对话式 AI 首先要考虑的是：潜在用户希望如何与产品进行交互以及他们可能会遇到的主要问题。 然后，您可以使用对话式 AI 工具来帮助将他们引导到相关信息。 在本节中，我们将介绍几种开始规划并创建对话式 AI 的方法。

常见问题及解答是对话式 AI 开发过程的基础。 它们可帮助您定义最终用户的主要需求和关注点，从而减少支持团队的呼叫量。 如果您的产品没有可用的 FAQ 列表，请首先联系您的客户成功团队，以确定对话式 AI 可帮助解决的相应问题的列表。 

例如，假设你们是一家银行。 初始 FAQ 列表可能是：

随着时间的推移，您总是可以向这个列表中添加更多问题，因此，可以从一小部分问题开始，为对话式 AI 的开发过程建立原型。

FAQ 将构成在用户输入中表达的目标或意图（例如访问账户）的基础。 确定目标后，您可以将它们作为意图导入具有竞争力的对话式 AI 工具（如  Watson Assistant）中。

从这里开始，您需要向对话式 AI 传授用户可能会用哪些方式表达或询问此类信息。 如果以"如何访问我的账户"为例，您可能会想到用户在与支持代表聊天时可能使用的其他短语，例如"如何登录"、"如何重置密码"、"注册账户"等等。

如果您不确定客户可能使用的其他短语，那么您可能需要与分析和支持团队合作。 如果您的 聊天机器人分析 工具设置得当，分析团队就可以提取网络数据并调查来自站点搜索数据的其他查询。 或者，他们还可以分析来自网络聊天对话和呼叫中心的转录数据。 如果分析团队未设置此类分析，那么支持团队也可以提供有关客户表达问题的常见方式的有用洞察。

确定与意图有关的名词或实体。 在此示例中，我们一直关注的是用户的银行账户。 因此，可以创建一个与银行账户信息相关的实体。

许多值都可以归为此类信息，例如"用户名"、"密码"、"账号"等。

要了解与特定用户意图有关的实体，您可以使用从工具或支持团队收集的相同信息来制定目标或意图。 这些名词将被放在主要询问之前或之后。

所有这些元素将协同工作，以创建与最终用户的对话。 意图允许机器解释用户的提问，而实体将充当提供相关响应的一种方式。 例如，您可以设想对话式 AI 与忘记密码的用户之间展开的如下对话：

目标和名词（IBM 喜欢将它们称为意图和实体）协同工作以根据用户需求构建逻辑对话流。 如果您准备开始构建自己的对话式 AI，那么可以免费试用  IBM Watson Assistant Lite 版本 。