机器人做完初步基本设置，并配置好知识库后就可以进行正常使用了。

但如果想要让机器人应答更准确，覆盖访客问题更广泛，则需要对机器人进行监控运营和知识库持续优化。

目前，机器人接入后并不会完全自己学习业务知识和访客问题，还需要后续运营进行不断的信息确认与优化，才能让机器人的应答维持预期效果和不断的更好的服务访客用户。

知识管理是支撑机器人正常有效运行的核心物料库，机器人在运营前需要将来源于客户内部的产品、服务数据或用户的历史问题数据进行必要的优化整理并添加到知识库或素材库中，作为机器人应答的有效数据来源，为用户提供问答服务和帮助。

机器人知识管理包括知识库、菜单、意图数据、应答策略配置及素材库等多种形式、多种类型的数据。

知识规则是机器人知识库中存储知识点的数据物料库之一，其中包含了知识分类、知识规则、批量操作功能块，是机器人配置FAQ问答的核心功能。

目前知识规则分类最多支持到五个层次，最多可录入1000条知识规则，每条规则可添加300个相似问题和100个答案，答案可配置应答策略和关联推荐。

支持知识规则分类管理、批量导入/导出等快速创建功能，以及知识规则的启用／禁用。

机器人应答支持多样化，可以配置不同类型的答案，如：文本、菜单、图片、图文消息等，同时逐步支持语音、文档附件、视频等类型答案。

在机器人为访客提供应答服务时，可以针对不同身份、不同时间、不同区域、不同渠道的访客用户提供个性化的应答服务，此服务主要是通过配置策略条件，然后在知识规则中选择使用不同的策略即可实现。

策略/策略组设置好后，可选择某知识规则的某个答案进行关联引用，引用时支持选择策略或策略组进行关联，支持多策略项关联，不支持多策略组关联。

通过为知识规则配置菜单类型的答案，可以为用户应答提供简单的服务流程、模糊引导问题，实现自助选择服务。

自定义菜单可以将客户服务的简单流程、模糊问题通过菜单形式进行规整，给客户以点选的方式自助选择服务的解决方案。

最多可创建1000条菜单，每个菜单最多3级，每级最多可添加20个菜单项，每个菜单项为1条知识规则。

支持菜单的创建、编辑、删除、导入、导出。




菜单搜索：针对菜单名进行检索，列表显示。
创建菜单：创建单条菜单，每个菜单可以设置多个菜单项，支持子菜单设置，同时支持答案设置，每个答案可以设置不同的答案内容，在文字型答案下，可以附带人工客服入口
编辑菜单：支持菜单内容修改编辑
菜单导入：可以通过Excel格式菜单模板将菜单进行导入
菜单导出：以Excel形式导出菜单

为知识规则配置菜单时，需要先在菜单管理界面中预先添加好菜单项及内容。

添加/修改菜单：（对应如图数字编号）

1、点击【添加菜单】按钮弹出窗口，输入设置菜单名称。

2、点击箭头按钮展开菜单项编辑。

3、输入菜单引导话术。

4、添加菜单项，在新增加的菜单项输入框中输入菜单内容。

5、点击选择某一菜单项，右侧显示该菜单答案，可配置文本、图片、转人工、图文消息等。

6、点击铅笔图标可修改菜单项内容。

7、可以菜单配置子菜单，最多支持5级，第4级不可再添加子菜单。

经过上述过程配置完菜单后，就可以转到知识库中为知识规则的答案引用菜单。

操作如下截图示意：

在添加知识规则答案中点击【菜单】按钮，即弹出“添加菜单回复“窗口，在此窗口中选择要添加的菜单项。


注意：添加时只能选择有子菜单的菜单项，否则不可保存。

支持为知识规则配置图片类型的答案，配置图片答案时需要提前在素材库上传添加图片文件， 存放多媒体等素材，用于设置答案内容，包括：图片、图文消息。支持图片及图文消息的添加、删除、编辑。
注意：素材库是用户级别共享的，即该账户内的机器人实例共享同一个素材库。
每条图文消息可以包含一篇或多篇文章内容，每篇文章包含标题、作者、正文、封面、摘要信息。



图片：支持上传图片、修改图片功能，支持按照图片名称进行搜索 图文消息：创建、修改、删除图文消息

同时也可以添加图文消息，每条图文消息可以包含一篇或多篇文章内容，每篇文章包含标题、作者、正文、封面、摘要信息。

添加图文消息如下图所示：

机器人的意图识别能力可以泛化访客问题，管理员或运营人员可在这里维护训练意图模型，以增强机器人的应答能力。意图管理包括:用户可自定义的意图和通过训练师平台引用的公共意图。

通过意图管理可以提升机器人对访客用户会话意图的识别，帮助机器人理解访客想要达到的任务目标。应用流程说明:

· 提供通用系统意图库，或根据企业提供的海量数据训练专用意图模型;
· 训练师负责给企业定制机器人引用系统意图库、上传专用意图模型;
· 机器人管理人员负责给意图关联知识规则、维护意图基本信息、训练意图;
· 最终机器人利用意图模型识别访客意图进行应答。

运营重点：完善优化知识规则，提升准确应答及覆盖率。

运营监测指标：准确应答率、覆盖率。

机器人的数据管理除了可以查看运营统计数据之外，还包含了机器人与用户的会话数据。

运营统计数据可以用来监控机器人日常运营状态，也可以分析指导如何优化知识库。

历史会话数据，可以用来挖掘用户会话问句，帮助更好的优化或解决用户实际问题。

* 数字列表项目查看当日实时会话服务运营情况：

观测会话趋势、转人工情况，也可通过关键词监测用户所关注的热点舆情。

* 通过查看近期运营数据，了解机器人运营情况：

* 监测访客对机器人应答服务的评价，从评价趋势，评价占比，评价标签等指标上可以分析出业务流程是否需要调整优化；

解决/未解决评价可以从用户角度指导优化知识点答案。

• 在历史会话管理界面中，点击某行可以查看历史会话详情，方便排查用户问题。

运营操作方法：

⑴、观测机器人运营数据；

⑵、从历史会话中排查用户问题；

⑶、从问答优化中把机器人收集到的问题添加到相似问中；

⑷、在知识库添加扩充相似问数据。如使用辅助优化工具效率更高，效果更好。

观察会话趋势及覆盖率指标项，当数据降低时就可能是问答效果比较不太好了

应答偏差的原因可能会有很多种，可以在历史会话查看机器人与访客对话场景情况。

问答效果差的一般原因：未匹配识别的问题增多；机器人应答时给的相似推荐多；转人工量比较多。

所以需要操作的方法有：扩充知识规则相似问，优化调整知识规则问句，根据历史对话情况调整知识规则。

可通过问答优化来扩充知识规则相似问句，问答优化是机器人收集未匹配识别的用户问题，可将这此问题添加合并到知识库中，以增强机器人对用户问题的匹配识别能力，进而提升应答覆盖效果。

也可直接在知识库中为知识规则添加更多相似问句，在没有使用辅助工具情况下，只能通过人工穷举问句。

服务概况显示当天机器人实时会话状况，以小时为单位实时刷新数据。

是通过监控访客与机器人生产的问答消息量，以及会话量等运营指标来考察机器人的运营状态。会话量则直接体现了机器人为访客提供了多少次会话服务。

通过趋势图可以观察到当天的会话趋势走向，将数据实时汇总、实时分析，提供给业务决策者，帮助从全局视角了解用户的热门问题、服务瓶颈。

实时报表帮助管理人员或运营人员登录查看机器人当日运行情况，数据统计显示当前机器人会话、消息、转人工、热门关键词等运行指标状况。

消息量：累计当天顾客与机器人的对话消息总条数。
会话量：记录当天客户与机器人的会话数，会话量与客户的当天服务人次定义一致。
转出量：机器人发送转出指令到客户端的次数。

会话：按小时为粒度的会话趋势展示。
消息：按小时为粒度的消息趋势展示。
转出：按小时为粒度的转出趋势展示。

热门关键词：展示关键词和出现次数；点击关键词可以查看出现关键词的会话，并可以还原会话。

环信机器人以低成本运营的解决方案就是通过这些服务优化维护工具来进行日常优化的。

问答优化是机器人通过自主学习能力应用的体现，帮助管理人员收集没有回答好的用户问题（出现默认回复）进行快速优化的有效工具，是轻量级知识维护工具，专门支持由客户对机器人知识库进行优化。

问答优化是机器人日常运营维护的轻量级知识维护工具，支持由运营管理人员根据机器人通过机器学习到的用户问题对知识库进行优化。

系统自动收集机器人未能匹配的重复出现的访客消息，并以列表的形式显示。
问答优化是通过简单运维可以快速将机器人通过机器学习到没有应答好的问题，优化、维护合并到现有知识规则库，以提高机器人在以后应答中的匹配率和准确性。

管理人员可对匹配度不高的问题，进行优化确认增添至知识规则库中，以提升机器人对以后问题的解决和泛化能力。

问答优化支持问题的忽略和优化，优化支持添加到相似问题或创建新知识规则。问答优化是机器人知识库维护中轻量级知识维护工具，专门支持由客户对机器人知识库进行优化。

目前问答优化功能提供的是轻量级的标注和知识点优化工具

工作原理

机器人自主学习没有回答好的用户问题，然后运营管理人员对问题进行确认增添至知识规则库中，以提升机器人对以后问题的解决和泛化能力。

问答优化分为两个版本，分为标准版和增强版。

增强版和普通版的区别为：增强版有相似问题聚类的功能，它可以把几个相似的问题都聚类在一起，然后一起优化，或者对相似问题进行忽略，支持对相似问题的修改，
增强版如图所示：

而标准版则没有这个功能（如下图）。

具体操作步骤

在机器人管理平台左侧主导航菜单点击【服务优化】 > 【问答优化】页面，点击任意一条未匹配问句后的“优化”按钮，可以将该问句添加到知识规则。

支持以下两种方式：

1、与相似问题添加到现有知识库：

首先确认相似问题是否与优化问题同属于一条知识规则，将不属于同一条知识规则的问题忽略掉，然后确认优化问题和相似问题是否需要修改，

如需要，请进行修改，修改后在下方搜索一栏中搜索对应的知识规则，找到对应的知识规则后，点击后面的“合并”按钮，最后确认即可。

具体操作步骤如图：

2、创建新知识规则并添加此问句：选择“创建为新规则”，系统自动为该问句创建一条知识规则，

请您手动为该问句添加对应答案（如果知识规则中没有答案，机器人会回复空消息）；也可为该知识规则添加多个相似问题。

具体操作步骤如图：

已忽略问题

问答优化支持对问题数据进行优化和忽略两种处理方式，优化时支持将问题添加到先有知识规则中或添加新知识规则。

点击“服务优化—>问答优化—>忽略”，可将用户问题忽略，忽略的问题会在”已忽略”页面展示，可以对已忽略的问题进行”转回”和”删除”操作。

点击”转回”可将”已忽略”的页面的问题转回到”待优化”页面，转回成功后，可继续对该问句进行优化；

点击”删除”可将该问句暂时删除，当用户过一段时间又问到此问题，可能还会展示在”待优化”页面，如果删除后没有用户在问到此问题，则视为永久删除。

环信机器人的数据管理除了可以查看运营统计数据之外，还包含了机器人与用户的会话数据。

基础统计： 监控机器人日常运营状态，也可以分析指导如何优化知识库。
评价统计： 采集汇总终端用户对机器人会话的满意度评价分析，包括：解决、未解决、星级、评价标签、评价内容等数据。
历史会话： 历史会话数据，可以用来挖掘用户会话问句，帮助更好的优化或解决用户实际问题。

通过各项数据指标考察检验机器人运行状况，了解知识规则使用情况，关注用户热门问题和热点趋势动向。

点击右上角“筛选”按钮，可在页面显示出选定时间段的机器人各项统计数据的情况。

点击“导出数据”按钮，可把这段时间里的统计数据作为Excel表格导出。

消息量：一定时期机器人收发信息的总量。
会话量：机器人应答问题的服务人次，以Session为基准。
转人工量：机器人所有转出的总数量。（对话中用户转人工数，排除首次转人工）
转人工率：转人工会话量/总会话量
覆盖率：代表算法模型认为能覆盖的部分，按百分比计。计算公式为 覆盖率 = 1- 默认回复/(最佳答案+推荐答案+重复回复+ 敏感词回复+默认回复）

应答来源：机器人应答来源占比情况，（寒暄、知识规则、多轮对话、推荐问题点击、自定义菜单点击、默认回复），显示次数和占比。
应答覆盖：对访客问题覆盖程度可分为准确匹配的准确答案、模糊匹配的推荐答案及未识别而应答的默认回复。
评价占比：用户对机器人应答服务的各项评价占比，显示已评和未评占比，已评显示出星级占比。
热门问题：展示用户问的最多的知识规则，可用于考察近期热门问题，检查纠偏业务。
热门关键词：用户问句中最多的热词，可用于考察近期热门关键词趋势。

采集汇总终端用户对机器人会话的满意度评价分析，分析维度从解决、未解决、星级、评价标签、评价内容等信息数据维度分析机器人用户体验度。

评价分析应用优势：

• 帮助客户可视化管理机器人运营状况，为机器人学习及业务优化提供决策。
  
• 了解机器人问题解决能力情况，为机器人学习及业务优化提供决策。
  

收集用户机器人会话的满意度评价分析，包括：解决、未解决、星级、评价标签、评价内容等数据。

点击右上角“筛选”按钮，可在页面显示出选定时间段的评价统计数据。
点击“导出数据”按钮，可把这段时间里的评价统计数据作为Excel表格导出。

记录机器人与用户的所有会话详细内容和时间、评价，包括会话状态（建立连接、转出、超时退出）等信息，不记录转出后信息。
通过历史会话可帮助管理人员还原会话场景，查找问题的上下文对话详细内容，以准确溯源问题所在，来更正确的丰富机器人知识库和提升机器人解决用户问题的能力。

也可通过筛选按钮，按照时间段和用户ID精准查找历史会话。