注：因产品概念调整，本文中“BOT”现已更名为“技能”，请各位开发者注意
前言：
本文章是以儿童故事机产品为业务场景打造的一个初级入门教程，教程中主要介绍了如何拆解业务与合并意图，以及模板片段的使用。考虑到读者属性，一些进阶功能没有介绍，后续会通过其他文章教大家如何使用。
***帖子中部分图片比较模糊，可下载附件查看，下载链接:https://pan.baidu.com/s/1ZIIFHP74v7e7T25_eP88wA 密码:vb1p***
一、 UNIT 2.0 基本概念
https://ai.baidu.com/docs#/UNIT-v2-intro/top
二、 实现一个对话技能的整体流程
总共分为3个阶段，需求分析并做好前期准备工作→通过UNIT搭建最小可用技能→持续优化技能，具体如下：
（1）第1阶段：需求分析。当前阶段需要有熟悉业务的人员参加，例如：产品经理、业务负责人等。先分析业务，明确业务中哪里需要通过和用户的对话来完成；再确认相关对话逻辑。最后基于之前的分析，从之前沉淀的数据中提取有价值信息，用于后续技能实现与提高；如果是新业务或之前没有准备，也先不用着急，我们可以先完成其他部分，但综合来看，业务中的真实数据是提高技能时最理想的数据。
（2）第2阶段，创建技能。当前阶段就是要定义技能能力了。定义技能能力说话和教小朋友说话一样，要先确认他的知识点。基本定义灌输完成后，就需要通过大量的练习题来提高技能、巩固与记忆。最后，可以通过考试，来检测技能的能力。当考试合格后，就可以用于实战了，即接入咱们的业务中（API、SDK等）。
（3）第3阶段，持续优化。因着业务程度复杂、用户画像变化等因素，技能所展现的能力可能不足以应对新市场，这时我们需要通过更多的“练习”与“考试”来帮助提高技能的能力。目前技能还无法自己完成能力的提升，还需要训练人员辅助。
三、 业务需求分析
1、 业务场景分析：明确目标，确定边界
在业务中实现智能对话，先别急于动手，一定要想清楚、想透彻，避免后续带来更大的调整成本或做无用功。一步一步操作，有了坚实的基石，业务架构才能更稳定。
a) 梳理业务，明确目标
在开始动手之前，我们需要先思考智能对话能给业务带来哪些价值，哪些业务可以用智能对话来替代，基于智能对话能力业务是否有可以拓展的点。
在一个儿童故事机中，常见的操作有几类：
① 小朋友和故事机互动（如听音乐、讲故事）；
② 对故事机进行控制（如打开故事机上的灯、调节音量大小）；
③ 系统管理（如资源下载、系统更新、wifi设置）；
经过分析我们不难发现：
① 和小朋友互动属于故事机的主要功能，没有了语音交互的故事机一下子成了上个世纪的产品。所以说：小朋友和故事机互动需要通过对话方式实现。
② 对故事机的硬件控制，综合便利性等因素，故事机需要设计相关按钮来完成操作；而考虑到创新性，有些操作是可以通过对话方式实现的，比如：开灯、小点声等。所以说：对故事机硬件控制可以通过对话方式实现。
③ 对故事机进行系统更新等操作，是一个偏底层的操作，我们需要确保操作万无一失；此时用语音操作，可能会造成不可挽回的后果。所以说：系统更新、资源下载等行为还是通过APP等方式完成最为稳妥。
b) 确定边界，分析任务类型
梳理完业务之后，需要对梳理出的结果进一步分析。分析业务所涉及的对话类型、关联程度等，以便于为后续配置工作寻找切入点，也便于评估工作量。
2、 功能定义：确定关键信息要素与优先级
接下来，就需要定义具体功能了，同时定义各功能优先级，确保产品快速生产发布。
儿童故事机场景业务件逻辑相对简单，基于上文中罗列的功能点，就基本完成了功能定义（有的业务比较复杂，例如票务场景改签功能可以拆出改签航班、改签起止地等）
儿童故事机比较特殊，因此除了上文中提到的准备工作外，还需要确认是否需要资源，并结合企业自身情况确认当前资源是否满足，不满足的何时可以满足……这些也都是关键。
通过进一步分析，确定功能实现优先级。
讲故事、背诵诗词因为无门槛，优先；脑筋急转弯因市场需求大，优先；故事机硬件控制是提升产品竞争力的关键，优先。
听音乐、背诵诗词因当前资源无法满足，需要协调，放在二期为佳，开发第一版时可以同步去准备资源。知识百科因为涉及的内容太多了，虽然资源是ready的，但实现成本太高，为确保产品按计划发布，则放入二期支持。
学习，是一个既没现成资源，实现起来又复杂的功能，为了不影响一期和二期，该舍则舍！
（其他功能分析同上，不做具体列举）
3、 对话逻辑梳理：任务型对话的常规与异常情况、问答型的知识分类
如上文所介绍，业务中的对话系统中的对话任务分为任务型和问答型，不同类型的任务需要做的准备工作也不同。
【任务型对话】
任务型对话场景相对复杂，要考虑好常规情况的对话逻辑，也要准备好异常情况的处理方案。
儿童故事机的对话任务相对独立，任务间关联度不高，因此意图拆解起来很容，彼此相对独立。例如听音乐，意图很清晰，就是听音乐，其涉及关键信息有音乐名称和作者；这些关键信息类似于筛选条件，可以定义技能的一些细节，也可以完美对接业务中对话任务以外的部分。而硬件控制只需要拆出要控制的硬件即可。例如对灯的控制，意图就是开关灯，关键信息就是开or关。
实现智能对话的过程就是定义和训练技能，和教小朋友说话一样。
小朋友很聪明，但什么都不会，我们需要思考如何教小朋友可以帮助小朋友快速理解。可以通过一些技巧，特征来帮助小朋友记忆，可能影响到小朋友学习的就要避免。儿童故事机场景中，讲故事和听音乐场景的表达方式相似程度高，都是“我想听XXX”或“我想听XXX的XXX”。那么对于这种表达方式相似度高的对话任务，容易产相互干扰，不便于理解，那么我们就把他们拆到两个技能处理，再由业务逻辑层（对话任务以外的部分）来判断，毕竟这个成本比教小朋友说话容易的多。（多技能同时调用，按业务需要优先选择高优技能返回结果；多技能调用属于进阶操作，本文章不做详解）
如上图，定义一个听音乐+故事的意图，关键信息由音乐或故事名称变成了作品名称。当我们解析到作品名称后，再来判断是音乐还是故事。
【问答型对话】
问答型对话就容易多了，不存在复杂的对话逻辑，也不需要去解析关键信息，只要基于语义匹配到相似问题并给出答案即可。
在儿童故事机场景中，脑筋急转弯和知识百科，都可以通过问答型对话实现，
4、 场景数据收集：在真实场景下用户会怎么问？
日常沟通中，每个人都会有自己说话的习惯。汉语博大精深，除了口语，近义词也是影响语义理解的关键因素。传统的自动化流程，计算机都是通过关键词匹配来“理解”用户的意思；而在人工智能时代，技能要做的是对用户表达内容的语义解读。
如何提升技能的语义解读能力呢？AI离不开大数据，我们需要整理实际业务场景中用户的问法，尽可能多尽可能全。通过人工智能的深度学习技术，技能就可以“泛化”出更多的问法。
四、 创建&训练技能
注册百度账号，打开http://unit.baidu.com ，进入UNIT：
1、 创建技能
在UNIT平台创建技能是第一步。新建一个技能，只需要输入一个技能名称，非常简单。
l 技能名称：儿童故事机
l 技能描述：随意填写，用于区分技能，给技能做备注。
2、 技能与意图
一个技能中可以新建结合业务深度定制的意图与对话逻辑。
技能中可以编辑意图，也就是上文中提到的对话任务。意图分为对话意图和问答意图，对话意图用于配置任务型对话，问答意图用于配置问答型对话。
3、 新建意图
a) 新建“听音乐”对话意图
第一步，点击“新建对话意图“创建一个新的对话意图。
第二步，先设置意图的基本信息。
l 意图名称：给意图起一个名字，用于分辨意图，后面做参数判断时，也会需要【图中文字：SONG】
l 意图别名：用于技能未准确识别意图时，向用户澄清时的参数，例如：您是要听歌吗？（澄清话术可以在设置中完成，详见下文）【图中文字：听歌】
l 描述：用于备注当前意图使用场景等【图中文字：听歌意图】
第三步，设置意图有关的词槽。
词槽是一个意图中的筛选条件，就是上文中提到的关键信息。“听音乐“意图关键信息是歌曲名称和演唱者，需要分别关联歌曲名称和演唱者2个词槽。
先创建作品名称词槽，点击“添加词槽“，弹出添加词槽图层，先设置添加方式。
l 添加方式：可新建自定义词槽，也可以复用已创建的自定义词槽【当前技能中还未创建过词槽，因此图中选择“新建自定义词槽”】
l 词槽名称：词槽的名字，和意图名字类似，用于分辨词槽和参数判断【图中文字：user_song，其中“user_”为系统限制部分】
l 词槽别名：别名概念同意图，用于技能向用户澄清时的参数，例如“小朋友，你想听的歌曲名是《爸爸去哪儿》吗？其中，“歌曲名”是词槽别名【图中文字：歌曲名】
新建词槽之选择词典。词典是词槽具体的值，例如歌曲名《爸爸去哪儿》。词槽有2种添加方式，一个是自定义导入，另一个是复用系统提供内容。【由于系统暂未提供歌曲名和故事名词槽，当前词槽词典需要自行上传，我们上传一个词典是“爸爸去哪儿”；点击“上传词典”即可查看上传流程，具体上传操作当前文章不做演示】
新建词槽之设置词槽意图关联属性。相同词槽在不同意图中可能会有不同的细节的设置。
l 词槽必填：词槽在当前意图下是否为必须条件。显然，听歌听故事意图中作品名称是必须要提供的。【图中设置：必填】
l 澄清话术：当小朋友没有告知歌曲或故事名称时，技能反问的话术。【图中文字：小朋友，你想听什么歌呢？】
l 其他设置项属于高级设置项，在当前文章中不做解读【图中澄清方式：普通澄清话术；图中澄清论述设置：3】
最后点击确定，完成词槽创建，并将词槽与当前意图关联。
同理，创建作者词槽，参数如下：
l 添加方式：【选择：新建自定义词槽】
l 词槽名称：【编辑：user_author】
l 词槽别名：【编辑：作者】
l 自定义词典：【上传：资源库中作者姓名】
l 系统词典：系统提供的词槽词典中有歌手名称，可以直接选中降低配置成本【选择：sys_per_singer】
l 词槽必填：考虑到实际业务中小朋友对歌手的了解，当前词槽不做必填限制【选择：非必填】
l 澄清话术：当小朋友没有告知歌曲或故事名称时，技能反问的话术。【编辑：小朋友，你想听谁的歌呀？】
l 其他设置项属于高级设置项，在当前文章中不做解读【澄清方式：普通澄清话术；图中澄清论述设置：3】
第四步，配置对话回应部分。
对话回应部分中包括了对话回应内容与对话回应触发规则。在儿童故事机场景中，当小朋友表达要听歌的意图时，故事机应该播放响应歌曲。
l 答复类型：由于是执行某个操作，而不是直接回复给小朋友一句话，因此我们选择执行函数；同理，如果是答复一句话，可以选择文本内容【图中设置：执行函数】
l 答复话术：定义一个终端能理解指令，没有严格要求，只需要和终端对应的指令一致即可【图中文本：play_song】
l 触发规则：触发规则以词槽为主，由于上面在创建词槽时候定义了词槽的必填属性，再次就不需要重复设置了。当然，创建词槽时也可以不做设置（非必填），再在触发规则中具体设置【图中未做任何设置】
第五步，点击保存，完成意图创建
至此，我们的听歌意图就定义完成了。在技能的意图管理中，我们可以看到刚刚创建的意图。
b) 新建“音量调节“对话意图（省略相似配图）
第一步，点击“新建对话意图“创建一个新的对话意图。
第二步，先设置意图的基本信息。
l 意图名称：给意图起一个名字，用于分辨意图，后面做参数判断时，也会需要【图中文字：VOLUME】
l 意图别名：用于技能未准确识别意图时，向用户澄清时的参数，例如：您是要听歌吗？（澄清话术可以在设置中完成，详见下文）【图中文字：调节音量】
l 描述：用于备注当前意图使用场景等【图中文字：调节音量意图】
第三步，设置意图有关的词槽。
词槽是一个意图中的筛选条件，就是上文中提到的关键信息。“音量调节“意图关键信息是把声音调整方向（大或小），需要关联声音调整方向词槽。
先创建音量调节方向词槽，点击“添加词槽“，弹出添加词槽图层，先设置添加方式。
l 添加方式：当前技能中还未创建过相关词槽，新词关联词槽时需要新建一个词槽并关联【配置项：“新建自定义词槽”】
l 词槽名称：词槽的名字，和意图名字类似，用于分辨词槽和参数判断【图中文字：user_volumn_control，其中“user_”为系统限制部分】
l 词槽别名：别名概念同意图，用于技能向用户澄清时的参数，例如“小朋友，你想把声音调大吗？其中，“把声音”是词槽别名【配置项：把声音】
音量调整方向词槽的词典，系统暂时未提供相关词槽，可以在自定义词典中上传【点击“上传词典”即可查看上传流程，具体上传操作当前文章不做演示；词典详情如下图，帖子会附词典附件】
这就是词槽词典上传文件的格式，#代表归一词的同义词，当用户说“调大”的时候，系统会归一到“大”，这样咱们只需要用“大”来判断用户意图中关键信息就好了，不需要分别判断“大”、“调大”、“放大”等。
新建词槽之设置词槽意图关联属性。相同词槽在不同意图中可能会有不同的细节的设置。
l 词槽必填：词槽在当前意图下是否为必须条件。显然，音量调节意图中音量调节方向是必须要提供的【但为了展示如何在对话回应中配置对话逻辑，这里就不做必填设置了，配置项：非必填】
l 澄清话术：当小朋友没有告知音量调节方向时，技能反问的话术。【配置项：小朋友，你想把声音调大点还是调小点呢？】
l 其他设置项属于高级设置项，在当前文章中不做解读【澄清方式：普通澄清话术；澄清论述设置：3】
最后点击确定，完成词槽创建，并将词槽与当前意图关联。
第四步，配置对话回应部分。
对话回应部分中包括了对话回应内容与对话回应触发规则。在儿童故事机场景中，当小朋友表达要调节音量时，故事机执行相应操作。
l 答复类型：由于是执行某个操作，而不是直接回复给小朋友一句话，因此我们选择执行函数；同理，如果是答复一句话，可以选择文本内容【图中设置：执行函数】
l 答复话术：定义一个终端能理解指令，没有严格要求，只需要和终端对应的指令一致即可【配置项：set_volumn】
l 触发规则：音量调节方向为调节音量时必须要提供的信息，因此我们将其设置为必填。
l 范围：规则生效范围【图中设置：会话过程中】
l 词槽：选择要设置相关规则的词槽【图中设置：user_volumn_control】
l 关系/状态：由于需要小朋友提供，因此设置为已填写的【图中设置：已填充】
l 内容：通常判断词槽为某个值时，会用到此项【图中未做任何设置】
第五步，点击保存，完成意图创建
至此，我们的音量调节意图就定义完成了。在技能的意图管理中，我们可以看到刚刚创建的意图。
c) 新建“查询知识百科”问答意图
第一步，点击“新建问答意图“创建一个新的问答意图。
第二步，先设置意图的基本信息。
l 意图名称：给意图起一个名字，用于分辨意图，后面做参数判断时，也会需要【图中文字：FAQ_WIKI，其中“FAQ_”为系统限制部分】
l 意图别名：用于技能未准确识别意图时，向用户澄清时的参数，例如：您是要查询知识百科吗？（澄清话术可以在设置中完成，详见下文）【图中文字：查询知识百科】
l 描述：用于备注当前意图使用场景等【图中文字：查询知识百科意图】
第三步，点击保存，完成意图创建。
问答意图创建时没有对话意图那么复杂，只需要定义意图基本信息即可。
至此，我们的听歌意图就定义完成了。在技能的意图管理中，我们可以看到刚刚创建的意图。
4、 添加训练数据
新建意图完成的是业务中对话逻辑部分的配置，下面就是通过数据来训练技能了，类似于通过练习题来巩固小朋友学到的知识。
UNIT提供了3种提供训练数据的方式，顾名思义，对话模板和对话样本与对话意图有关，问答对于问答意图有关；集是指的集合，用于存储训练数据。每种训练数据的用途和效果不同：
l 对话模板：可精确匹配某种句式，常用于短句或指令；对话模板优先级高于对话样本，因此可以用来干预；
l 对话样本：人工智能深度学习的关键，通过一定量的对话样本，技能可以有很好的训练效果，可以理解更多的对话内容；
l 问答对：问答对所在的问答集与问答意图一一对应，常用语固定问答；
因此，我们要先基于我们的业务分析对话场景的特点，在看通过什么方式来实现更稳妥。不同意图由于说话的特点不同，训练的方式也会有所不同。
a) “听音乐”意图
首先基于之前收集的真实业务沉淀的数据，分析特征。
从数据中我们不难发现，句式基本组成为：主语（我、给我）+动词（想听、要听、播放）+名词1（歌曲名称：爸爸去哪儿、小苹果）+名词2（歌、儿歌等泛指儿歌的词），其中，主语有一定概率不出现，名词1和名词2至少出现一个，但很少同时出现；那么，我们可以考虑用模板实现。由于儿童故事机面向的用户是小朋友，小朋友说话会不按套路出牌，所以我们要考虑好语序的问题。
模板中存在一个概念叫特征词，是指具有某一类特征的词，像当前case中的动词（想听、要听、播放）和名词2（歌、儿歌等泛指儿歌的词）都可以用特征词来表示。所以，我们来创建2个特征词：“动词”和“名词2“的特征词。
【“动词”特征词】
l 名称：特征词名称【图中文本：kw_play，其中“kw_“为系统限制部分】
l 描述：特征词描述，用于备注【图中文本：听音乐case中的动词】
l 词典值：特征词的词典【图中文本：想听、要听、播放、唱】
【“名词2”特征词】
l 名称：特征词名称【图中文本：kw_song，其中“kw_“为系统限制部分】
l 描述：特征词描述，用于备注【图中文本：听音乐case中泛指儿歌的名词】
l 词典值：特征词的词典【图中文本：歌曲、歌、儿歌、歌儿】
创建好特征词，开始编辑模板。模板实际是模板片段，也就是积木中的积木块，相比传统固定模板更灵活。基于刚才对业务的分析“名词1和名词2至少出现一个，但很少同时出现”，对于这种“或”的情况，可以通过多个场景模板实现。
【出现名词1的模板】
l 选择意图：选择当前模板匹配的意图【图中设置：SONG】
l 模板片段：模板可以由一个或多个模板片段组成，多个模板片段也可以组合成一个大的模板片段。每个模板片段配有必须匹配和顺序2个属性：必须匹配是指的用户query中是否有片段对应内容时才会被识别为响应意图，顺序是指的当前模板片段的位置（0代表任意位置）【图中设置：模板①，必须匹配“否”，模板片段“我”，顺序“0”； 模板②，必须匹配“是”，模板片段“[D:kw_play]”，顺序“0”； 模板③，必须匹配“是”， 模板片段“[D:user_song]”，顺序“0”；
l 其他设置项属于高级设置项，在当前文章中不做解读【阈值：0.7；解析返回所有词槽：是】
【出现名词2的模板】
l 选择意图：【图中设置：SONG】
l 模板片段：【图中设置：模板①，必须匹配“否”，模板片段“我”，顺序“0”； 模板②，必须匹配“是”，模板片段“[D:kw_play]”，顺序“0”； 模板③，必须匹配“是”， 模板片段“[D:kw_song]”，顺序“0”；
l 其他设置项属于高级设置项，在当前文章中不做解读【阈值：0.7；解析返回所有词槽：是】
b) “音量调节”意图“
同样基于之前收集的真实业务沉淀的数据，分析特征。
经过分析不难发现，“音量调节”场景对话更简单，基本上由名词（声音、音量）+动词（调大，降低）组成。动词已作为词槽关联在意图中，还需要创建一个特征词
【“名词”特征词】
l 名称：特征词名称【图中文本：kw_volumn，其中“kw_“为系统限制部分】
l 描述：特征词描述，用于备注【图中文本：音量调节case中泛指声音的名词】
l 词典值：特征词的词典【图中文本：声音、音量、声儿】
【“音量调节”模板】
l 选择意图：选择当前模板匹配的意图【图中设置：VOLUMN】
l 模板片段：场景case中均会出现“名词（声音、音量）”和“动词（调大，降低）”，只是顺序有所不同，因此模板配置时候，需要注意“必须匹配”项和“顺序”项【图中设置：模板①，必须匹配“是”，模板片段“[D:kw_volumn]”，顺序“0”； 模板②，必须匹配“是”，模板片段“[D:user_volumn_control]”，顺序“0”
l 其他设置项属于高级设置项，在当前文章中不做解读【阈值：0.7；解析返回所有词槽：是】
c) “查询知识百科”意图
当前意图对应的是一个典型的问答场景，因此我们需要基于之前创建的问答意图，在同名问答集中，编辑问答对。
在问答集中，可以看到刚才创建的问答意图的同名问答集。
将之前准备好的知识库按照系统规定的格式整理完成后，直接导入即可。当然，可以在线新建或编辑。一个问答对中可以含有多个问题和多个答案，多个问题用于机器学习，多个答案可实现技能随机回应。
5、 训练模型
至此，数据准备已标注工作基本完成，可以触发模型训练操作来体验对话效果。训练一个模型的过程系统会自动完成，UNIT用户只需在训练之前选择本次训练要使用的训练数据即可。
点击“模型优化”-“模型管理”或页面右上角的“训练”进入模型管理页，点击“训练并生效新模型”来开始模型训练工作。
选项共分为3大类：技能配置和问答集、对话模板集、对话样本集，详情如下：
l 技能配置和问答集：包括了技能的意图配置与问答集数据【生效意图管理中全部对话意图（不包括预置技能中“停用”状态的对话意图）的意图、词槽（含自定义词典、系统词槽）、回应（含触发规则）、问答意图、问答集和高级设置】
l 对话模板集：包括对话模板部分训练数据【当前技能训练数据使用的对话模板，图中设置：生效全部模板】
l 对话样本集：包括对话样本部分训练数据【当前技能未提供对话样本作为训练数据，图中设置：使用沙盒中的的模型】
l 描述：用于备注当前模型【图中未作任何编辑】
选择完成后，点击“训练模型并生效到沙盒”开始训练。训练好的模型会自动生效到沙盒环境中，用于效果测试。
在当前页可以看到沙盒环境状态及沙盒环境中的模型版本，训练的模型会出现在模型列表中。待模型训练完毕且沙盒状态处于与正常运行中时，就可以进行效果测试了。（首次训练时间较久）
OK，技能已训练完成，下面开始体验吧~
五、 体验区
1、 听音乐
a) 单轮交互
b) 多轮澄清
2、 音量调节
a) 指令
b) 归一词的应用
3、 百科知识
本入门教程到此结束，该教程中的词槽词典，问答对等资源点击下面链接即可下载：
链接:https://pan.baidu.com/s/15N82kKOhyJGbBnLAVK5NDw 密码:pzdu
使用过程中有任何问题欢迎留言交流，或加入百度Hi群：1617262、QQ群：805312106讨论交流。
也欢迎微信扫码关注UNIT公众号，获取最新动态消息。
干嘛呢
图太小，看不请
太啰嗦了。。。emmmm。。。
asd
很好的教程
是您编码格式不对吧？系统要求是UTF-8
我上传demo的txt文件时能成功，上传自己的txt出现“文件编码错误”，好奇怪
可以参考UNIT文档，https://ai.baidu.com/docs#/UNIT-v2-download/top
词槽怎么自定义词典，有什么参考教程吗
收到，已更正，感谢提醒！
三、 业务需求分析
1、 业务场景分析：明确目标，确定边界
在业务中实现智能对话，先别基于（错别字）动手，一定要想清楚、想透彻，避免后续带来更大的调整成本或做无用功。一步一步操作，有了坚实的基石，业务架构才能更稳定。
这些可以在业务逻辑层按照业务需要轻松定义，每个企业的业务逻辑都不同，并不涉及对话理解，所以没在帖子中写明
怎么播放音乐呢，音乐怎么存放，这个关联，没有详细解释
讲解的非常全面详细
故事机作为提升的示例很合适呀
UNIT的服务是在百度云上的
我的意思是开发平台是什么，是在百度云上写的么
如此详细的示例
在哪里设置bot? UNIT2.0平台
用你熟悉的开发语言开发即可，只需要调用百度提供的api即可