徵工程、模型訓練。
1）模型設計
演算法工程師會根據業務的需要，以及演算法積累，進行模型設計。在這個環節中，產品經理應與演算法工程師確定，在當前業務下，這個模型該不該做，我們有沒有能力做這個模型。在這個階段中，最重要的是定義模型目標變數。不同的目標變數，決定了這個模型應用的場景，以及能達到的業務預期。
2）特徵工程
選型之後，演算法工程師會進行特徵工程的工作。整個模型構建可以理解為：從樣本數據中提取可以很好描述數據的特徵，再利用它們建立出對未知數據有優先預測能力的模型。
所以在模型構建中，特徵工程師非常重要的部分。數據和特徵決定了機器學習的上限，而模型和演算法只是逼近這個上限而已。
而現有的技術能力，如神經網路等演算法能力，可通過模型的自主提取特徵能力，而取代人工提取特徵的過程。方式的不同，在效果上也可能比演算法工程師人工提取特徵，可能有提高。需具體業務情況具體看。
3）模型訓練
演算法工程師會根據數據在不同模型的訓練結果，做調參工作，以確保模型最終的效果是可滿足業務的要求，並可持續優化的。
演算法工程師在訓練模型時使用的數據為【訓練集】，該數據集合需不能與最後模型測試使用的【測試集】重合/有交集，以確保後續測試是客觀、不失真的。
五、模型測試
主要角色：測試工程師
模型構建完成後，就需要演算法測試工程師介入測試模型的效果。對於演算法的測試，衡量的基礎指標主要是：P值（精準率）、R值（召回率）和F1值，分別衡量模型預測的準確性、覆蓋面和二者的綜合能力。
當然，還可以根據業務的不同，有其他的測試驗收指標，這邊不贅述。
測試的過程，一般會使用腳本自動化測試，以覆蓋數據量龐大的測試內容，保證最短時間內測可能多的內容。
測試完成後，測試工程師需出具測試報告。報告的接收方為：演算法工程師、產品經理、AI訓練師。需確認報告內容。同時，產品經理/AI訓練師需評估，模型的效果是否符合預期。若否，則需演算法模型重新訓練調優，直至達到上線標準為止。
六、模型驗證
主要角色：產品經理、AI訓練師
模型驗證指的是模型上線后的數據觀察，以驗證模型效果，通常由產品經理/AI訓練師，做上線后的跟蹤與觀察。在上線之後，一般會做演算法相關的數據統計，每天實時監測數據的情況。
若有數據異常或不符合預期，通常需要做以下處理。
1）告知演算法團隊，做數據反饋收集與模型優化
演算法的優化過程是較為緩慢的，涉及的流程包括數據重新標註、模型重新訓練、重新測試/調優等等。通常周期以「周」為單位。
2）通過規則矯正
業務的問題總是需要及時地處理與反饋的，所以需要一些輔助措施，來響應響應的需求。一旦發現演算法模型效果不佳，需要產品經理/AI訓練師通過規則矯正的方式，優先做處理。當後續演算法優化更新之後，再做原有規則的恢復。
七、結語
對話機器人演算法的開發過程，是一個閉環的過程。通過數據的訓練、測試、調優，達成相應的業務目標。隨著數據的不斷反饋，演算法模型的效果則會越來越符合業務的需求，是一個循序漸進的過程。本篇文章大致介紹了演算法開發的整個流程與脈絡，希望可以幫到你。
作者：咖喱魚丸，5年PM經驗，2年AI PM經驗