个性化回复
本章将讲解什么是个性化回复，以及如何在技能中配置个性化回复。
基本概念
一般来说，当几个意图相近时，机器人答错的风险便会升高，此时可以通过增加各意图下的相似问数量来优化问答效果。但是，这种较为传统的方式对效果的提升仍然有限，并且需要运营人员投入较多的工作量，效率也比较低。
通过观察，我们可以发现这些意图相近的问询在大多数情况下有着相同的结构，只是问询的主体不一样。
比如，在电商场景中，某种商品有不同的型号，但每个型号都有各自的价格、配置等其他信息介绍。实际场景中，用户经常会针对不同型号商品同一维度的信息进行咨询，比如“型号A多少钱？”，“型号B目前价格是多少？”，“型号C配置详情是什么？”，“型号D配置高不高？”等等。稍微分析整理就可以发现，这些问询完全可以归纳成以下两种结构化提问类型：
1、XX型号的价格是多少钱？ 2、XX型号的配置是什么？
其中，“XX型号”就代表着用户提问时具体描述的型号A、型号B、型号C、型号D（以及这四种型号的同义词说法），用户会围绕着这四种型号的产品对其价格、配置等内容进行提问。
在其它场景中，我们也可以发现这种情形，比如在保险问答场景中，用户的提问经常可以被归纳成以下几种结构化类型：
XX保险的投保年龄是多少？ XX保险的犹豫期是多少天？ XX保险的理赔规则的内容介绍？ ……
这些提问的结构性很强，但同一种结构的提问却可能针对完全不同的主题，当机器人问答场景中出现这类问题时，即使相似问很多，仍然无法避免误召回的情况。但是，正是由于它们有着相似的结构特征，而且用于回答这些问题的数据也非常适合被结构化存储，我们便可以使用一种新的方式来优化问答效果，这就是个性化回复。
句式
要使用个性化回复，我们先要从那些整体上具有结构性特点的用户问题入手，学会将零散的用户问题升级成为句式。
以上述保险场景为例，我们已经从用户的提问中归纳出了结构化的提问类型，要怎么样把它们升级成句式呢？
这时候，就要用到实体和词槽了。
- 首先，我们可以创建一个“查询保险年龄”的意图，并在意图中配置一个句式作为相似说法，它可以是下面这样（可以在意图配置界面查看句式的撰写规则）： {"entity":"保险名称"}的投保年龄是多少?
这里“entity”后面的“保险名称”就是结构化问题围绕的主题，具体可以指保险A、保险B、保险C等等。
其次，我们需要为“保险名称”创建一个实体，保险A、保险B、保险C这三种具体保险的名字是实体值。然后，我们再创建一个词槽，把它与保险名称这个实体关联起来。
这样，我们就成功创建了一个句式，不论用户在具体提问时的主语是哪种保险，只要问询符合这个句式结构，都会通过句式命中意图并抽取到保险名称这个实体。并且，机器人会使用抽取的实体值来填槽，为下一步查询答案作准备。
当然，用户也可能用其它的结构来提问，所以我们可以多添加一些句式，使句子结构更加丰富，更好地匹配用户的意图。
使用表格回复
利用句式创建好意图后，我们需要配置答案。由于这些提问的答案具有很强的结构化特征，我们可以将答案数据放在一张表格里进行存储和使用。
如下，我们已经创建了一张表格，并将一些保险属性信息放进了表格中。
接下来，创建一个FAQ技能，关联“查询投保年龄”这个意图。 同时，打开“使用表格回复”右侧的开关，开始配置表格回复的规则，也就是指定机器人怎样查询表格来返回正确的答案。
定位条件是机器人查表的条件，可以配置多条定位条件，它们之间有三种关系可以选择：“且关系”选项最常用，在定位条件有多行时，需要同时满足所有条件，才能查询表格来返回答案。 比如，在电商场景中，商品可能不仅有型号之分，还有颜色之分，使用“且关系”，可以保证查表条件是型号=xx型号，同时颜色=xx颜色。“或关系”选项则意味着多条定位条件中只需要满足一项即可。而“复合条件关系”选项允许使用自定义脚本来实现更复杂的定位条件配置。
在查询投保年龄的场景中，我们只需要定位保险名称即可，定位条件只有一行，“且关系”与“或关系”都适用。点击“新增定位条件”，选择表格中的首列，即“保险名称”作为定位列名，定位关系选择“等于”，点击右侧空格中的{/}，选择我们之前创建的保险名称词槽，这样机器人便可以使用实体抽取的结果去填槽了。
然后，在返回内容中，选择投保年龄，使机器人可以将表格里投保年龄这一列中的具体答案返回给用户。
最后，我们需要配置FAQ的默认答案。如果开启了表格回答，机器人首先会使用表格中的数据回复用户，但有时候，表格中的数据可能出会现空缺，比如表格中新增了保险D，但它的投保年龄一列的值为空，在这种情况下，机器人查表失败，便会返回FAQ的默认答案。
配置完成后，生效该FAQ并训练机器人，我们就可以测试表格回复的效果了。
可以看到，通过使用表格，我们实现了针对投保年龄的个性化回复，避免了为每个保险名称单独创建FAQ的重复性工作，节省了大量的人力及效率，当然，我们还可以依据实际场景的需求，配置更多的个性化回复。
另外，在实际使用时，随着业务的变化，保险名称很可能会持续增多，但不论有多少种名称，只要它的数据符合表格结构，我们需要做的仅仅是增加实体值，之后在表格中为它配置答案即可。