数据看板

功能概述

要实现智能对话机器人能够“智能”地回答用户问题，大致需要按以下步骤进行机器人配置：

1. 首先是需要创建机器人；

2. 其后是需要“赋予”机器人有关业务知识——配置机器人；

3. 再后是需要对具有知识的机器人的问答效果进行测评，以保证机器人实际使用效果——标注任务、全局测试窗；；

4. 最后是对机器人的使用并对其效果进行监督与优化——发布知识与机器人、部署应用、数据看板。

数据看板在使用对话机器人的整体链路中作用如下图所示：

其中数据看板是数据可视化的载体，智能对话机器人数据看板主要分为接待概况和会话历史两个模块。其中接待概况主要展示所选机器人在某一段的接待情况；会话历史展示的是所选机器人在所选时间段中用户与机器人进行的对话。通过对数据看板有关数据的分析，不仅能够直观看到对话机器人在业务上的应用效果，还能定位到对话机器人在服务用户中存在的问题。

功能入口

进入有关机器人空间后，选中左侧导航栏数据看板项后，根据实际业务需求选中接待概况、会话历史标签即可查看、下载有关数据。

接待概况

数据指标信息查看

用户可以查看所选机器人在某一时段的接待情况，有关筛选条件和数据指标截图与释义如下：

1. 筛选条件

   • 时间范围：支持设置时间筛选条件为“昨天、最近一周、最近一月和自定义时间范围”。

   • 数据来源：支持设置数据来源筛查条件为：“C端和测试窗”。

2. 数据指标含义

   • 机器人服务接待量

     • 接待人次：所选机器人在所选时间内，用户的会话量（session量），在智能对话机器人的控制台上就是指打开测试窗的次数。

     • 对话轮次：用户发出一次对话，记为一个对话轮次，含OpenAPI Chat会话，不含OpenAPI Associate会话。通常一个会话（session）由多个对话轮次（chat）组成。该指标用来衡量机器人的对话量。

     • 平均对话轮次：对话轮次/接待人次，表示平均每通会话的对话轮次。该指标表明用户对机器人使用的粘性，会话中平均对话轮次越多，粘性越高。

   • 终端用户评价

     • 点评率：点评对话轮次/总对话轮次（配置相应接口后展示该数据）。

     • 点赞率：点赞对话轮次/点评对话轮次（配置相应接口后展示该数据）。

     • 点踩量：点踩对话轮次/点评对话轮次（配置相应接口后展示该数据）。

       说明

       点评率、点赞率、点踩率这几个指标，需要用户在开发C端对话框时，在前端布上点踩点赞按钮；并且调用我们预留的feedback接口，埋赞踩信息。从而保证底层日志里能记录此字段。

   • 其它

     • 无答案率：机器人默认回复或大模型拒识对话轮次/总对话轮次

图表信息查看与接待明细数据下载

支持展示机器人回答类型分布图和表，方便更加清晰地了解机器人接待用户所利用的知识及回复情况。有关截图与概念释义如下：

• 机器人回答类型分布表：显示所选时间段内不同答案类型的对话进行的对话轮次。

• 机器人回答类型分布图：用于展示所选时间段内无答案、高频问答、多轮对话、表格问答、闲聊、企业知识和其他这些答案类型的对话情况。

  说明

  • 其他：当机器人回复的答案来源于指令、跨引擎澄清，此时机器人回复的答案类型定义为其他。

  • 接待明细数据下载：显示所选时间段接待人次、对话轮次、会话平均轮次等数据。并且可以对有关数据进行下载导出，单次可下载数据量上限为10000条。

会话历史

会话历史明细展示的是所选机器人在所选时间段中用户与机器人进行的对话。会话历史具体界面截图与有关字段含义如下：

• 提问时间：每次用户提问的触发时间（当前机器人询问时间）。

• 提问内容：用户提问原声。

• 答案内容：机器人针对用户提问回复的答案内容。

• 答案类型：机器人答案的类型，如：知识、多轮对话、FAQ澄清、系统语聊等。

• session_id : 会话的唯一标识。

• chat_id : 用户问题的唯一标识。

• 知识id：知识所属的类目名称。

• 知识名称：知识所属的类目名称。

• 知识类目：知识所属的类目名称。

• 对话流名称：命中对话流的名称。

• 节点名称：该轮QA命中的对话流节点名称。

• 是否业务完结节点：ds中'sessionFinish' 的值，是否为标识的业务完结节点。

• 意图类型：命中对话流时命中意图的类型（意图命中的来源）。

• 意图详情：命中对话流时命中意图的具体话术。

• 意图名称：命中对话流时命中意图的名称。