阿里云智能客服知识运营白皮书的撰写，是在阿里云智能客服团队的统一安排下，协调包括算法工程师、开发工程师、产品设计师、AIT人工智能训练师人员等多角色，将技术理论基础和实际实践经验进行结合，形成业内首部智能客服知识运营白皮书。白皮书以阿里云智能客服系统为应用标的，面向智能客服中的知识定义、知识应用、知识梳理方法三大环节进行描述和说明，希望为智能客服领域的知识应用提供具备指导性意义的方法论。

在智能客服的实际应用过程中，知识依赖于Al引擎而存在，不同的引擎在不同的场景下适用于不同的知识，实际业务中的流程式知识、FAQ 式知识、结构化知识/非结构化知识等，均需要通过Al引擎实现最终的业务价值，本篇章将结合实际知识形态和应用情况，分析 Al 引擎的核心能力。

智能客服的知识往往有不同的知识来源，包括历史日志、历史知识、文档文章、SOP流程、表格数据等，知识来源往往是多种格式、多种形态、多种渠道。在构建智能客服知识体系时，需要基于知识来源收集候选知识，综合考虑业务覆盖情况、数据格式情况，完成知识候选集的确定。

完成前期知识收集工作之后，将得到一个知识候选集，但距离构建为智能客服行之有效的知识仍有一段距离，知识源的确定和知识候选集的确定仅提供了一个可处理的知识范围，智能客服的知识运营需要更加精简、贴近业务的知识，接下来将进入进一步的知识提炼过程。

来源：阿里云

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