3.Chatbot Traps and How to Avoid Them
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
1.1 什么是Chatbot？
聊天机器人，一种模拟人类客服功能的智能系统，属于新兴信息技术领域。它的出现带来了用户与机器之间自然流畅的交流互动，方便用户获取信息并完成各项任务。
1.2 为什么要使用Chatbot？
随着移动互联网和网络通讯技术的不断发展，越来越多的人开始通过线上平台进行交流与沟通。线上交流与沟通已成为当今社会不可或缺的重要组成部分。然而，在这些交流中，可能在这些交流中存在一些严重的问题，例如信息不真实、语言不通顺、无法充分表达自己的情绪等。为了解决这些问题，通过借助人机交互技术，例如聊天机器人，可以更有效地进行交流，达成目标。
1.3 Chatbot具有哪些优点？
该服务机器人具备即时响应能力，其服务规模能够迅速扩大；在多个业务领域均能提供高效服务。
考虑到其自动响应能力，该系统能够较为容易地集成到各种应用程序、网站、数据库、智能硬件等不同的应用场景中；
3）高度量身定制：Chatbot基于知识库、规则引擎以及图形界面的系统，能够实现高度个性化的定制功能，从而满足不同用户群体的具体需求。
灵活且多样化的交互体验：支持多种输入途径，包括文本输入、语音交互以及图像识别，用户只需向机器人提出相关查询，即可获得有价值的信息反馈。
5）高效性和精准度：基于语义理解、文本匹配和实体识别等技术，该系统在处理速度和准确性方面表现出色，在处理复杂任务时展现出卓越的执行能力。
2.Chatbot的分类及应用场景
Chatbot通常分为两个大的类别：
面向客户的聊天机器人：基于名称，这类系统专为提供客户服务而设计。其典型应用场景包括企业内部客服系统、电子商务平台的售前售后机器人、门店咨询机器人等。这些机器人主要承担收集用户信息、解答问题、处理订单等功能。面向企业的聊天机器人：这类系统通常较为复杂，涵盖企业聊天机器人、销售机器人、营销机器人等。它们属于企业服务型机器人，旨在替代人类，为企业提供快速、有效、全面的决策支持。
根据Chatbot的使用场景和功能特点，将其划分为四大类：第一类为自然语言生成类机器人，由语音识别和自然语言生成技术构成，能够实现文本与语音之间的无缝交互。其中最具代表性的产品包括苹果的Siri、微软的Cortana等智能助手。第二类是聊天室聊天机器人，支持多人实时对话功能。第三类是问答型机器人，能够处理各类用户问题，涵盖政策法规、商品查询等常见领域。第四类是任务型机器人，专注于特定行业或领域服务，例如工程维修、会计审计、人力资源管理等专业领域。
3.Chatbot常见陷阱及避免方法
3.1 欺骗、误导
最常被低级用户误解和欺骗的，这一称呼。尽管许多人热衷于使用这一术语，却难以在实际应用中避免将其视为最高级的装备。
以下五条常见陷阱，你应该避免：
1.误解机器人意识为“自动回复”
传统的聊天机器人的运作模式是通过识别用户的输入文本、语音信号以及图片信息，从而生成相应的回复内容。然而，实际上并非所有的机器人都是如此，它们也有可能具备“意识”，即能够识别用户的真实意图和目的，从而给出不同的回应。因此，只要避免让用户过度依赖自己的聊天机器人，就可以防止上述潜在问题。
2.误解机器人没有专业技能
有时候，人们可能会听到外行人士自称为聊天机器人领域的专家。然而，实际情况是，他们既不知道如何回答相关问题，也不会使用与Chatbot相关的软件或应用程序。这是因为，对于Chatbot系统而言，专业知识是其核心竞争力。要有效利用Chatbot，需要从技能熟练度、语言表达能力和沟通技巧等多个方面进行系统性培养。
3.误解机器人是在服务客户
在产品功能描述中，常常会夸大其能，声称自己能解决各类用户问题。实际上，Chatbot的角色并非仅限于单纯为用户提供服务，其核心职能是协助工作、完成日常事务、提高工作效率，是企业服务型机器人不可或缺的重要组成部分。因此，在招聘过程中，不建议将聊天机器人列为首要考虑因素，因为这类机器人通常只是辅助工具，无法承担核心职能。
4.误解机器人对自己的期望太高
在最近的一段时间里，‘腾讯QQ轻聊版’又出现了严重的广告欺诈现象。然而，此次欺诈问题并非由聊天机器人本身导致，而是因腾讯QQ轻聊版的开发者谨慎地在产品中嵌入了恶意广告，使用户误以为使用了聊天机器人，从而造成了更多的经济损失。同样，切勿轻易相信任何宣传信息，因为这些信息可能包含病毒、木马、伪装行为等恶意代码。
5.误解机器人很善解人意
许多机器人甚至都包含专门的内容来指导用户进行评价、肢体动作和语气等方面的互动，旨在让用户感受到机器人是值得信赖的伙伴。然而，实际情况是，每个机器人的命运都由其知识库、规则引擎、训练数据、模型参数等多种因素所决定。换言之，尽管机器人能够回答用户的问题，但它并不具备真正的智慧。此外，还有一些机器人会通过误导性地引导用户，比如推荐与其不相关的类似产品，来造成用户的困惑。
3.2 安全问题
该系统在安全方面的表现同样处于重要地位。以下将介绍几种常见的安全漏洞：
1.垃圾邮件导致的账号盗用
早年，因网络攻击和恶意链接大量存在，不少网站的用户遭到影响，促使网站管理员采取限制注册和登陆时间的措施，并对垃圾邮件和病毒性流量进行清除。然而，攻击者仍可采用聊天机器人的手段，例如发送恶意链接等。
2.恶意链接导致的账号盗用
聊天机器人同样会面临在群里推广某款软件下载链接的潜在风险。一旦聊天机器人被恶意软件感染，无论是恶意攻击者还是普通用户，都可能获取到敏感信息。由此可见，当用户需要点击链接时，必须仔细核实链接来源是否可信，以避免上述潜在风险。
3.未经授权的访问和修改
聊天机器人的使用权限极为广泛，这也使得黑客在破坏或利用聊天机器人时变得极为困难。此外，黑客可以通过利用聊天机器人的缺陷或漏洞，进行窃取用户信息、发送信息、伪造信息等行为。因此，建议不要轻易泄露您的账户密码给他人。如果需要分享，可以采用加密的方式进行。
4.聊天机器人工作原理与实施过程
聊天机器人基于自然语言处理技术和人工智能算法，模仿人类对话，通过模拟对话完成任务。整个工作流程包括以下步骤：首先，系统接收用户输入；其次，进行自然语言理解；然后，基于预设规则生成回应；最后，完成对话任务。
1.接收用户的输入信息
通过自然语言理解技术对用户的输入信息进行分析，识别出用户的意图、动作和指令等关键信息，并明确对话内容的范围和相关领域。
3.调用知识库，查找与用户要求相关的信息，并给予相应的回答。
4.调用规则引擎，完成领域内的指令交互。
输出智能对话内容，利用语音、文字、视频等多种多媒体手段，实现机器人与用户之间的实时交互。
6.监控机器人反馈信息，识别和过滤虚假信息，确保信息真实、准确。
7.调整机器人参数，优化对话质量，提升产品效果。
在上述流程框架下，我们选择天气预报这一常见的应用场景，来阐述其应用及其实现过程。
4.1 需求背景
在某个电商网站上，消费者需要查看网站的天气预报。然而，该网站的前台只能展示静态天气预报页面，无法实现天气状况的实时更新。为了解决这一问题，可以考虑引入聊天机器人来提供实时天气预报。
4.2 技术选型
本文探讨了Chatbot的实现方式，其中涉及的实现方案包括云计算平台供应商、软件开发者、机器学习专家和NLP算法工程师等多个角色与技术手段。在众多实现方案中，本文采用百度AI开放平台与Flask框架的结合，并利用百度地图API获取实时天气数据。
4.3 技术架构
整个架构由四个关键组件构成：前端层、后端层、中间件层和数据仓库层。前端层主要负责用户界面的展示，后端层则负责处理业务逻辑。中间件层负责与第三方平台的数据交互，数据仓库则专门存储与天气预报相关的数据。
4.4 API接口文档
该API包含实时天气预报数据接口，可查询指定城市的气温数据、湿度数据、降水量概率、风向与风力、空气污染指数等详细信息。
4.5 数据准备
对于聊天机器人，需要准备两个重要的数据源：
为了确保 Chatbot 能够有效识别用户的各类信息，知识存储库需要具备丰富的知识储备。该系统涵盖意图识别、槽位填充、规则制定以及对话管理等多个核心功能模块。在实际应用中，知识存储库的规模越大， Chatbot 对用户输入数据的识别能力就越强。
2.历史对话数据：在训练Chatbot时，关键数据是涵盖用户问答对以及对话系统的反馈数据等。这些数据旨在优化对话机制、提升反馈准确性，并提供聊天推荐功能。
4.6 搭建Chatbot环境
首先，需要配置好Python开发环境。
创建虚拟环境venv：
pip install virtualenv # 安装virtualenv模块
mkdir chatbot_env # 创建目录
cd chatbot_env # 进入chatbot_env目录
virtualenv venv # 创建虚拟环境venv
代码解读激活虚拟环境venv：
source./bin/activate # Linux/MacOS
.\Scripts\activate # Windows
代码解读安装Flask模块：
pip install Flask
代码解读创建Chatbot项目文件，创建一个app.py文件：
from flask import Flask, request, jsonify
import requests
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return 'Welcome to our weather bot!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
代码解读启动Chatbot：
python app.py
* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
代码解读浏览器页面访问http://localhost:5000/，完整且友好的呈现了“Welcome to our weather bot！”的信息。
4.7 添加聊天功能
在Chatbot中添加聊天功能，首先，需要导入ChatterBot库模块，并生成一个Chatbot实例对象：
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
chatbot = ChatBot('Weather Bot')
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)
trainer.train("chatterbot.corpus.chinese")
代码解读在本实现中，我采用了Chinese Corpus作为训练语料库，同时支持使用其他类型的语料进行训练。随后，我们添加了路由函数：...
@app.route('/get_response', methods=['POST'])
def get_response():
user_input = request.json['message']
response = chatbot.get_response(user_input)
return jsonify({'status': True,'message': str(response)})
代码解读在本系统中，我已配置了一个名为/get_response的路由段，该段将接收客户端发送的JSON格式数据包中的'message'字段，并通过调用Chatbot的get_response方法返回相应的响应内容。
然后，测试一下我们的聊天机器人：
>>> message = {'message':'北京的天气如何'}
>>> r = requests.post('http://localhost:5000/get_response', json=message)
>>> print(r.text)
{"status": true, "message": "\u4e0a\u6d77\u7684\u5929\u6c14 \u5f88\u597d\uff0c\u53ef\u4ee5\u4e3e\u52aa"}
代码解读4.8 获取实时天气数据
随后，我将开发代码以实时收集天气数据。为了避免频繁请求，我将设置时间延时以防止超负荷请求。
import time
@app.route('/get_weather_data', methods=['GET'])
def get_weather_data():
city = request.args.get('city')
sleep_time = 1 # 设置延时时间
url = f'http://api.map.baidu.com/weather/v1/?city={city}&key=<你的ak>&extensions=all'
while True:
try:
res = requests.get(url).json()['results'][0]
break
except:
print('error occured...')
time.sleep(sleep_time)
if not res:
data = {}
else:
data = {
'temperature': res['now']['temperature'],
'humidity': res['now']['humidity'],
'wind': res['now']['wind_direction'],
'air_quality': res['now']['air_quality']['aqi'],
'warning': ';'.join([item['content'] for item in res['warning']])
}
return jsonify(data)
代码解读在这里，我搭建了一个名为/get_weather_data的路由，以接收客户端提交的参数city，并调用百度地图API获取实时天气数据。在请求百度地图API时，我设置了延时等待时间sleep_time，持续尝试直至成功。
然后，编辑get_response路由函数，合并两个API的数据源：
@app.route('/get_response', methods=['POST'])
def get_response():
user_input = request.json['message']
location_res = get_location_data(user_input)
weather_res = get_weather_data(location_res['city'])
if not weather_res:
reply = f'{location_res["city"]}暂无天气数据'
else:
temperature = int(round(weather_res['temperature']))
air_quality = weather_res['air_quality']
wind = weather_res['wind'].split()[0]
if temperature > 30:
reply = f'\u4e0a\u6d77\u4eba\u8fd8\u5f88\u9ad8\u4e86({temperature}\u2103)\uff0c{wind}级\u57ce\u9884\u7ea4\u51fa\u7684\u5929\u6c14\uff0c\u4f60\u6c34\u51c6\u5c31\u5fc3\u6eff\u5bf9\u5c11\u8ddd\uff0c\u5176\u4ed6\u4eba\u4eec\u8fdb\u884c\u6bcf\u5206\u65f6\u518d\u8bdd\u6765\u7684\u7cfb\u7edf\u5ba1\u6838\u3002'
elif temperature <= 0:
reply = '\u4e0a\u6d77\u4eba\u5e76\u96be\u665a\uff0c\u53bb\u6709\u7f8e\u597d\u4e86\uff0c\u518d\u6b21\u6709\u4e00\u540e\u5c0f\u592b\u5c04\uff0c\u51cf\u8fc7\u5927\u5176\u4ed6\u4eba\u4eec\u8fdb\u884c\u6bcf\u5206\u65f6\u518d\u8bdd\u6765\u7684\u7cfb\u7edf\u5ba1\u6838\u3002'
else:
reply = f'\u4e0a\u6d77\u4eba\u4e00\u540e\u9760\u70b9\u5929\u6c14({temperature}\u2103),{wind}级\u57ce\u9884\u7ea4\u51fa\u7684\u5929\u6c14\uff0c\u4f60\u6c34\u51c6\u5c31\u5fc3\u6eff\u5bf9\u5c11\u8ddd\uff0c\u5176\u4ed6\u4eba\u4eec\u8fdb\u884c\u6bcf\u5206\u65f6\u518d\u8bdd\u6765\u7684\u7cfb\u7edf\u5ba1\u6838\u3002'
if '紫外线强烈' in weather_res['warning']:
reply += '\n\u4e0a\u6d77\u4eba\u8981\u7ecf\u6d4e\u5c0f\u770b\u89c6\u4fe1\uff0c\u8bf7\u805a\u4f20\u4fe1\u5730\u7684\u5f62\u5f0f\u79fb\u52a8\u53bb\u7ecf\u6d4e\u76ca\u5bdf\u72ec\u767d\u5929\u4e86\u3002'
if '空气质量异常' in weather_res['warning']:
reply += '\n\u4e0a\u6d77\u4eba\u624b\u673a\u8d28\u91cf\u662f\u5371\u5f97\u5c0d\u8bcd\uff0c\u8bf7\u7acb\u4e86\u6bcf\u4fee\u5b85\u6bcf\u5929\u62a5\u544a\u6bcf\u4fee\u5b85\u6bcf\u5929\u4fdd\u62a4\u5371\u5f97\u5c0d\u8bcd\u6216\u63d0\u9192\u6765\u7684\u80cc\u666f\u3002'
return jsonify({'status': True,'message': reply})
def get_location_data(msg):
loc = msg[msg.find('\u4e0a\u6d77'):].strip()
location_str = ''
for i in range(len(loc)):
if loc[i].isalnum():
location_str += loc[i]
elif loc[i] == ',':
break
city = ''.join(filter(str.isalpha, location_str)).capitalize().replace('.', '')
return {'city': city}
def get_weather_data(city):
sleep_time = 1 # 设置延时时间
url = f'http://api.map.baidu.com/weather/v1/?city={city}&key=<你的ak>&extensions=all'
while True:
try:
res = requests.get(url).json()['results'][0]
break
except:
print('error occured...')
time.sleep(sleep_time)
if not res:
data = {}
else:
data = {
'temperature': res['now']['temperature'],
'humidity': res['now']['humidity'],
'wind': res['now']['wind_direction'],
'air_quality': res['now']['air_quality']['aqi'],
'warning': ';'.join([item['content'] for item in res['warning']])
}
return data
代码解读这里，我定义了两个函数，分别用于获取位置信息和获取天气信息。
在get_response函数中，首先调用get_location_data函数以获取用户所在的城市名称，同时调用get_weather_data函数以获取当前城市的实时天气数据。当天气数据为空时，将返回指定城市暂无天气数据。否则，根据当前城市的气温，生成相应的回答。
4.9 部署Chatbot
为了方便部署，我使用Docker容器化部署。首先，创建Dockerfile文件：
FROM python:3.8-slim-buster
WORKDIR /app
COPY requirements.txt.
RUN pip3 install -r requirements.txt
COPY app.py.
CMD ["flask", "run", "--host=0.0.0.0"]
代码解读在本环境中，我采用了Python官方镜像。随后，将依赖项配置写入requirements.txt文件。接着，将app.py文件复制到容器中。最后，我执行了flask命令，设置运行地址为0.0.0.0。
然后，在项目根目录下执行命令构建镜像：
docker build -t weather-bot.
代码解读然后，运行容器：
docker run -it --rm --name weather-bot -p 5000:5000 weather-bot
代码解读最后，建议访问http://localhost:5000/，启动聊天机器人。
至此，我们成功构建了基于Flask开发的智能聊天机器人，该系统具备在线实时天气预报的能力。