类目
用于对知识进行分类管理，是知识的最上层管理层级。例如：“行政”，“财务”，“人事”等。
核心词
核心词等于关键词；是一个词或者短语，是某个机器人语义处理的最小含义的表达。如：“信用卡密码丢失怎么办？”。此句中如果核心词为“信用卡”，机器人在处理时先将问题范围缩小到“信用卡”，然后再分析该核心词下的知识以应答用户提问。
同义词
表示和词条意思相同的词汇或短语，通过添加同义词可以增加机器人的识别能力，例如词条“打印机”下设置同义词“云打印”。这个时候机器人会学习到“打印机”和“云打印”表示的是同一个意思并加以识别。
问候语
用户进入机器人聊天页面时显示的欢迎语。
智能卡片
用户进入机器人聊天页面时出现的结构化卡片，主要用于设置高频常见问题等。
快捷短语
网页版机器人聊天页面输入框上方，快捷短语用于配置高频问题，可实现向机器人发送预设提问。
无答案回复
当用户的问题不包含在机器人的知识库内，机器人的默认回答。
对话工厂
对话工厂允许用户按照既定的话术套路设计用户与机器人之间的对话，通过“Slot Filling(填槽)”技术，机器人可以与用户在对话中完成业务流程处理。当用户与机器人的会话匹配到意图时，机器人会按照预先编排的多轮对话来收集所需参数。当意图的全部参数收集完毕，机器人会调用意图处理逻辑中配置的服务来进行业务处理。 以此可以实现：机器人订单查询、退货、订票等。
Dialog （对话流）
Dialog Studio管理业务的容器，比如订票，查物流，交话费为一个Dialog。
Node（节点）
Dialog进行图形化配置的最小操作元。对话编辑节点，包含Entry, Slots, Response, Function。
Response （回复）
机器人返回给用户的内容，可以是以下形式：
text，静态文本，支持用户配置多条，可以随机出。Image，图片Button List, 按钮列表。
Function （函数）
Built-in, HTTP等。
Entry （触发）
进入Node的条件项，支持“AND”， “OR”运算符。可以以“context variables”，“entities”，“intents”，“event”条件触发进入节点。
Slots （填槽）
参与slotfilling的所有参数，每个参数的校验实体、是否必填、是否数组、反问response、生命周期。
Context Variables （全局变量）
上下文参数，填槽或API中传递的上下文参数。
Intent （意图）
意图，可以以NLU和规则处理等形式被触发。
Entity （专有名词）
专有名词，实体，包含系统默认实体和用户自定义实体。