配置场景
场景
某医院需要使用智能语音导航完成一个简单的机器人预约挂号流程，流程如下：
注：蓝底部分表示智能语音导航执行的步骤。
需求分析
根据上述流程，我们可以分析出整个流程需要如下资源和配置：
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步骤 |
资源 |
图元 |
节点属性设置 |
备注 |
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开始 |
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初始化语言 |
业务接口：初始化语言 |
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变量名：GLOBAL.language 变量值："zh_CN" |
实际应用场景可通过使用真实的接口调用确认语言，本节的机器人配置演示使用该图元赋值，无需选择调用接口，直接添加缓存变量名，将其赋值来初始化语言。 例如英文对应的响应中属性名为： "en_US" |
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欢迎语 |
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回复方式：回复文本 回复来源：回复变量 （TTS会根据变量返回的值动态播放语音） 回复变量：FLOW.welcome 回复模式：支持播放后再识别 |
添加流程变量，例如： 变量名称：welcome 数据类型：字符型 缺省值：欢迎使用自助挂号系统 |
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获取客户回答 |
业务接口：缓存对话交互结果 |
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变量名：FLOW.ask 变量值：IVRREQUEST.input |
无需选择调用接口，直接添加变量。 添加流程变量，例如： 变量名称：ask 数据类型：字符型 缺省值：预约${FLOW.dateSlot}的${FLOW.timeSlot}的{FLOW.docSlot}的${FLOW.roomSlot}。 |
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语义识别（含意图是否匹配） |
意图模板：挂号 |
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语义识别内容：FLOW.ask 设置变量：
判断条件列表
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添加流程变量，例如： 变量名称：roomSlot 数据类型：字符型 变量名称：docSlot 数据类型：字符型 变量名称：dateSlot 数据类型：字符型 变量名称：timeSlot 数据类型：字符型 |
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获取客户需要预约的科室 （匹配到条件名：room） |
业务接口：调用查询科室的接口 |
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变量名：FLOW.answer 变量值：FLOW.room + TOC.ChatBotRespContent |
无需选择调用接口，直接添加变量。 添加流程变量，例如： 变量名称：answer 数据类型：字符型 变量名称：room 数据类型：字符型 缺省值：当前可以选择的科室为内科和外科 |
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回复方式：回复文本 回复来源：回复变量 （TTS会根据变量返回的值动态播放语音） 回复变量：FLOW.answer 回复模式：支持播放后再识别 |
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获取客户需要预约的医生 （匹配到条件名：doctor） |
业务接口：调用查询对应科室医生的接口 |
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变量名：FLOW.answer 变量值：FLOW.doctor + TOC.ChatBotRespContent |
无需选择调用接口，直接添加变量。 添加流程变量，例如： 变量名称：answer 数据类型：字符型 变量名称：doctor 数据类型：字符型 缺省值：当前科室值班医生有刘医生和李医生 |
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回复方式：回复文本 回复来源：回复变量 （TTS会根据变量返回的值动态播放语音） 回复变量：FLOW.answer 回复模式：支持播放后再识别 |
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告知客户已预约的挂号信息 （匹配到条件名：finish） |
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回复方式：回复文本 回复来源：回复变量 （TTS会根据变量返回的值动态播放语音） 回复变量：TOC.ChatBotRespContent 回复模式：只播放 |
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默认应答 （未匹配到任何条件名） |
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回复方式：回复文本 回复来源：回复变量 （TTS会根据变量返回的值动态播放语音） 回复变量：TOC.ChatBotRespContent 回复模式：只播放 |
说明：
连线上不匹配任何条件名，即为默认分支。 |
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询问是否确认挂号信息 |
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回复方式：回复文本 回复来源：回复变量 （TTS会根据变量返回的值动态播放语音） 回复变量：FLOW.check 回复模式：支持识别打断 |
添加流程变量，例如： 变量名称：check 数据类型：字符型 缺省值：确定上面的信息吗？ |
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语义识别（含意图是否匹配） |
意图模板：确认 |
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判断条件列表
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使用缓存变量缓存数据再进行语义识别确认客户挂号信息 （匹配到条件名：no） |
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变量名：FLOW.ask 变量值：'预约挂号' |
无需选择调用接口，直接添加变量。 |
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再次确认客户是否要修改日期 （匹配到条件名：part） |
回复模板：是否要修改日期 |
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回复方式：回复文本 回复来源：回复模板 （TTS会根据变量返回的值动态播放语音） 回复模板：redate 回复模式：支持识别打断 |
需添加回复模板 |
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意图模板：确认 |
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判断条件列表
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询问修改日期，再进行语义识别确认挂号信息 （匹配到条件名：no） |
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变量名：FLOW.dateSlot 变量值：'' 变量名：FLOW.answer 变量值：'请问你要改为哪一天？' |
无需选择调用接口，直接添加变量。 |
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回复方式：回复文本 回复来源：回复变量 （TTS会根据变量返回的值动态播放语音） 回复变量：FLOW.answer 回复模式：支持识别打断 |
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变量名：FLOW.dateSlot 变量值：IVRREQUEST.input 变量名：FLOW.ask 变量值：'预约挂号'+FLOW.dateSlot+'的'+FLOW.timeSlot +FLOW.docSlot +'的' +FLOW.roomSlot |
无需选择调用接口，直接添加变量。 |
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告知客户挂号信息并表示感谢 （匹配到条件名：yes） |
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回复方式：回复文本 回复来源：回复变量 （TTS会根据变量返回的值动态播放语音） 回复变量：FLOW.thanks 回复模式：只播放 |
添加流程变量，例如： 变量名称：thanks 数据类型：字符型 缺省值：已经预订成功，谢谢您的使用，再见。 |
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结束 |
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为确保容错性，您还需要配置一个未知意图，用于识别意图匹配不到的情况。
其中涉及到意图的部分，还需要继续细化分析如下信息，此处以挂号这个意图为例介绍，其他方法类似。
- 客户回答预约挂号的时候有多种说法 （语料）
- 我想看个医生
- 挂号
- 预约挂号
- 我要挂一个明天下午16:00点李医生的内科
您需要尽量多的考虑回答场景，才能确保意图匹配的精确。
- 客户回答的信息中哪个是我们需要的信息？（槽位&实体）
例如客户回答挂号16.00点，那么16.00点是我们需要获取的槽位信息，您需要在意图中添加该槽位信息，而槽位信息需要有对应的实体关联，因此还需要确认实体配置中是否有类似的实体。本例中可以使用系统实体@system.time。
如果客户回答挂号李医生，那么李医生是我们需要获取的槽位信息，您需要在意图中添加该槽位信息，而槽位信息需要有对应的实体关联，系统实体中没有这个实体，那我们需手动添加医生这个实体。
- 意图匹配的命令字，即语义识别图元所需的TOC.ChatBotIntentCode的值。请全局保持唯一（响应）
