利用像Dialogflow这样的NLP平台来创建会话聊天机器人是一种很好的方式，可以为客户提供快速简单的答案，而不必求助于人类客户服务代理。但就像所有新的尖端技术一样，它们都有局限性和缺陷。Dialogflow的一个例子是，它一次只能处理每个查询的一个意图。换句话说，它一次只能处理一个问题。从我们构建的聊天机器人中，我们发现人们喜欢在很多时候同时问聊天机器人很多问题。
大多数情况下，这些多问题查询最终会让Dialogflow感到困惑，它最终会击中一个回退意图，比如默认回退意图，这是当Dialogflow无法处理查询并将其与意图匹配时发生的情况。通常，对于这些默认的后备意图的响应是要求用户重新措辞或再次说一个问题，例如“我没有得到那个。你能再说一遍吗?”
但我们发现，人们经常会改变他们的问题，但仍然会问多个问题，最终导致相同的结果和糟糕的用户体验。是否有更好的方法来处理一个意图中的多个问题?
构建一个多问题处理意图
一种方法是通过使用Dialogflow构建一个意图来处理它sys.any实体。根据Dialogflow文档，sys.any“匹配任何非空输入”，这在Dialogflow中是唯一的，并赋予它巨大的功能。我们会用到sys.any类似于正则表达式通配符(*)，用于创建检测多个问号的意图。使用这种意图，我们能够给用户更好的反馈和指导，清楚地说明这个问题一次要问多个问题，并直接指示他们一次问一个问题。
设置如上所示的训练短语，将使Dialogflow查找至少有两个由任意数量的文本分隔的问号的查询。要创建这个训练短语，添加训练短语“sys.any?”Sys.any吗?，然后突出显示“sys.”注释它们的任何“部分”@sys.any实体。确保注释中没有?s。之后，像往常一样添加你想要的回复，并保存意图。
当用户问两个问题时，通过检查他们是否使用了多个问号，这种意图就会被识别出来，然后你就可以回复用户，让他们一次问一个问题。在上面左边的例子中，Dialogflow选择了两个问号(?)并正确地触发了多问题意图。在右边的例子中，问了一个问题，Dialogflow触发了常规的Default Fallback Intent。
当然，这并不是完全万无一失的，你不能总是预测用户会如何提问。下面你将看到几个例子，说明这种意图是如何被忽略的。此外，测试你的聊天机器人，以确保这个意图不会覆盖或阻止你的任何其他意图，这绝对是一个好主意sys.any如果使用不当会很危险。
建议使用设计和复制
除了创建多问题处理程序意图外，您还可以使用功能可见性在设计聊天机器人的小部件和副本时，首先要尝试阻止用户提出多个问题。的概念功能可见性在人机交互和以用户为中心的设计是指向用户展示他们可以采取的行动的对象的属性。给出提示或微妙的指示(但不要太微妙)来传达聊天机器人一次可以处理一个问题，这是一种更好的用户体验。
考虑将你的欢迎意图从“请随意问我任何问题”改为“请随意问我一个问题”。类似地，从我们所看到的与聊天机器人的一些互动中，你越明显地让用户意识到他们在与计算机交谈，他们就越会简化他们的问题，希望计算机能够理解。所以，可以考虑为你的聊天机器人添加一个机器人头像，或者在标题或名称中明确地将其标记为聊天机器人。试着变得更有创意，并从中获得一些乐趣。如果最坏的情况发生了，你可以改变你的欢迎意图，说“请一次问一个问题。”
结论
会话聊天机器人仍然是一个新的前沿领域，作为聊天机器人的开发者，我们有时必须找到绕过平台限制的方法。但是，在意图、反应和设计上发挥创意是让整个过程变得有趣和有趣的一部分。希望你能够实现我们在这里概述的一些建议，如果你找到了一个创造性的解决方案，请在下面给我写信或评论，因为我很乐意看到它。
