对话系统是人机交互的重要技术，广泛应用于客服机器人、智能助手等领域。以下是核心知识点梳理：
1. 基础概念
- 定义：通过自然语言处理实现人与机器之间的交互
- 关键组件：
- 语音识别 (ASR) 🎤
- 意图识别 (NLU) 🧠
- 对话管理 (DM) 🔄
- 语音合成 (TTS) 🎵
- 技术挑战：上下文理解、多轮对话、情感计算 ❤️
2. 常用技术栈
| 技术 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| Rasa | 开源框架 | Rasa官方文档 |
| BERT | 预训练语言模型 | 中文预训练模型 |
| Dialogflow | 谷歌云服务 | Dialogflow教程 |
| MeCab | 分词工具 | MeCab使用指南 |
3. 应用场景
- 电商客服 💼
- 智能家居控制 🏠
- 医疗咨询 🏥
- 教育辅导 📚
4. 实践建议
✅ 从简单规则系统开始
✅ 使用预训练模型加速开发
✅ 注重对话流的容错设计 🛑
想要深入了解对话系统实现细节，可以查看对话系统实战项目的完整代码示例。