來自eBay的軟件工程師Robet Enyedi在QCon紐約2017會議上談了個人購物助手這款購物機器人應(yīng)用背后的架構(gòu)設(shè)計。這款購物機器人助手于2016年發(fā)布，是基于Facebook Messenger打造的，集成了AI組件和ebay的用戶數(shù)據(jù)，通過對話的形式來為用戶提供購物選擇。

　　Enyedi認(rèn)為AI技術(shù)給商業(yè)帶來了深遠(yuǎn)的影響，簡潔的、能夠提供個性化交互的在線購物體驗才能滿足當(dāng)前用戶的需求。

　　開發(fā)購物聊天機器人有諸多挑戰(zhàn)，例如要解決關(guān)聯(lián)性問題，提供購物會話、信息會話以及售后會話等功能，這可不止是簡單的搜索。同時，系統(tǒng)設(shè)計上也存在約束，比如用戶的輸入信息可能比較少，或者由于多次交互導(dǎo)致用戶輸入信息零散化等問題。要準(zhǔn)確理解用戶的輸入，需要大量的數(shù)據(jù)作為輸入，系統(tǒng)的輸出也要能做到用戶友好。

　　第三方機器人框架一般都支持自然語言理解和處理、意圖檢測（例如天氣、航班以及購物等信息）、實體抽?。ɡ鐢?shù)字、溫度等信息）。但是他們在非線性會話和粗粒度機器人記憶功能方面很有限，API、工具和實現(xiàn)方面的可用度和成熟度也千差萬別。eBay團(tuán)隊自己實現(xiàn)了機器人解決方案，其可以提供商務(wù)感知的輸入分析，這些分析結(jié)果又可以通過大規(guī)模數(shù)據(jù)分析、細(xì)粒度的長期且存儲安全的機器人記憶管理來調(diào)整，并且支持非線性多輪次會話。

　　購物機器人架構(gòu)一般包含以下幾個模塊：

　　Facebook Massagener

　　購物機器人內(nèi)部組織（ShopBot Fabric）

　　購物機器人AI系統(tǒng)（包括輸入處理器和對話管理器）

　　數(shù)據(jù)存儲（機器人記憶和知識圖譜）

　　購物機器人技術(shù)?；谖⒎?wù)架構(gòu)，包括java8、Scala、Python、Play、Google Cloud BigTable以及Spark機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。部署模型基于Google云平臺、Docker以及Kubernetes。

　　這款應(yīng)用支持多輪次會話和多模式系統(tǒng)輸入等特性。多模式系統(tǒng)輸入可以是文本、點擊、音頻或者這些所有輸入的混合。多輪次對話則包含圍繞一個話題的對話，這比傳統(tǒng)的一維搜索效率更高。

　　對話管理器是購物機器人應(yīng)用的核心模塊，輸入分析、機器人記憶管理、商品檢索、搜索（文本，可視和綜合搜索）以及知識圖譜等，都依賴于對話管理器。

　　購物機器人未來規(guī)劃包括：在云端提供eBay全部的庫存詳單，在非線性對話交流功能上繼續(xù)創(chuàng)新以及在可使商務(wù)對話更加簡潔和快速的AI技術(shù)上投入研究等。