云小蜜主页：https://help.aliyun.com/product/59495.html
云小蜜试用：https://www.aliyun.com/product/beebot
需要先“获取使用资格”，提交申请之后，预计需要7个工作日审批。
总结：将对话流中的概念进行了简化和抽象，通过拖拽的GUI可以配置一个复杂的对话流。在一些技术细节方面也有一些指导。不错的平台。
云小蜜快速入门：https://help.aliyun.com/document_detail/60459.html
- 开通云小蜜服务（目前处于公测阶段，需要提交申请才能使用。）
- 创建会话机器人
- 初始化会话机器人
- 创建或导入知识包／知识类目，如果创建的知识包和已有的存在冲突，平台会处理。
- 为机器人配置需要绑定的知识包／知识类目
- 在“对话工厂”配置对话流
- 为机器人配置插件，自定义语聊和系统预置语聊。
- 自定义语聊，就是闲聊，小蜜提供了18个常见主题。无法自定义问法，可以自定义回复。
- 系统预置语聊，系统预定义了几万条。
- 测试窗（示例中的主动提醒挺不错）
知识库：https://help.aliyun.com/document_detail/113778.html
- 知识库：就是问答对。
- 知识类目／问答知识的增删改查。
- 问答知识：就是keys-values pair，keys就是标题以及相似问，以及生效时间，答案和视角（视角就是平台，例如微信，微博，AP，支付宝，PC端等等）
- 知识：失效，删除，转移（修改类目），历史，编辑，查询（标题，相似问发，核心词，知识ID）
对话工厂：https://help.aliyun.com/document_detail/92353.html
- 好平台好工具？
- 高度抽象复杂对话中的基本元素，使其能够成为所有对话构建的基石；
- 找到元素之间组装和拼接的规律，帮助对话开发者或者对话运营人员理清思路，找到方法，驾驭智能对话；
- 简单高效易用，降低新手成本，一些通用的对话原材料，尽可能多的预置好，开箱即用。
- 三个基本概念：entry／触发，function／函数，response／回复。几乎所有对话流都可以用以上三个基本元素拼装组合而成，包括经典的slotfilling机制，包括非依赖性平行槽、依赖槽，甚至针对填槽过程中获取到的参数值进行分支判断，例如重名校验、合理性校验等等。
- 组装对话流的原理，就是人类和机器对话的本质，一问一答间，尽显大道至简之风。我们将三种对话现象高度抽象提炼，成为组成对话流的三个基本元素：触发节点、函数节点、回复节点。
- 入门1 最简对话流：https://help.aliyun.com/document_detail/92374.html
- 以请假为例（请假人，时间）
- 入门2 分之对话流：https://help.aliyun.com/document_detail/92375.html
- 比如用户来到一家生鲜店，发现你是一名机器人导购，有海鲜和水果可以选，两类商品对应的导购流程不一样。
意图：https://help.aliyun.com/document_detail/84653.html
- 基于规则匹配的方式，包括意图和意图参数两部分，包含一些规则设计的技巧
专有名词：https://help.aliyun.com/document_detail/84654.html
- 专有名词是同类型单词的合集，如：城市、日期、颜色等。语义通过专有名词进行理解，然后抽取并输出机器可以理解的格式。例如用户说「我喜欢绿色」，我们都知道绿色是一种颜色，但如果我们不预先告诉机器，机器是不会知道的。为了让机器能够理解绿色，我们可以创建一个词库，把常见的颜色列举，这样机器再遇到这些词，就能知道是一种颜色。
- 系统预置名词
- 正则名词
触发节点：https://help.aliyun.com/document_detail/84655.html
- 对话流的关键触发节点，当满足该节点包含的条件时，才能顺利的触发该节点对应的对话流。
- 生命周期：生命周期的轮数，就是最多允许用户打断几轮，如果在最大限制之内，用户可以随时接着聊该Dialog的话题，整个对话将会自动恢复。
填槽节点：https://help.aliyun.com/document_detail/84656.html
- slots是一个组合节点，如果用户第一句触发意图的句子缺失槽位，slots将会逐个进行反问，直到收集齐为止。
- 必填：这个参数在改意图里面是否一定需要被填写，如果不是必填参数，那么用户可以不必回答我们预设的问题
- 参数名：参数在这个意图里面的唯一标示，可以在后面的调用中使用
- 来源实体：这个参数属于哪一个实体类型
- 生命周期：当反问该实体的时候，被其他对话打断，最多允许几轮，在限度之内，对话依然可自动恢复
- 数组：当需要识别的信息不止一个，而是一个列表时，需要选择数组类型的参数
- 反问：必填情况下，如果用户没有回答该参数所需的值，会触发反问的逻辑
函数节点：https://help.aliyun.com/document_detail/84657.html
回复节点：https://help.aliyun.com/document_detail/84658.html
- 主要用来定义透传给用户回复信息的一种样式类型，可以是很丰富的消息类型。
- 目前支持纯文本一种编辑模式，可支持编辑纯文本（包括中文、英文、标点符号等等），也可以支持编辑JSON格式的数据，由触达用户的机器人端自行渲染。
对话流状态：https://help.aliyun.com/document_detail/84660.html
- 草稿／测试／发布／下线／删除
如何定义对话流元素
- 定义意图：https://help.aliyun.com/document_detail/92377.html
- 定义专有名词：https://help.aliyun.com/document_detail/92376.html
机器人训练：https://help.aliyun.com/document_detail/84604.html
- 机器人训练（AIBoost）是一个辅助人工智能训练师，进行智能产品数据挖掘、知识优化的智能训练工具平台。
- 数据闭环：充分利用真实的线上反馈数据进行智能训练及评测，优化效果真实可靠、可感知。
- 智能辅助处理：通过数据清洗、聚类、推荐等智能辅助手段，提升训练的科学合理性。
- 线上化一体操作：无线下流程，保障数据安全及数据准确性
