Citibot 聊天机器人搜索引擎如何运用 AI 技术查找更多答案

本文为 TensorIoT 公司的 Francisco Zamora 与 Nicholas Burden，以及 Citibot 公司 Bratton Riley 共同撰写的客座文章。援引他们的表述，“TensorIoT 是 Amazon Web Services 高级咨询合作伙伴，在 物联网、 机器学习、工业物联网以及零售等领域具有竞争力。作为前 Amazon Web Services 员工建立的企业，TensorIoT 已经为全球客户提供端到端的物联网与机器学习解决方案。Citibot 则为民众及政府机构提供工具，借此实现高效、有效的沟通与民事改革。”

 

Citibot 是一家科技企业，专为美国各级地方政府构建基于 AI 技术的聊天解决方案。借助 Citibot，当地居民可以通过文本回复快速获取市政相关问题的答案、上报新问题并接收实时警报。为了增强这些交互操作，Citibot 选择使用 Amazon Lex 服务，借此为文本及语音类应用程序构建对话界面。Citibot 开发出一款聊天机器人，专门负责处理最基础的呼叫查询，保证政府雇员可以将更多时间与精力投入到更为重要的社区工作当中。

 

COVID-19 疫情带来的挑战，再次凸显出公共事业机构对高扩展性自助服务工具的迫切需求，他们需要依靠这类工具向成员发布可靠信息。在 COVID-19 爆发之际，市民们开始大规模查询关于病毒预防与失业保险的信息，Citibot 呼叫中心的等待时间也随之急剧增加。为了提升聊天机器人在处理全新查询类型时的灵活性与健壮性，Citibot 开始向其中添加通用型搜索功能。Citibot 希望超越第三方解决方案的樊篱，保证使用精心挑选的常见问答内容，同时结合来自疾控中心、联邦、各州及地方政府多个网站的发布数据，打造出一套能够切实服务民众的呼叫体系。

 

为了设计这样一套通用型搜索解决方案，Citibot 选择了 TensorIoT。TesnorIoT 是一家专门研究无服务器应用程序开发工作的 Amazon Web Services 高级咨询合作伙伴。他们打造出一套解决方案，将 TensorIoT 的 Web 连接器工具与企业搜索服务 Amazon Kendra 匹配起来。TensorIoT 的 Web 连接器工具内置于 Amazon Web Services 当中，帮助 Amazon Kendra 对目标网页的内容进行索引，并将相关结果作为 Amazon Lex intents 无法直接提供答案时的备选搜索 intent。