近年来,我国中小企业的数量逐年稳定增长,随之而来的是客服市场同样呈现增长态势,呼叫中心和在线客服的市场规模已经突破千亿元。与此同时,随着移动互联网的发展,人们购物的渠道越来越丰富,客服的需求量也随之增大,如果不能提供高质量的客户服务,企业会面临营业额下降,客户流失等一系列问题。因此,如何以较低的成本提供高效且满足自身发展需求的客户服务成为了很多企业重点关注的问题。传统客服多为人工的形式,但人工客服存在着培训成本高、服务多渠道的能力弱、客服人员效率较低等问题。现有的智能客服大多为预先记录常用的问题,通过提供选项供用户选择的方式进行交互,这样的方式与人们所适应的对话方式有较大差异,而且不能解决用户个性化的需求。因此,开发一个以自然语言的方式进行交互,便于个性化定制和扩展的智能客服系统具有重要的意义。本文介绍了一个空调报障场景下的智能客服系统的设计与实现。系统的主要功能有识别用户所描述的空调故障并提供操作自检方法,记录空调和用户的基本信息,与用户确定上门维修时间等。该系统主要包括四个模块。第一个模块为自然语言理解,运用正则匹配,序列标注,语义分析等技术,将用户输入的自然语言文本转换为用户意图、槽、槽值的三元组;第二个模块为对话状态跟踪,根据用户的语义更新当前的对话状态;第三个模块为策略学习,系统通过预先定义好的规则或者强化学习的方式决策出当前轮对话将要执行的动作;第四个模块为回复生成,根据系统要执行的动作生成自然语言文本返回给用户。系统使用Python语言进行开发,采用B/S架构,前后端分离的开发方式,方便后期对系统的维护和迭代。前端选用Htm15、Bootstrap等技术实现用户登录、交互等界面,后端选用Flask作为Web框架,使用关系型数据库MySQL保存对话记录和用户基本信息,使用Flask-SQLAlchemy作为ORM框架,将数据库中的表与Python中的实体对象建立对应关系。系统使用Gunicorn部署,满足多用户并发访问的需求,并使用压力测试工具Jmeter进行多线程测试。在算法方面,系统将BERT预训练模型加入到自然语言理解模块中,在缺少标注的语料上实现了较高的识别准确率。