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从应用场景的覆盖面看，Chatbot可以分为开放域（Open-domain）问题和封闭域（Closed-domain）问题两大类。
开放域问题非常接近图灵测试，实现起来也非常困难。这类问题没有太多限定的主题或明确的目标，用户和Chatbot之间可以进行各种话题的自由对话。很显然，由于话题内容和形式的不确定性，开放域Chatbot要准备的知识库和模型要复杂得多。并且，从实际应用场景看，开放域Chatbot的主要应用场景在娱乐方面，更多应用在聊天、虚拟形象、儿童玩具等泛娱乐领域，主要功能是同用户进行开放主题的对话，从而实现对用户的精神陪伴、情感慰藉和心理疏导等作用，代表性的系统如微软“小冰”、图灵机器人等。微软“小冰”和图灵机器人除了能够与用户进行开放主题的聊天，还能提供特定主题的服务，如播报天气预报、讲授生活常识等。它的特点是用户基数比较大、问题空间极大、容易传播、不需要很强的目的性、内容覆盖范围广泛。
与开放域问题不同，封闭域问题通常会限定在一定场景之下，有若干明确的目标和限定的知识范围，也就是说，Chatbot面临的输入和输出通常是有限的。虽然这个限定范围会随着问题领域的变化及对推理深度要求的变化而变化，但无论如何，与开放域问题相比，问题空间大大缩小，目标也更加清晰明确。特别是从应用场景上看，用户不会期待和一个客服Chatbot谈论历史，也不会向一个电商导购Chatbot提各种与购物无关的“刁钻古怪”的问题。并且，更加垂直和场景化的应用使得封闭域Chatbot从诞生的第一天起就肩负了商业使命，无论目标是节省人力成本还是提升人工效率，封闭域Chatbot的定义和评判标准都是清晰且明确的。不过，也正因如此，封闭域Chatbot对于对话错误的容忍度更低、对于回答质量要求更高，这就要求Chatbot能够整合更多的领域知识、用户的基本信息及对上下文语境的分析和判断。并且，针对一个垂直领域建立的模型和知识图谱，往往不能直接迁移到另外的领域。在这些因素的共同作用下，建立一个封闭域Chatbot就不仅是一个技术问题，而是融合商业、产品、运营、数据知识积累和模型调优等方方面面的权衡与综合考量的结果。
封闭域产品比较成熟的应用场景主要有在线客服、教育、个人助理和智能问答等。
（1）应用于在线客服场景下的Chatbot，主要功能是同用户进行基本沟通并自动回复用户有关产品或服务相关的问题，以达到降低企业客服运营成本、提升用户体验的目的。其应用场景通常为网站首页和手机终端。代表性的商用系统有小米的“小爱同学”、京东的JIMI客服机器人等。用户可以通过与客服Chatbot聊天，了解商品的具体信息、反馈购物中存在的问题等。客服Chatbot应具备一定的拒识能力，即知道自己不能回答用户的哪些问题，以及何时应该转向人工客服。
（2）应用于教育场景下的Chatbot，能根据不同的教育内容构建交互式的语言使用环境，帮助用户学习。在某项专业技能的学习过程中，它能指导用户逐步深入地学习并掌握该技能；在用户的特定年龄阶段，它能帮助用户进行某种知识的辅助学习等。其应用场景通常为具备人机交互功能的学习、培训类软件及智能玩具等。以科大讯飞公司的“开心熊宝”（具备移动终端应用软件和实体型玩具两种形态）智能玩具为例，它可以通过语音对话的形式辅助儿童学习唐诗、宋词，以及回答简单的常识性问题等。
（3）应用于个人助理场景下的Chatbot，主要通过语音或文字与Chatbot系统进行交互，实现个人事务的查询及代办功能，如天气查询、空气质量查询、定位、短信收发、日程提醒、智能搜索等，从而辅助用户更便捷地处理日常事务。其应用场景通常为便携式移动终端设备，代表性的商业系统有Apple Siri、Google Assistant、微软Cortana、出门问问等。其中，Apple Siri的出现引领了移动终端个人事务助理应用的商业化发展潮流，Apple Siri具备聊天和指令执行功能，可以视为移动终端应用的总入口。然而，因语音识别能力、系统本身自然语言理解能力的不足，以及用户使用语音和UI（User Interface，用户界面）操作两种形式进行人机交互时的习惯差异等限制，Siri没能真正担负起个人事务助理的重任。
（4）应用于智能问答场景下的Chatbot，主要功能包括回答用户以自然语言形式提出的事实型问题和需要计算及逻辑推理型的问题，以达到直接满足用户的信息需求及辅助用户进行决策的目的。其应用场景通常作为问答服务整合到Chatbot系统中。典型的智能问答系统除了上文提到的IBM Watson，还有Wolfram Alpha和Magi，后两者都是基于结构化知识库的问答系统，且分别仅支持英文和中文的问答。
当我们从应用角度来看Chatbot时，可以根据其应用场景和特点对其进行分类。以下是一些常见的Chatbot分类。
垂直行业Chatbot是指基于特定行业或领域的需求和场景而设计的Chatbot。这种Chatbot可以更精准地满足特定行业或领域的用户需求，提供更加定制化的服务和解决方案。
垂直行业Chatbot的应用场景非常广泛。举例来说，医疗健康领域的Chatbot可以帮助医生记录病历和问诊，也可以为患者提供医疗咨询和指导。在金融领域，Chatbot可以提供个性化的理财建议，帮助客户优化投资组合，还能进行交易操作。在教育领域，Chatbot可以帮助学生学习和测试知识，提供个性化的辅导和学习建议。
除了以上行业，垂直行业Chatbot的应用场景还包括客服、物流、旅游、餐饮等众多领域。这些Chatbot既可以通过企业自有平台进行部署，也可以通过第三方平台接入和使用。
垂直行业Chatbot的设计和开发需要考虑行业或领域的特殊需求和场景，包括对行业术语和业务流程的深入理解，以及对行业的法律、政策和规范的了解。同时，垂直行业Chatbot的开发也需要对数据的采集和处理进行专业化的处理，以确保Chatbot可以提供准确、实用的服务和解决方案。
总的来说，垂直行业Chatbot的出现，让企业和用户都能够受益。企业可以通过Chatbot提供更加个性化和专业化的服务，提高用户满意度和忠诚度，也可以为企业降本增效。用户则可以享受到更加精准和便捷的服务，解决实际问题，提升生活质量。
智能客服Chatbot是Chatbot应用中应用最为广泛的一类，其主要作用是替代传统的人工客服，提供更快捷、高效、个性化的客户服务，能够有效降低企业运营成本，提升客户满意度。
智能客服Chatbot主要应用于以下场景。
（1）在线客服：在企业官网或社交媒体平台上，智能客服Chatbot可以通过语音、文字、图片等多种方式在线解答客户咨询的问题。Chatbot可以利用自然语言处理技术，快速理解客户问题，并给出准确、及时的答案。这种形式的Chatbot往往需要接入企业客服系统，将Chatbot提供的答案与人工客服答案进行整合，保证客户得到良好的服务质量。
（2）自助服务：智能客服Chatbot可以通过自然语言处理技术和机器学习算法学习并理解客户需求，为客户提供更加精准的自助服务。在许多场景下，客户不需要与人工客服交互，只需要通过智能客服Chatbot便可快速解决问题，如办理业务、查询账单、修改账户信息等。
（3）客户反馈和投诉：企业可以通过智能客服Chatbot为客户提供投诉渠道，客户可以通过Chatbot快速进行反馈和投诉，企业可以及时处理客户的投诉，改善服务质量。
智能客服Chatbot在应用中的优势主要包括以下几点。
（1）节约成本：与传统人工客服相比，智能客服Chatbot能够大幅降低企业运营成本。Chatbot可以为客户提供 7×24 小时的在线服务，不需要支付额外的加班费用。Chatbot能够同时为多个客户服务，不需要雇佣大量的人工客服。智能客服Chatbot可以根据用户提出的问题快速给出准确的答案，避免了用户等待人工客服的时间和烦琐的问题解答流程。
（2）提升客户体验：智能客服Chatbot通过自然语言处理和机器学习算法学习客户需求，能够为客户提供个性化、快速的服务。Chatbot不会因为客户数量过多而出现疲劳、情绪波动等问题，保证服务质量的稳定性。
（3）实时数据分析：智能客服Chatbot可以记录客户的咨询问题、投诉内容等信息，为企业提供实时的数据分析。企业可以通过Chatbot分析客户需求，优化产品和服务策略，提高客户满意度。
智能客服Chatbot的应用也在不断地演进，从最初的简单问答式Chatbot，到现在的多场景、多模态、多语言和多渠道的智能客服Chatbot。随着技术的发展，智能客服Chatbot可以利用机器学习、自然语言处理、语音识别等技术，进行智能化的交互，更好地适应用户需求，提升用户体验。此外，智能客服Chatbot还可以和其他系统集成，增加更多的服务功能，如智能推荐、个性化服务等，为用户提供更加优质的服务。
工作Chatbot是指针对企业内部或者团队的工作流程和任务管理，用于辅助工作的Chatbot。这些Chatbot可以与其他工具和应用程序集成，为用户提供各种辅助工作的功能，例如项目管理、日程管理、文档管理和DevOps管理等。常见的工作Chatbot如下。
（1）Hubot：GitHub推出的一款Chatbot，旨在通过Chatbot进行DevOps管理，其理念称为ChatOps。通过在Slack中运行Hubot，可以通过简单的命令完成部署、监控、测试等操作，从而提高开发效率。
（2）Trello：Trello是一款在线团队协作工具，也提供了Chatbot的功能，可以通过在Slack中与Trello Chatbot交互来管理项目进度、任务分配等事项。
（3）Asana：Asana是另一款在线团队协作工具，也提供了Chatbot的功能，可以通过在Slack中与Asana Chatbot交互来分配任务、更新进度等事项。
（4）Google Hangouts Chat：Google Hangouts Chat是谷歌推出的一款企业级团队聊天工具，也支持Chatbot。通过在Chat中与Google Hangouts Chatbot交互，可以完成日程安排、任务分配和文件共享等工作事项。
工作Chatbot的优点在于可以集成到已有的工作平台中，让用户在一个平台上完成多项工作任务，减少了切换平台的时间和精力，提高了工作效率。同时，工作Chatbot可以快速响应用户需求，降低了人工干预的成本，让企业在有限的资源下更高效地完成任务。
娱乐Chatbot是一类专注于提供用户娱乐服务的Chatbot，可以为用户提供各种形式的娱乐体验，例如游戏、音乐、电影等。这类Chatbot主要应用于游戏、娱乐公司和媒体行业，旨在为用户提供便捷、有趣、交互式的娱乐体验。
具体而言，娱乐Chatbot可以分为以下几种。
（1）游戏Chatbot：这种Chatbot可以提供各种类型的游戏，例如文字游戏、智力游戏和角色扮演游戏等。用户可以通过聊天与Chatbot互动来完成游戏任务或解谜，享受游戏乐趣。
（2）音乐Chatbot：这种Chatbot可以提供音乐播放、歌曲推荐和歌词查询等功能。用户可以通过对Chatbot输入语音或文字获取音乐相关信息或播放自己喜欢的歌曲。
（3）电影Chatbot：这种Chatbot可以提供电影推荐、票房查询和影院选择等功能。用户可以通过对Chatbot输入语音或文字获取电影相关信息或选择自己喜欢的电影院和电影。
（4）社交Chatbot：这种Chatbot可以提供交友、约会和配对等功能。用户可以通过与Chatbot的聊天来认识新朋友或找到心仪的对象。
总的来说，娱乐Chatbot为用户提供便捷、娱乐化的服务，让用户享受到更加有趣、互动式的娱乐体验。
教育Chatbot是一类旨在辅助教育教学的Chatbot，其应用领域涵盖从学前教育到高等教育的各个阶段。它们可以提供实时反馈和有针对性的指导，帮助学生更好地学习，同时还能为教师提供帮助和支持。
教育Chatbot的应用场景包括但不限于以下几个方面。
（1）学习辅助：教育Chatbot可以为学生提供定制的学习内容和学习计划，还能回答学生的问题并提供实时反馈。通过这种方式，学生可以更加高效地学习，并且在需要时能够得到针对性的帮助。
（2）测评辅助：教育Chatbot可以为学生提供模拟测试和评估，评估他们的学习进度和能力水平，并为他们提供个性化的学习建议和指导。
（3）教学辅助：教育Chatbot还可以为教师提供支持和帮助，例如在课堂上提供实时答疑，辅助教师管理学生作业和评估学生表现等。
（4）信息查询：教育Chatbot还可以帮助学生查询各种教育信息，包括学校和课程介绍、招生信息、奖学金和助学金等。
随着人工智能技术的发展和普及，教育Chatbot将越来越受欢迎，并且在未来有望为学生和教师提供更加个性化、高效的学习和教学辅助服务。
个人助手Chatbot是为了满足个人生活和工作需求而设计的一类Chatbot，通常被称为虚拟助手，可以帮助用户处理日常事务、提供服务和信息。下面是一些常见的个人助手Chatbot。
（1）日程管理Chatbot：这类Chatbot可以帮助用户安排日程，提醒用户活动和会议安排、设置提醒和管理日历等。
（2）健康管理Chatbot：这类Chatbot可以帮助用户管理健康，提供健康建议和信息，包括饮食、运动和心理健康等。
（3）购物Chatbot：这类Chatbot可以帮助用户顺利完成在线购物，提供商品搜索、推荐和购物指南等服务。
（4）语言学习Chatbot：这类Chatbot可以帮助用户进行语言学习，提供词汇、语法、口语练习和听力等方面的辅助服务。
（5）社交Chatbot：这类Chatbot可以帮助用户管理社交账户，发送和接收消息，提供社交咨询和建议。
（6）旅游Chatbot：这类Chatbot可以帮助用户规划旅行行程，提供景点介绍、餐饮推荐和交通信息等服务。
（7）金融Chatbot：这类Chatbot可以帮助用户管理个人财务，提供理财建议和投资咨询等服务。
总之，个人助手Chatbot可以在多个领域为用户提供便利，为用户解决生活中的各种问题。
值得注意的是，以上分类并不是互相独立的，一个Chatbot也可能同时具备多种特点。在实际开发中，需要根据不同的需求和场景，选择合适的Chatbot类型。
行业中通常将Chatbot分成三类：闲聊型Chatbot、任务型Chatbot和问答型Chatbot。
闲聊型是一种开放的、不限定领域的Chatbot类型，也是最为大众熟知的Chatbot类型。
闲聊型Chatbot的应用场景通常是虚拟的陪伴助手，如微软“小冰”等。
应用中可能会出现如下对话：
“我今天不高兴。”
“你为什么不高兴？”
“因为感情的问题不高兴。”
闲聊型Chatbot几乎不可控，Chatbot不知道用户下一句话会说什么。通常，这个系统会根据大数据构建一个闲聊库，根据用户的对话，检索类似的回答信息并返回用户。设计闲聊型Chatbot有两种技术方案：一种是检索式；另一种是生成式，从闲聊库里生成模型。
闲聊对话系统的优化目标是：与用户聊得越久越好。闲聊型Chatbot的案例如图3-1所示。
图3-1
可以看到，这是一种没有明确目的的对话。只要用户愿意，就可以和Chatbot一直聊下去。在此说明，闲聊型Chatbot的搭建不在本书探讨的范围内。
任务型Chatbot指在特定条件下提供信息或服务的Chatbot。通常情况下，其功能是满足带有明确目的的用户，可应用在查流量、查话费、订餐、订票、咨询等任务型场景中。由于用户的需求较为复杂，通常需分多轮互动，但是在一些简单的场景（如控制硬开关等）中，仅单轮互动也可以完成目标。用户也可能在对话过程中不断修改自己的需求，任务型Chatbot需要通过询问、澄清和确认来帮助用户明确目的。
需要注意的是，任务型Chatbot和问答型Chatbot都有固定的任务，但是任务型Chatbot需要对每一句话进行参数转换。如果用户提出“帮我订一张明天下午2点从北京出发去上海的机票”，那么任务型Chatbot会把需求参数化为“明天下午2点”“北京”和“上海”，任务目标是订机票。
任务型Chatbot的应用场景如下：
（1）智能助理：例如办公行政的助理。可以向它提出要求：“我要订一张从北京到上海的机票”。
（2）母婴专家：问一些育儿相关的问题，Chatbot通过多轮对话引导用户完成一个任务。
（3）导游：例如“去厦门的鼓浪屿怎么走”。
（4）智能会议系统：例如用一句话操控幻灯片自动打开、投影仪自动打开、拨通一个会议电话等。
（5）地图导航和车载系统。
（6）儿童故事机：它会同时用到任务型Chatbot和闲聊型Chatbot，有明确教育目标的是任务型Chatbot，剩下的是闲聊型Chatbot，主要为了陪孩子聊天，聊得越久越好。
从技术方案上看，任务型Chatbot会更可控，也可以完成更精准、较好实现的复杂需求。它通常使用意图识别和实体抽取的多轮对话方式完成，通常会对接一些公开的API（Application Programming Interface，应用程序接口）和相关的知识图谱来获取准确信息，推送给用户。在这里，意图和实体等要素是要预先定义清楚的。
任务型Chatbot对话的优化目标是用最短的对话轮次满足用户的需求。
如图3-2所示，我们看到，用户说的每一句话都可以转换成明确的参数。Chatbot收集所有的参数后完成整个任务。整个对话围绕着一个目标，只有通过多轮对话才能达成这个目标。只要完成这个目标，Chatbot就是合格的。
图3-2
问答型Chatbot同样有任务目标，例如，回答“什么叫作经停航班”“怎么定闹钟”“如何购买现金贷”，但是不需要将其转化成参数。
问答型Chatbot主要应用在电话客服场景中：它能帮我们解决售前80%的共性基础问题，例如，“什么叫作经停航班”或是某个产品的使用情况等；除了电话客服，在网页、App、微信公众号上，以及电商、金融、银行等系统中，这种问答型Chatbot也非常常见。
从技术方案上看，问答型Chatbot比任务型Chatbot更加精确、可控和简单，需要自行挖掘问答对或知识图谱，通常使用“意图识别+多轮对话+对接企业API+企业知识图谱补充”的方式回答相关问题。
问答型Chatbot对话的优化目标是用最短的对话轮次满足用户的需求。只要解决了问题，聊天时间越短越好。图3-3所示为一个问答型Chatbot的案例。
图3-3
读者需要明确的是：在很多实际场景中，只用一个类型的Chatbot很难解决所有问题。如图3-4所示，在差旅Chatbot的案例中，我们需要同时用到任务型Chatbot和问答型Chatbot。
图3-4
用户提出要求“后天出差，帮我订张飞往深圳的机票吧”，任务型Chatbot一步一步地搜集城市、时间等参数信息，直到任务完成。
用户又问：“什么是经停航班”问答型Chatbot在数据库里检索出类似的问题答案回答用户。
这就是一个任务型Chatbot和问答型Chatbot结合使用的案例。
三种Chatbot的特色对比如表3-1所示，希望读者在搭建自己的Chatbot时，不要拘泥于某一种场景，例如只用某一类型Chatbot。只有将多种类型的Chatbot综合应用，它才会更聪明。
表3-1
