sayOrder人工智能客服

  • sayOrder是依赖EasyAi进行封装的人工智能客服系统。
  • 它可以分析用户输入的语义，来识别用户的行为，并通过typeID来区分用户意图ID。并通过捕捉其后台设置的关键词类别，来抓出系统关心的用户在语句中包含的内容，比如语句中的时间，地点等。
  • 它还可以与用户自主进行问答交互，进行自主解答疑问或者进行其余意图的交流等。
  • 项目链接地址: https://gitee.com/dromara/sayOrder

sayOrder交互基本业务流程演示

  • 用户第一次进行输入表达自己的想法 用户输入1
  • SayOrder发现用户的描述缺少订单必要信息，则进行反问。用户接收到SayOrder的反问，进一步补充的自己的想法 用户输入2
  • 用户第二次输入信息依然不满足后台14分类法律咨询的订单关键信息要求，继续补充信息，最终完成订单信息补充生成订单。 用户输入3
  • 用户输入想要咨询的问题，SayOrder对用户咨询的问题进行自主解答 用户输入4

以上是SayOrder（基于easyAI引擎）自定义业务接口的简单案例演示，具体安装部署及细节详情请到其主页下载:https://gitee.com/dromara/sayOrder

架构设计

常用底层算法模块

  • 基础矩阵及线代计算模块：

    1.内置矩阵类，矩阵计算类，可以完成常用矩阵四则运算，奇偶性，多元线性回归，逻辑斯蒂回归，欧式距离，余弦相似性，im2col，逆im2col，求代数余子式，求逆，求伴随矩阵，内积等，微分等一系列api。

    2.RGB三通道矩阵，可进行图像转化，剪切，分块，生成图像矩阵等操作方便后续计算。

  • 机器学习-聚类：

    k聚类，混合高斯聚类，密度聚类，学习向量量化聚类等

  • 机器学习-分类及拟合： 多层前馈神经网络，多层循环神经网络，残差网络，多层残差循环神经网络，卷积神经网络，决策树，随机森林，k最近邻等

  • 启发式算法： 粒子群，蚁群，模拟退火

  • 强化学习 动态规划，蒙特卡洛分析，马尔可夫，时序差分

常用上层算法模块

  • 视觉图像： 图像识别，图片摘要，目标检测

  • 自然语言： 语义理解，拆词分词，推理敏感及关键词，语句补全，语言交流

  • 游戏机器人： 自主策略，自主行动

使用

1.将项目下载后打包进本地maven库

2.将easyAi pom文件引入地址引入项目

关注项目

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