第一题：设计人工智能交互的最优流程
1、先把最关键的指标找出来。（交互的关键指标包括：解决问题的比率，响应时间、
转接率、转接成功率、错误率、客户满意度)
2、然后再根据指标去开展工作（包括收集数据，分析数据，评估现在人机交互的情
况）
其中数据的收集主要包括有：（日志数据、客户反馈、业务数据、数据分析、关键诩和
情感文本分析、对客户的归类分析、按时间序列分析服务质量等）
3、提出并描述一种分类方法，识别哪些类型的对话应该由智能客服还是人工进行对
话。可以采用基于规则的分类方法进行处理，建立一套规则根据咨询内容的关键词、
句子等特征进行分类，对简单问题可通过数据库查询直接回答。对复杂问题可通过个
性化服务进行解决。
4、提出一种最优的人机交互方式。如：智能客服初步处理，在识别到智能客服无法解
决时，自动转接给人工客服，并通过设置监控系统，实时监控智能客服与人工客服的
交互情况，及时调整智能客服的规则和算法。最后通过收集客户的反馈和对话数据，
不断优化客服的算法，做到持续学习和优化。
第 2 题，设计一套业务数据处理流程。主要从以下方面进行设计数据处理流程。
1、确定业务需求与分析可用的数据类型（可用的数据类型有：交易记录、产品信息、
客服记录、客服反馈）
2、设计业务数据的处理流程，主要包括 4 个阶段。（1、数据收集阶段通过 ETL 工具进
行数据收集；2、数据处理阶段通过将不同来源的数据进行整合，并对数据进行标准化
编码转换预处理；3、数据分析阶段通过对销售趋势进行分析观察销售趋势变化，并对
客户行为进行分析客户的购买行为和偏好，评估客户的满意度；4、反馈应用阶段则基
于历史销售数据进行构建销售预测模型；提供个性化产品推荐，优化客服流程和服务
策略）
3、分析流程可能面临的挑战及应对措施。（主要从数据质量、数据安全所面临的挑战
进行分析，并提出应对措施。措施主要从数据清洗和验证方面、合规性方面进行应
对，定期更新模型，对模型进行训练和优化）
4、详细描述使用的方法观察销售趋势预测。（方法有：采用时间序列分析、采用机器
学习模型、采用深度学习模型）
第 3 题，如何指导初级工进行有效的数据清洗。在指导初级工进行有效数据清洗时，
主要工作有：
一、解释数据清洗的重要性。
告诉有效的数据清洗可以（1、提高数据质量、2、优化分析结果、3、节约成本、4、
增强数据安全性）
二、描述数据清洗的步骤
（1、数据评估，2、识别和处理数据集中的缺失值，3、重复数据的处理，4、错误数
据的处理，5、异常值的处理，6、数据标准化的处理，7、进行数据整合确保数据的一
致性和完整性）
三、设计数据清洗流程，主要为七个步骤。
1、数据导入与初步观察；2、缺失值的处理，3、重复值的处理，4、错误值的处理，
5、异常值的处理，6、数据标准化的统一，7 数据整合
四、针对可能遇到的问题及解决方法进行培训，
1、对数据质量过低的问题，主要从数据中存在大量缺失值、错误值、异常值进行分
析，并提出在使用数据清洗工具自动识别和修复错误。
2、利用可视化工具帮助识别和分析数据，比如 Excel，Tableu 等可视化工具帮助分析
原因并找到解决办法。
第 4 题 对聊天机器人的功能测试撰写测试报告。报告的内容主要包含有：
一、测试目的。
验证基于人工智能聊天机器人在不同场景下的功能性与正确性。
二、测试项目和内容，主要包括：
1）自然语言能力测试：评估聊天机器人对自然语言的理解程度。
2）回答准确性测试：评估聊天机器人回答是否准确。
3）命令执行能力测试：验证机器人能否正确执行用户命令。
4）多轮对话能力测试：测试在连续对话中的表现能力。
5）异常输入处理测试：检查对异常或错误输入的处理能力。
三、测试工具选择： 选用 Postman 工具进行测试
四、测试工具简述 输入 预期结果
1 信息查询 今天的天气如何 返回当前所在地天气信息
2 命令执行 设置一个早上 7
的闹钟
返回确认信息“闹钟已设置”
3 多轮对话 你最喜欢的电影
是什么？为什
么？
机器人能连续回答，如我最喜欢的的电影是
“肖申克的救赎”，因为它讲述了一个关于希
望和自由的故事
4 异常输入 Safasdf 返回错误信息“我不太明白你的意思，能再详
细一点吗？”
5 闲聊 你今天过得怎么
样？
机器人返回“今天过得不错，谢谢你的关心”
6 功能性命令 给我讲一个笑话 机器人返回一个笑话
六、测试结果
聊天机器人在大部分测试中表现良好，能够正确理解和回答。
七、测试过程中遇到的问题
主要表现在对话中理解不准确，执行指令时有时出现错误，对话响应有延迟。
八、原因分析
可能的原因包括：
1）模型学习不全引起
2）出错机制处理有误
3）网络延迟或算力不足引起
九、改正措施
1）对于理解不准确性的问题可以加强模型学习与训练，提升其学习理解能力
2）执行命令错误可通过完善处理出错机制来改正。
3）对话响应有延迟，可通过提升后端处理能力，降低对网络与算力的依赖。
