AI客服：Dialogflow/Rasa对话机器人开发培训课程
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培训对象： AI客服开发人员、NLP工程师、客服系统管理员、产品经理。
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培训目标：
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理解对话机器人（Chatbot）的核心架构和工作原理。
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掌握Google Dialogflow的意图、实体和对话流设计。
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能够使用Rasa开源框架开发本地化部署的客服机器人。
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具备对话机器人的训练、测试和优化能力。
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培训内容介绍：
一、 对话机器人技术概览： 了解基于规则、检索式、生成式对话机器人的差异，对比Dialogflow与Rasa的适用场景。
二、 Dialogflow基础架构： 理解Agent、Intent（意图）、Entity（实体）、Context（上下文）、Fulfillment的核心概念。
三、 意图设计与训练： 设计客服场景的意图（查询订单、退货咨询、产品咨询），添加训练语料，测试意图识别准确率。
四、 实体抽取与应用： 定义系统实体和自定义实体，抽取用户语句中的关键信息（订单号、产品名、日期）。
五、 对话流设计： 使用上下文管理多轮对话，设计分支对话路径，处理用户意图切换。
六、 Fulfillment与后端集成： 使用Cloud Functions或Webhook实现意图的Fulfillment，调用后端API查询数据。
七、 多语言支持： 在Dialogflow中配置多语言版本，支持不同语言用户的客服需求。
八、 Rasa框架架构： 了解Rasa NLU和Rasa Core的架构，本地部署Rasa开发环境。
九、 Rasa意图与实体配置： 编写NLU训练数据（nlu.yml），定义意图和实体，训练NLU模型。
十、 Rasa对话管理（Stories）： 编写对话故事（stories.yml）定义对话流程，使用规则处理确定性对话。
十一、 Rasa自定义动作： 开发自定义动作（actions）连接外部系统，查询数据库或调用API。
十二、 实战项目：客服机器人开发： 针对电商客服场景，使用Dialogflow或Rasa完成从设计、训练到部署的完整开发。
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