前言

微信上的聊天機器人 (Chat Bot) 的開發已經是 IT 業界的顯學，但須多有興趣的業者及終端使用者對其中的技術 (包含微信的後台開發，自然語言處理等等) 掌握有限，使的各種應用發展仍受限制。為了進一步降低開發的成本，此專案利用了市場上已經成熟的各種認知技術，在上疊加出以資料為主 (data-driven) 的快速開發模式，並將其原始碼全部開源；祈使更多有興趣的中小企業或終端使用者能夠加入這個領域。

這個專案的緣起，是為了協助中型企業快速的建置一個能夠應對產品詢問的聊天機器人，而有類似需求的用戶數量相當龐大。這類的聊天機器人的設計取向，是在導引習慣使用微信的終端使用者，透過自動對話 (conversation)，找到已經存在於官網中的產品資訊或是Q&A 的相關資料。 在這個專案之中，設計的重點落在：

• 自動將產品的關鍵字詞或是主要描述文字，建立相對的自然語言模型，對於終端使用者的輸入能有更彈性的判斷與處理，不是只是單純的字詞配對。
• 以資料表的形式聯結模型判斷出來的 intent，自動連結上網站上相對應的鏈結。
• 利用 source code template 的方式，提供用戶獨立自主的運營模式，不受雲端平台的限制，而且發展有更多的彈性。

而其目前的 「非目標」(none-goals) 則為 (但後續則會逐一加入)：

• 的自然語言判斷及對話處理 (Dialog)。
• 非鏈結形式的資料提供。
• 跨 IM 平台的支援 (只專注於微信平台)。
• 自動學習機制。

簡而言之，這是一個聚焦於快速建置但同時保持後續發展彈性的專案。

本篇說明將分兩大部分：第一部分為 Generator 的使用方法和步驟，第二部分為 Generator 的核心技術說明。