① 阿里小蜜是干啥的
阿里巴巴集团在2015年7月24日发布一款人工智能购物助理虚拟机器人，并取名“阿里小蜜”。
阿里巴巴集团为新会员买家特别推出“阿里小蜜”服务计划，致力于成为会员的购物私人助理，让会员专享1对1的客户顾问服务、全程陪伴式、安全有保障的购物体验。
② 阿里巴巴店小蜜专业版进阶技巧
背景： 本文在于重点描述阿里店小蜜专业版的使用技巧和一些注意细节，帮助AI训练师可以更快地掌握使用专业版的方法。
一、店小蜜专业版功能分布
相对于基本版，专业版除了可以使用店铺类目的行业包之外，还配备了各类有助于提高机器人营销转化能力的功能，其中每一个功能的优化配置都会直接影响到店铺机器人的应答和销售能力，以下会重点介绍几个比较核心的功能。
1、知识库行业包
专业版的知识库，除了提供行业包之外，还对本身的通用包进行了问法场景的扩充，以某一生鲜肉类店铺为例，转人工率和参与转化率都稳定在行业前三，其中在知识问答数据中，行业通用包问答占比67.81%，行业包问答占比8.81%；即75%的问答都会来源于专业版提供的知识库， 所以在购买了专业版后，首先应该对扩充的通用知识包和行业包进行话术填充。
2、商品推荐
商品推荐功能集成在专业版上，也是由于该功能，让机器人拥有了主动推荐营销的能力，该板块目前有5种推荐场景：求购推荐、无货推荐、凑单推荐、搭配推荐、爆款推荐，前3种只需打开按钮即可使用，不需要额外配置，最后一种爆款推荐，在实际效果上会出现推荐话术与上一个问题的回复话术共存于一个回复中，只用/n换行符进行分隔，这样会产生问答歧义，故暂不建议使用，；
搭配推荐分为官方场景搭配和自定义单项商品推荐，官方配置的三个场景主要是针对高意愿人群，而自定义单项商品推荐，可以根据场景销售搭配去进行关联推荐，如减脂餐搭配，儿童餐搭配，情人节套餐搭配等。
3、商品属性表&营销话术推送
通过专业版的商品属性表功能，我们可以自由调整商品的实体参数问答，系统会自动抓取我们店铺的商品，然后可以通过后台的属性表对商品的各项实体属性值进行修改、新增；然后可以通过知识库话术中设置的实体参数问答，使得客户在咨询商品属性值的时候，机器人根据客户发送的链接，精准地推送出相关答案，提高服务体验和缩短客户的决策路径，最终提升付款转化。
此外，商品属性表还有一个卖点的属性值，我们可以在每个商品的卖点实体中填写关于这块商品的一些特性，例如常问到的属性，营销点，然后系统可以配合营销话术推送功能，在买家咨询这款商品的时候，向买家推送这款商品的卖点，提高转化，所以在配置的时候，可以先配置商品属性表(最开始可以先选择店铺Top50的商品进行)，然后再打开营销话术的卖点推送。
4、问答场景训练
问答场景训练是一个针对训练师的功能，系统通过聚类每天客户的问法，然后再进行机器人能否正常问答的检测，得出【客户问到但机器人未识别】的问法，训练师可以通过这个版块去审核这类问法是否需要添加到自定义知识库，进而提升机器人的知识库覆盖率，提升智能问答能力， 这个版块属于训练师SOP操作中的一环，需要每天进行跟进。
问答场景训练图示
5、智能语聊分析
智能语聊分析实际上是阿里小蜜家族中，数小蜜的功能，只是集成在了专业版上，它通过集成阿里的电商资源，对商家客服与消费者会话资源进行沉淀，挖掘分析出有价值的信息，在这个版块，我们可以解读出店铺的询单转化、销售额数据变化趋势，高转化与高流失的商品和对应的买家问法，对询单和售后问题进行归因，帮助我们定位到具体的问题，让团队可以快速响应；
智能语聊分析的数据剖析报告是每天训练师都必须要去看的 ，只有这样才可以做到数据驱动执行，并且这个版块中的剖析报告对于其他部门，如运营、仓储供应链、财务、PR等都会起到信息的反哺作用，使得客服与消费者的会话数据得以充分利用，替代之前的纯人工口述，以可视化、结论性的呈现方式，告知我们，目前店铺存在的问题和需要改进的点，使得客服中心成为一个业务中台。
二、功能使用优先级
为了高效、快速地使用这些专业版的功能，一个合理的配置优先级是很有必要的，所以，如果刚接触专业版的训练师，可以按照以下流程来进行：
商品属性表填充——》通用+行业知识库填充——》营销话术推送——》商品推荐——》欢迎语——》问题场景训练——》智能语料分析
按这个流程基本上可以完成对于店小蜜专业版的配置，在之后，可以通过智能语聊分析和问题场景训练，用数智化的思维和分析方法去指导每天的训练维护工作。
③ 阿里店小蜜使用效果怎么样
店小蜜使用效果好不好还是得看店铺产品品类。
不同的品牌使用效果不同，区别比较大的是定制类目跟非定制类目，而其中女装、箱包、宠物、电器、数码等非定制类目又是效果比较好的。
不过大部分数据表面店小蜜在节省成本上还是比较出色的，效果较差的店铺也能节省30%的客服成本，而比较好的也有75%的，平均在60%左右。
④ 手机淘宝里阿里小蜜是什么意思
阿里小蜜是阿里巴巴集团在2015年7月24日发布一款人工智能购物助理虚拟机器人，阿里小蜜是一个无线端多领域私人助理，依托于客户真实的需求，通过智能+人工的方式提供客户极致的购物体验服务，提升客户留存并创造价值。
阿里小蜜的工作原理是通过语音识别和语义理解判断出消费者遇到的问题，再从知识库里找出答案。
阿里小蜜推出后，产品不断迭代升级，在与阿里达摩院的技术合作下，人工智能（AI）小蜜7*24小时在线，秒级应答，在整个服务过程中理解客户表达的情境。
(4)阿里店小蜜配置逻辑是什么扩展阅读：
2019年2月27日，《麻省理工科技评论》发布2019年“全球十大突破性技术”预测榜单，阿里巴巴成为唯一入选该榜单行业引领者（keyplayers）的中国企业，其中，最为引人注目的是可以流利对话的阿里小蜜，被认为是有望引领AI助手巨大进化的代表。
作为世界上用户数领先的智能客服机器人，阿里小蜜不只是简单执行人类指令，而是能够理解复杂的语音语义，并与人类进行真实对话。榜单举例说：“在中国，消费者正在习惯阿里巴巴（Alibaba）的阿里小蜜（AliMe）。阿里小蜜通过电话协调包裹递送，还可以与顾客讨价还价。”
基于感知和认知结合的多模态语音交互技术将是AI技术在智能助理应用领域的未来发展趋势。而继2018年人人可用的AI技术（AIforeveryone）入选该榜单之后，流利对话的AI助手再次上榜，也体现了国际上对于未来AI技术在多模态人机交互对话方向持续取得突破性发展的信心。
此次，阿里小蜜与谷歌的Duplex、亚马逊的Alexa并列为这一技术趋势的佼佼者，也证明了阿里巴巴商业生态体系中技术应用的领先能力。
⑤ 店小蜜助手怎么使用，好用吗
阿里店小蜜对非定制类店铺效果比较明显，平均可节省70%的人工成本，而定制类目的商品则效果可能没那么好，不过也可以达到40-50%左右。
客服成本是目前网店商家最为头痛的问题，客服稳定性差、培养成本高、工作效率不稳定、夜间无人值班，所以不少商家要嘛外包要嘛使用机器人，毕竟一家店铺每天有超过70%的咨询量是重复的。
想要使用店小蜜如果之前没有学习过的话，还是请专业的服务商配置，就如提问中的这家，自己配置可能会有许多问题，而且周期长达几个月，服务商配置平均一周时间即可使用。
效果好不好完全看店铺品类，不同品类能够达到的效果不尽相同。
⑥ 店小蜜和云小蜜有什么不同
店小蜜是阿里小蜜的迭代版，属于淘宝官方的机器人，店小蜜是帮助商家解决客服成本问题的。
云小蜜是阿里企业和开发者所使用的，是为这些用户提供咨询帮助的。
店小蜜跟云小蜜最大的区别是服务内容跟对象，店小蜜提供买家自动接待服务，云小蜜主要提供企业平台开发的机器人智能会话服务。
⑦ 阿里小蜜的架构设计
本篇总结了阿里小蜜从2017-2020年的演进过程，更偏向架构体系上的介绍，不对具体技术做详细介绍。具体技术部分会放在后面的文章中。
来自2017年的分享 拆开阿里小蜜的内核，看智能人机交互的实现逻辑
阿里小蜜主要对接的机器人有客服、助理、聊天，根据不同场景的需求采用不同的机器人。后面有说到小蜜主要应用的3大领域场景：智能导购（助理）、智能服务（偏问答）、智能聊天（聊天）。阿里小蜜将对话系统分成两层：
具体思路如下：
通常我们将意图识别作为分类问题来解决；在阿里小蜜中，也存在对话领域语义意图不完整的情况，因此除了传统的文本特征之外，还加入了实时、离线等用户本身的行为以及用户本身相关的特征，通过深度学习方案构建模型，对用户意图进行预测。
另外，在基于深度学习的分类预测模型上，阿里小蜜有两种具体的选型方案：一种是多分类模型，一种是二分类模型。（但是没有详细介绍分别在什么场景下用多分类或者二分类？）对于多分类和二分类的优缺点衡量如下：
主流的智能匹配技术分为如下3种：
智能导购对应的是任务型机器人，技术架构如下：
智能导购的意图理解主要是用户想要购买的商品以及商品对应的属性，相对于传统的意图理解面临的挑战有：
基于以上问题，阿里小蜜通过品类管理和属性管理维护了一个意图堆。以下分别是品类管理和属性管理的架构图，方法都大同小异。
品类识别采用了基于知识图谱的识别方案和基于语义索引及dssm的判别模型：
阿里小蜜的语义索引是结合搜索点击数据和词向量构造的，主要包括下面几步：
我的理解是，语义索引是一种召回方式。
具体样本构造
属性管理的思路可以直接参考品类管理，具体架构图如下：
部分细节需要说明的是，品类关系在智能导购中主要考虑的关系是：上下位关系和相似关系。（补充：在知识图谱构建中实体与实体之间的关系，包括但不限于上下位、顺承、时序等。）
上下位关系计算的2种方案：
相似性计算的2种方案：
这里只总结下阿里小蜜如何定义action、state、reward：
智能服务对应的是问答型机器人，小蜜采用基于知识图谱构建与检索模型。
基本的挖掘框架流程如下：
基于知识图谱匹配的优缺点：
基于检索模型的对话匹配的流程：
检索模型整体流程如图：
智能聊天对应聊天型机器人，目前主要有两种技术：
内容主要来自于 2018 - 阿里小蜜这一年，经历了哪些技术变迁？
算法方面本质上变化不大，新增了一些功能模块。
通过对话管理系统的控制，面向不同的领域场景采用不同的领域技术：
与2017年相比，增加了Rec Bot和MC Bot。另外，随着阿里小蜜平台的扩展，部分领域存在难以获得或者标注数据量不足的问题，因此开始引入迁移学习。
应用背景：（从各分享文章推测，阿里小蜜平台应该是2018年推广到其他业务）
基于机器阅读理解模型的在线问答流程如下图所示：
具体说明：
2019-01 - 未来已来！阿里小蜜AI技术揭秘
整体架构体系上基本没什么变化，相比之前，2019的分享在任务型机器人中新增了slot，应该是在动作判断中采用意图+slot去做决策。
2019-09 - 干货 | 阿里云小蜜对话机器人背后的核心算法
从2019年下半年开始的分享内容有了很大的改动，主要体现在：
内容来自于 2021-01 达摩院Conversational AI研究进展及应用 。由于是2021年初的分享，所以放在了2020年。
2020年的分享与2019年下半年的分享内容比较相似了，持续在技术深度上探索。改动点在：
⑧ 你知道阿里的机器人“云小蜜”吗它又有哪些功能呢
值得一提的是，用户可以通过预置的36个细分领域的知识包，涵盖公司采购、办公行政、电商、综合服务等，使云小蜜能够快速投入到实际业务中。随着用户的使用，具备学习能力的云小蜜还可以不断进化知识库，更加精准地分析、判断和响应。
据悉，阿里云还为小蜜提供了必要的开放接口。例如，在阿里云使用ECS、RDS等产品构建了电商服务的客户，只需要将智能客服能力集成到自己的电商APP或电商网站中，便可使用云小蜜。
阿里巴巴智能服务事业部资深总监赵昆表示：“未来任何企业和商家都可以随时基于自身数据，在云端一键生成一个AI服务机器人，让以问题为中心的客服升级为以用户为中心的智能助理，实现从人力密集的本地呼叫中心到云上智能+众包服务的转型”。
⑨ 阿里店小蜜有在用的,用得怎么样的吗
还不错的啊，但是有的人用着反而变差了，我特地分析了下，主要是对店小蜜配置的完善度不够。店小蜜能给到商家帮助依赖于知识库完善度，但是商家并不懂这些，自己配置基本不可能，大多数都是让客服配或者卖家服务市场里找，就像你说的在服务市场搜文言文店小蜜助手，然后看好不好用，毕竟没用过都不知道。不过文言文我帮你看了，还是可行的，评分在服务市场最好。而且数据方面都提升很明显。