开发者学堂课程【3节课走进云小蜜产品：课时2：复杂多任务助理搭建】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/298/detail/3496
课时2：复杂多任务助理搭建（一）
内容介绍：
一、简介
二、讲解部分
三、实操
一、简介
本课程主要讲解复杂多任务助理搭建，课程主要分为两大部分，第一部分是整个对话构建的基本方法和最佳实践，并且提供一些输入；第二部分是实操阶段，以一个具体案例讲解对话构建的技巧和注意事项。讲解的内容包括如何设计较为复杂的多任务场景，以及如何能够通过对话工厂实现复杂多任务助理，以下是本次课程的大纲：
1.复杂场景案例
2.对话流设计
3.功能实现
4.调试&优化
5.实操
二、讲解部分
以下是具体的较为复杂的场景：会员卡助理
会员卡包括一些基本操作，例如挂失，查余额，补办或退卡等等。需要关注的就是当中的核心功能。在完成对话流设计之前，需要对助理要完成的主要功能做一定抽象。例如会员卡最关心的是用户的三个诉求包括挂失，查余额和退卡。其中较为高频的操作是查余额需要对其进行比较，交互过程需要将其清楚的描述出来，例如用户开始会说“我要查余额”，机器人会询问“您的卡号是多少”，用户说“忘记卡号”或提供卡号。此时机器人收集卡号，同时调用 web API 完成卡号校验，如果卡号校验通过，就将余额查询，并获取，通过机器人回复给用户，告诉用户具体的余额，如果校验不合法，那么就通知用户，引导用户同再次输入卡号。整个流程需要将其设计的较为清晰，可以采用Visio等画图工具，先将草图画出来，有了草图之后，通过不断推演将分支考虑进去，不断丰满流程，得到较好的图纸之后，实现就有依据了。
真正开始构建对话流时，最佳实践如下：
1.优先主流程，尽快跑通
2.设计合理的异常流程，引导用户回到主流程
3.节点命名表义清晰
4.意图话术尽可能丰富多样
通过以上最佳实践，防止刚开始就要进行细节调优。要先将整个主路径走通，进入到迭代 loop 中。用户能够不断通过反馈增强流程。在调试过程中会发现一些异常情况需要处理。例如只要新增节点或其他情况，需要将情况描述清楚。同时在机器人回复的时候给予较好的引导话术，例如卡号识别有问题或卡号不合法，需要有较好的引导，引导用户再次做输入的动作。第3点，在配置流程当中有许多节点需要将节点命名做到清晰直观，有一定规范。防止使用太多不认识的符号或数字，对于后期维护会较为困难。第4点，由于是机器人，对于用户的语言理解较为关键，虽然平台内置的算法模型很优秀，但也需要用户提供话术的样例。只要将较为典型的多样的表述配置进去，保证整个意图理解的准确性和覆盖度。
以下是整个对话工厂的画布当中的主要功能：
节点功能，对节点进行了抽象：
用户侧，用户说一句话的时候，需要有触发节点，将用户说的内容进行理解；
机器人想，是函数上的操作和和谐判断。例如判断节点，类似于编程当中的 if else 语法；
服务节点，是 API，能够调用外部接口；
函数节点，给予用户更自由的开发函数功能的节点；
赋值节点，将具体的值赋值给某个变量，后续可以续使用该变量。机器人回答，就是机器人回复的话术配置在此处。
系统的内置能力，主要与对话相关，槽位信息的收集是较为普遍和通用的能力。将其抽象为填槽节点，例如收集卡号，收集手机号等，这些信息能够通过填槽节点来完成。
以上是画布当中节点的说明。在课程当中使用时，会具体讲解如何配置。在整个配置过程当中会遇到许多问题，在配置完成之后需要做 debug 调试。类似于写代码，下方有文本输入框，输入完成之后右边是用户说部分，左边是机器人的回答。
以上是一轮交互，下方是较为详细的调试信息。需要知道如何查看该信息，如何分析问题，定位问题。根据以上信息进行优化流程，
