來(lái)關(guān)軍 于丹 閆曉宇 肖鵬

摘? 要：世界上很多高價(jià)值的數(shù)據(jù)信息儲(chǔ)存在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)需要掌握專(zhuān)門(mén)的結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言（SQL），普通人很難直接使用?；趯?duì)現(xiàn)有對(duì)話(huà)機(jī)器人存在的問(wèn)題和相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)的梳理，本文融合了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)、消息推送、自然語(yǔ)言理解及語(yǔ)音識(shí)別等相關(guān)技術(shù)及產(chǎn)品，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的對(duì)話(huà)機(jī)器人。方案可以實(shí)現(xiàn)用戶(hù)理解、消息推送、事實(shí)數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析數(shù)據(jù)查詢(xún)四個(gè)功能，使得用戶(hù)能夠快速地獲取信息。本文提出的數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的對(duì)話(huà)機(jī)器人具有較強(qiáng)的泛化性和可擴(kuò)展性。

關(guān)鍵詞：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù);對(duì)話(huà)機(jī)器人;SQL;消息推送

Abstract： Many high-value data in the world are stored in relational databases. Access to these data requires a special Structured Query Language （SQL）， which is difficult for ordinary people to use directly. Aiming at problems of the existing chatbot， this paper proposes to design database-driven chatbots by integrating related technologies and products， such as data warehouse， data synchronization， database query， message push， natural language understanding and speech recognition. The solution realizes four functions： user understanding， message push， fact-data query and analysis-data query， so that users can quickly obtain information. Database-driven chatbots proposed in this paper has a capability of strong generalization and scalability that enable chatbots to work with data-driven conversations.

Keywords： relational database; chatbot; SQL; message push

1? ?引言（Introduction）

數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的對(duì)話(huà)機(jī)器人是指人們可以通過(guò)自然語(yǔ)言完成信息查詢(xún)或者得到關(guān)注信息推送的對(duì)話(huà)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫(kù)是指長(zhǎng)期存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)有組織的、可共享的數(shù)據(jù)集合，它的概念比較寬泛，在本文中數(shù)據(jù)庫(kù)特指關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)話(huà)機(jī)器人是一種以自然語(yǔ)言在計(jì)算機(jī)與人之間進(jìn)行交互的軟件[1]。近年來(lái)，它開(kāi)始應(yīng)用于日常生活的方方面面，例如服務(wù)臺(tái)工具、自動(dòng)電話(huà)應(yīng)答系統(tǒng)等，以促進(jìn)教育、醫(yī)療、電子商務(wù)等領(lǐng)域服務(wù)質(zhì)量的提升。

研究數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的對(duì)話(huà)機(jī)器人具有深遠(yuǎn)的應(yīng)用價(jià)值。對(duì)于企業(yè)的各種應(yīng)用系統(tǒng)，其信息更多地存儲(chǔ)在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中，包括Oracle、SQL Server、MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún)還是一個(gè)比較專(zhuān)業(yè)的領(lǐng)域，對(duì)大眾并不友好。采用人機(jī)對(duì)話(huà)的方式，通過(guò)對(duì)話(huà)機(jī)器人來(lái)查詢(xún)數(shù)據(jù)是一個(gè)很好的方向，它使用戶(hù)直接以自然語(yǔ)言的方式，向數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)發(fā)問(wèn)并獲得所需信息，從而大大提升人機(jī)交互的容易程度;另一方面，當(dāng)人們關(guān)注的主要信息在數(shù)據(jù)庫(kù)中有所更新時(shí)，也能第一時(shí)間主動(dòng)地通知用戶(hù)。這樣的對(duì)話(huà)機(jī)器人能夠提高用戶(hù)獲取信息的友好性和便捷性，具有更廣泛的實(shí)用價(jià)值和社會(huì)意義。

關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的對(duì)話(huà)機(jī)器人的研究和技術(shù)實(shí)現(xiàn)，遇到的主要問(wèn)題包括以下三個(gè)方面：

（1）對(duì)話(huà)機(jī)器人理解用戶(hù)的需求和自然語(yǔ)言非常困難。由于自然語(yǔ)言的創(chuàng)造性、遞歸性、多義性、主觀性和社會(huì)性等特點(diǎn)[2]，既讓人類(lèi)的自然語(yǔ)言具備強(qiáng)大的表達(dá)力和生命力，同時(shí)呈現(xiàn)出非常復(fù)雜且難以捉摸的情景，因此讓計(jì)算機(jī)去準(zhǔn)確理解人類(lèi)語(yǔ)言是首要的問(wèn)題。

（2）現(xiàn)在對(duì)話(huà)機(jī)器人對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún)通常是被動(dòng)的，缺少主動(dòng)推送信息。即針對(duì)用戶(hù)的提問(wèn)和聊天，對(duì)話(huà)機(jī)器人或者被動(dòng)應(yīng)答，或者被動(dòng)查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)，總之，被動(dòng)地提供反饋，主動(dòng)性不足。

（3）現(xiàn)在對(duì)話(huà)機(jī)器人對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行直接查詢(xún)通常會(huì)對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)造成性能和安全影響，特別是對(duì)統(tǒng)計(jì)性結(jié)果的查詢(xún)影響更大。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文基于現(xiàn)有開(kāi)放的軟件產(chǎn)品和服務(wù)，提出了數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的對(duì)話(huà)機(jī)器人的一種技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案。該方案可以方便快捷地構(gòu)建對(duì)話(huà)機(jī)器人，使用戶(hù)通過(guò)語(yǔ)音或者文本查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容，并在數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)內(nèi)容更新時(shí)主動(dòng)地向用戶(hù)發(fā)送推送信息，使用戶(hù)能夠更便捷地獲得數(shù)據(jù)庫(kù)中的內(nèi)容，簡(jiǎn)化了用戶(hù)的信息獲取方式。

2? ?相關(guān)研究和技術(shù)（Literature review）

數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的對(duì)話(huà)機(jī)器人技術(shù)實(shí)現(xiàn)所面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)分別是自然語(yǔ)言理解、消息推送以及數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和優(yōu)化。

在自然語(yǔ)言理解和實(shí)現(xiàn)方面，隨著1995年以來(lái)信息檢索技術(shù)的發(fā)展，Baidu、Google等搜索引擎公司計(jì)算能力的飛速提升，以及2005年后互聯(lián)網(wǎng)業(yè)的蓬勃發(fā)展和移動(dòng)終端的迅速普及，自然語(yǔ)言理解的研究進(jìn)展迅猛，也產(chǎn)生了一系列比較成熟的聊天系統(tǒng)，比如蘋(píng)果的Siri、微軟的Cortana、Facebook的Messenger、Google的Assistant等[3]。這些跨平臺(tái)型人工智能機(jī)器人借助本公司在大數(shù)據(jù)、自然語(yǔ)義分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的技術(shù)積累，精煉形成自己的真實(shí)語(yǔ)料庫(kù)，在不斷訓(xùn)練的過(guò)程中通過(guò)理解對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)中的語(yǔ)義和語(yǔ)境信息，實(shí)現(xiàn)超越一般簡(jiǎn)單人機(jī)問(wèn)答的自然交互。相比國(guó)外，我國(guó)在智能聊天領(lǐng)域的投入規(guī)模和研究水平上都有著不小的差距，研究成果并不顯著。但是有多所高校在此領(lǐng)域成績(jī)顯著，主要集中在自然語(yǔ)言處理工具的開(kāi)發(fā)上，比如哈爾濱工業(yè)大學(xué)的HIT工具（中文詞法分析、句法分析和語(yǔ)法分析）以及臺(tái)灣“國(guó)防大學(xué)”的CQAS中文問(wèn)答系統(tǒng)（側(cè)重于命名實(shí)體及其關(guān)系的處理）等[4]。因此，借助現(xiàn)有成熟的自然語(yǔ)言理解平臺(tái)和工具，開(kāi)發(fā)對(duì)話(huà)機(jī)器人可以起到事半功倍的效果。

在消息推送的研究和實(shí)現(xiàn)方面，目前服務(wù)端給客戶(hù)端推送消息，普遍做法是客戶(hù)端與服務(wù)端維持一個(gè)長(zhǎng)連接，客戶(hù)端定時(shí)向服務(wù)端發(fā)送心跳以維持這個(gè)長(zhǎng)連接。當(dāng)有新消息過(guò)來(lái)的時(shí)候，服務(wù)端查出該消息對(duì)應(yīng)的TCP Channel的ID，并找到對(duì)應(yīng)的通道進(jìn)行消息發(fā)放[5]。在此之上，又衍生出針對(duì)消息的發(fā)布/訂閱模型，客戶(hù)端可以訂閱某一個(gè)Topic，服務(wù)端根據(jù)Topic找到對(duì)應(yīng)的Channel進(jìn)行批量的消息發(fā)放。在此基礎(chǔ)上又衍生出了如MQTT等開(kāi)源協(xié)議用于定義以上過(guò)程[6]。在如今動(dòng)輒成千上萬(wàn)用戶(hù)量的情況下，如何應(yīng)對(duì)大規(guī)模的消息下發(fā)以及如何保證消息推送的及時(shí)性、高可靠性和高可用性是消息推送的技術(shù)難點(diǎn)。目前，國(guó)內(nèi)較為常用的第三方推送服務(wù)工具有極光推送、騰訊信鴿、百度云推送、華為推送、小米推送等。通過(guò)基于第三方的消息推送云服務(wù)，來(lái)保障消息推送的及時(shí)性、高可靠性和高可用性。

在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和優(yōu)化方面，近年來(lái)各種數(shù)據(jù)庫(kù)層出不窮，解決各領(lǐng)域內(nèi)具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題。經(jīng)過(guò)了60多年發(fā)展的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)主要存儲(chǔ)和管理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，應(yīng)用于聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)（On-line Transaction Processing， OLTP），但對(duì)超大規(guī)模的數(shù)據(jù)管理，特別是橫向擴(kuò)展方面支持不足[7]。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的一種補(bǔ)充，不使用模式（Schemaless）或使用靈活的模式追求高性能和高吞吐量，可以支撐超大規(guī)模數(shù)據(jù)的橫向擴(kuò)展，主要管理非關(guān)系型數(shù)據(jù)，但它不支持ACID和事務(wù)，不支持關(guān)聯(lián)，缺少標(biāo)準(zhǔn)接口[8]。隨著數(shù)據(jù)量的增加以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析和挖掘的需求，各種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)也同步快速發(fā)展，包括MPP平臺(tái)和Hadoop生態(tài)平臺(tái)，可以廣泛應(yīng)用于聯(lián)機(jī)分析處理系統(tǒng)（On-line Analytical Processing， OLAP）。針對(duì)不同的業(yè)務(wù)需求以及數(shù)據(jù)規(guī)模，采用不同的適合的數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行優(yōu)化，是實(shí)現(xiàn)技術(shù)方案適用性的首要準(zhǔn)則。

3? ?技術(shù)方案（Solution）

一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的對(duì)話(huà)機(jī)器人應(yīng)該包括四個(gè)功能。首先，該對(duì)話(huà)機(jī)器人能夠通過(guò)文字或語(yǔ)音理解用戶(hù)的意圖;其次，該對(duì)話(huà)機(jī)器人在用戶(hù)關(guān)心的信息發(fā)生變化后能夠主動(dòng)通知用戶(hù);第三，該對(duì)話(huà)機(jī)器人能夠幫助客戶(hù)在不知道數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)的情況下，從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)到特定的事實(shí)數(shù)據(jù);最后，該對(duì)話(huà)機(jī)器人能夠從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)到分析型的數(shù)據(jù)。

基于以上四種功能，本文提出的總體框架包括用戶(hù)理解、消息推送、事實(shí)數(shù)據(jù)查詢(xún)、分析數(shù)據(jù)查詢(xún)四個(gè)服務(wù)，具體如圖1所示。

首先，用戶(hù)理解服務(wù)實(shí)現(xiàn)對(duì)話(huà)機(jī)器人能夠通過(guò)文字或語(yǔ)音理解用戶(hù)意圖的功能，包括文本處理模塊、語(yǔ)音識(shí)別模塊和自然語(yǔ)言理解模塊三個(gè)部分。

其次，消息推送服務(wù)實(shí)現(xiàn)對(duì)話(huà)機(jī)器人在用戶(hù)關(guān)心的信息發(fā)生變化后主動(dòng)通知用戶(hù)的功能，包括文本處理模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)聽(tīng)模塊和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)三個(gè)部分。

第三，事實(shí)數(shù)據(jù)查詢(xún)服務(wù)實(shí)現(xiàn)對(duì)話(huà)機(jī)器人幫助用戶(hù)在不知道數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)的情況下從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)到特定事實(shí)數(shù)據(jù)的功能，包括SQL解析器、以個(gè)體為中心的數(shù)據(jù)集市、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)及ETL四個(gè)部分。

最后，分析數(shù)據(jù)查詢(xún)服務(wù)實(shí)現(xiàn)對(duì)話(huà)機(jī)器人從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)分析型數(shù)據(jù)的功能，包括SQL解析器、分析型多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)及ETL四個(gè)部分。

3.1? ?用戶(hù)理解服務(wù)

用戶(hù)理解服務(wù)是與用戶(hù)溝通的接口，主要功能是理解用戶(hù)的語(yǔ)音和文本，并將結(jié)果或者消息告知用戶(hù)。其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

其中，文本處理模塊把用戶(hù)的文本輸入直接傳遞給自然語(yǔ)言理解模塊;語(yǔ)音識(shí)別模塊把用戶(hù)的語(yǔ)音輸入轉(zhuǎn)換成文本傳遞給文本處理模塊，并最終傳遞給自然語(yǔ)言理解模塊。另外，文本處理模塊接收來(lái)自自然語(yǔ)言理解模塊的文本，并將文本展示給用戶(hù)查看。語(yǔ)音識(shí)別模塊主要是接收語(yǔ)音，并把語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為文本，在本技術(shù)實(shí)現(xiàn)中采用百度的語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)。自然語(yǔ)言理解模塊則接收文本，理解文本，并進(jìn)行語(yǔ)義表示，生成意圖和實(shí)體，在本技術(shù)實(shí)現(xiàn)中采用Google的API.AI服務(wù)。

在語(yǔ)音識(shí)別模塊中，當(dāng)用戶(hù)輸入為語(yǔ)音時(shí)，需要將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本，采用的技術(shù)為語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)（Automatic Speech Recognition， ASR）。ASR是以語(yǔ)音為研究對(duì)象，通過(guò)語(yǔ)音信號(hào)處理和模式識(shí)別讓機(jī)器自動(dòng)識(shí)別和理解人類(lèi)口述的語(yǔ)言，本質(zhì)上是一種模式識(shí)別系統(tǒng)，包括特征提取、模式匹配、參考模式庫(kù)等三個(gè)基本單元[9]。目前市場(chǎng)上有很多家的語(yǔ)音識(shí)別接口可用，國(guó)內(nèi)的百度、阿里巴巴、騰訊、華為和科大訊飛，國(guó)外的微軟和谷歌都提供了中文的語(yǔ)音識(shí)別接口，包括SDK和Web API。百度語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)先，近場(chǎng)中文普通話(huà)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)98%，簡(jiǎn)單快速且支持API及多種SDK接入。本文采用百度語(yǔ)音識(shí)別接口，完成語(yǔ)音向文本的轉(zhuǎn)換。

在自然語(yǔ)言理解模塊中，根據(jù)用戶(hù)的自然語(yǔ)言輸入來(lái)理解用戶(hù)的意圖，其目標(biāo)是將自然語(yǔ)言文本信息轉(zhuǎn)換為可被機(jī)器處理的語(yǔ)義表示。語(yǔ)義表示可以用“意圖+槽位”的方式來(lái)描述。意圖即這句話(huà)所表達(dá)的含義，槽位即表達(dá)這個(gè)意圖所需要的具體參數(shù)。自然語(yǔ)言理解（Natural Language Understanding， NLU）的挑戰(zhàn)主要包括三個(gè)：首先，語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤率通常在10%—20%，這會(huì)影響語(yǔ)義理解的準(zhǔn)確性;其次，通過(guò)自然語(yǔ)言表達(dá)的語(yǔ)義存在不確定性，同一句話(huà)在不同語(yǔ)境下的語(yǔ)義可能完全不同;最后，在自然語(yǔ)言中往往存在不流暢性、錯(cuò)誤及重復(fù)等情況[10]。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，目前有一些公司將NLU作為一種云服務(wù)提供，方便其他產(chǎn)品快速地具備語(yǔ)義理解能力，比如Facebook的WIT.AI、Google的API.AI

和微軟的LUIS。使用者上傳數(shù)據(jù)，平臺(tái)根據(jù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練出模型并提供接口供使用者調(diào)用。

API.AI是一個(gè)為開(kāi)發(fā)者提供服務(wù)的機(jī)器人搭建平臺(tái)，幫助開(kāi)發(fā)者迅速開(kāi)發(fā)一款bot并發(fā)布到各種message平臺(tái)上。使用API.AI可以將用戶(hù)輸入的自然語(yǔ)言翻譯成一種“程序能讀懂”的語(yǔ)言，并以JSON的格式返回結(jié)果。使用API.AI包括五個(gè)步驟：首先是自定義Entity，然后是自定義Intents和Action，接著上傳數(shù)據(jù)，再使用API.AI的訓(xùn)練器進(jìn)行模型的訓(xùn)練并得到分類(lèi)器，最后是整合和發(fā)布，可以用Web Service的方式提供服務(wù)。使用API.AI的好處是能夠快速地搭建出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的NLU模塊，本文采用API.AI提供的云服務(wù)完成自然語(yǔ)言理解的功能。

3.2? ?消息推送服務(wù)

消息推送服務(wù)的主要功能是監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中用戶(hù)特別關(guān)注的信息的變化，當(dāng)相應(yīng)的信息發(fā)生變化后，準(zhǔn)實(shí)時(shí)且主動(dòng)地通知用戶(hù)。其結(jié)構(gòu)如圖3所示。

其中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具體選擇為MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和信息;數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)聽(tīng)模塊監(jiān)控MySQL的Binlog日志，準(zhǔn)實(shí)時(shí)增量更新用戶(hù)關(guān)注的信息，并將更新的信息以消息的形式發(fā)送至消息推送模塊;當(dāng)消息推送模塊接收到要推送的消息任務(wù)后，將消息推送給相關(guān)用戶(hù)的文本處理模塊;文本處理模塊則將消息以文本的方式展示給用戶(hù)。其中，數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)聽(tīng)模塊采用阿里巴巴的Canal工具，消息推送模塊采用百度云推送。

在消息推送模塊中，消息推送是指通過(guò)后臺(tái)將用戶(hù)強(qiáng)烈關(guān)心的信息主動(dòng)地發(fā)送給用戶(hù)，可通過(guò)短信、即時(shí)信息（Instant Message， 如微信、釘釘?shù)龋⒎羌磿r(shí)消息（比如手機(jī)App中新聞資訊類(lèi)、活動(dòng)推送類(lèi)、產(chǎn)品推薦類(lèi)、系統(tǒng)功能類(lèi)的通知）等方式發(fā)送，其中短信的用戶(hù)查看率高，但價(jià)格昂貴，非即時(shí)消息成本次之，即時(shí)信息免費(fèi)。消息推送的實(shí)現(xiàn)有兩種主要方式，第一種方式是自己研發(fā)，但由于研發(fā)成本較高，難度非常大，大多數(shù)App都會(huì)選擇使用第二種方式，即使用第三方工具進(jìn)行推送。本文采用百度云推送。百度云推送（Push）是百度云平臺(tái)向開(kāi)發(fā)者提供的消息推送服務(wù)，通過(guò)云端與客戶(hù)端之間建立穩(wěn)定、可靠的長(zhǎng)連接來(lái)為開(kāi)發(fā)者提供向用戶(hù)端實(shí)時(shí)推送消息的服務(wù)。

在數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)聽(tīng)模塊中，需要實(shí)時(shí)監(jiān)控業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的變化，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中用戶(hù)最關(guān)心的數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，要將相應(yīng)的變化發(fā)送給特定的人。監(jiān)控業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)變化的方法有多種，一種方法是在數(shù)據(jù)庫(kù)增加觸發(fā)器（Trigger）。觸發(fā)器是由事件來(lái)觸發(fā)某個(gè)操作，這些事件包括INSERT語(yǔ)句、UPDATE語(yǔ)句和DELETE語(yǔ)句，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)執(zhí)行這些事件時(shí)，會(huì)激活觸發(fā)其執(zhí)行相應(yīng)的操作。這種方法操作簡(jiǎn)單，但是會(huì)對(duì)原業(yè)務(wù)系統(tǒng)造成很大的影響，特別是性能壓力方面。第二種方法是通過(guò)第三方軟件平臺(tái)，比如阿里巴巴的開(kāi)源框架Canal，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的Binlog，進(jìn)而同步增量數(shù)據(jù)。這種方法對(duì)原業(yè)務(wù)系統(tǒng)的影響更小。Canal的工作原理是模擬MySQL Slave的交互協(xié)議向MySQL Mater發(fā)送Dump請(qǐng)求，MySQL Mater收到請(qǐng)求后，向Canal推送Binlog，然后Canal解析Binlog，再發(fā)送數(shù)據(jù)到存儲(chǔ)目的地，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)鏡像、數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)備份、增量數(shù)據(jù)處理等。Canal的好處在于對(duì)業(yè)務(wù)代碼和數(shù)據(jù)庫(kù)沒(méi)有侵入，實(shí)時(shí)性也能做到準(zhǔn)實(shí)時(shí)，因此是在很多企業(yè)中廣泛應(yīng)用的一種比較常見(jiàn)的數(shù)據(jù)同步方案。

本文采用Canal監(jiān)控用戶(hù)關(guān)心的增量數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到消息隊(duì)列，然后通過(guò)百度云推送，發(fā)送給用戶(hù)。

3.3? ?事實(shí)數(shù)據(jù)查詢(xún)服務(wù)

事實(shí)數(shù)據(jù)查詢(xún)服務(wù)的主要功能是根據(jù)意圖和實(shí)體，查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)中用戶(hù)關(guān)心的實(shí)際數(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)），并將查詢(xún)結(jié)果反饋出去，其結(jié)構(gòu)如圖4所示。

其中，SQL解析器根據(jù)意圖和實(shí)體，生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)句（SQL）：意圖是指要查詢(xún)的表;實(shí)體（槽）是參數(shù)，包括主鍵和需查詢(xún)的列名。以個(gè)體為中心的數(shù)據(jù)集市是一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，內(nèi)容是根據(jù)用戶(hù)的所有業(yè)務(wù)活動(dòng)，使用ETL（Extract-Transform-Load）工具重新組織的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具體選擇為MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

在構(gòu)建以個(gè)體為中心的數(shù)據(jù)集市方面，由于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯復(fù)雜，且運(yùn)行穩(wěn)定，通過(guò)SQL解析器生成的SQL直接訪問(wèn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，一方面會(huì)對(duì)原始業(yè)務(wù)造成很大的影響，另外一方面也會(huì)增加上游自然語(yǔ)言理解模塊的訓(xùn)練復(fù)雜度，因此需要將原始的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)ETL轉(zhuǎn)化為以主數(shù)據(jù)為中心的新型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。ETL將數(shù)據(jù)從來(lái)源端經(jīng)過(guò)抽?。‥xtract）、轉(zhuǎn)換（Transform）、加載（Load）到目的端。其中，Extract即數(shù)據(jù)抽取，就是把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源讀出來(lái);Transform即數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，就是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特定的格式;Load即數(shù)據(jù)加載，把處理后的數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)處。

在構(gòu)建以個(gè)體為中心的數(shù)據(jù)集市中，主數(shù)據(jù)（Master Data）是指具有高業(yè)務(wù)價(jià)值的、可以在企業(yè)內(nèi)跨越各個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)被重復(fù)使用的數(shù)據(jù)，是單一、準(zhǔn)確、權(quán)威的數(shù)據(jù)來(lái)源，比如教學(xué)系統(tǒng)中的學(xué)生、老師等。建立以主數(shù)據(jù)為中心的數(shù)據(jù)庫(kù)是指首先識(shí)別出主數(shù)據(jù)，然后將所有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)同主數(shù)據(jù)直接關(guān)聯(lián)。以學(xué)校管理系統(tǒng)中的學(xué)生為例，其數(shù)據(jù)庫(kù)ER圖如圖5所示。

學(xué)生是學(xué)校中各個(gè)部門(mén)都要使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，必須要保證準(zhǔn)確唯一，通過(guò)學(xué)號(hào)可以確定唯一的學(xué)生。學(xué)生會(huì)涉及選課、住宿、考試、食堂消費(fèi)等活動(dòng)，這些活動(dòng)的數(shù)據(jù)即是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，所有這些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)都可以通過(guò)學(xué)號(hào)與學(xué)生關(guān)聯(lián)起來(lái)。這樣在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行查詢(xún)時(shí)，只需要知道學(xué)號(hào)以及要查詢(xún)的具體內(nèi)容（選課、考試、住宿、食堂），即可由SQL解析器生成相應(yīng)的SQL，查詢(xún)得到相應(yīng)的結(jié)果。這樣的好處是可以將原始的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)同對(duì)話(huà)機(jī)器人的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行隔離，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性;另一方面，在自然語(yǔ)言理解方面，可以更明確地定義意圖和相關(guān)的語(yǔ)義，在不需要了解底層數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)的情況下得到相應(yīng)信息。

3.4? ?分析數(shù)據(jù)查詢(xún)服務(wù)

分析數(shù)據(jù)查詢(xún)服務(wù)的主要功能是根據(jù)意圖和實(shí)體，查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)中用戶(hù)關(guān)心的分析型結(jié)果，并將查詢(xún)結(jié)果反饋出去。其結(jié)構(gòu)如圖6所示。

其中，SQL解析器和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容與事實(shí)數(shù)據(jù)查詢(xún)服務(wù)中的內(nèi)容相同;分析型多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)ETL過(guò)程整理得到的多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型。本文選用Apache Kylin對(duì)多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行提前計(jì)算，以備查詢(xún)需要。

在構(gòu)建分析型多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方面，用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún)并不都是對(duì)某一條記錄的查詢(xún)，有時(shí)查詢(xún)的內(nèi)容是統(tǒng)計(jì)結(jié)果，比如某門(mén)課的學(xué)生人數(shù)是多少，食堂里每人的平均消費(fèi)是多少等，本文稱(chēng)這類(lèi)查詢(xún)?yōu)榉治鲂筒樵?xún)。同理，基于數(shù)據(jù)安全性、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力以及查詢(xún)的效率考慮，需要通過(guò)ETL將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中相對(duì)分散和孤立的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到分析型多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。

本文的多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具體采用星型模式。星型模式的核心是一個(gè)大的中心表（事實(shí)表）和一組小的附屬表（維表）。其中，事實(shí)表用來(lái)記錄具體事件，包含每個(gè)事件的具體要素和具體發(fā)生的事情，主要包含維和度量?jī)煞矫娴男畔ⅰ＞S的具體描述信息記錄在維表，事實(shí)表中的維屬性只是一個(gè)關(guān)聯(lián)到維表的鍵，并不記錄具體信息。度量記錄事件的相應(yīng)數(shù)值，比如商品銷(xiāo)售中產(chǎn)品的銷(xiāo)售數(shù)量、銷(xiāo)售金額等。某零售行業(yè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)星型模式示例如圖7所示。

其中銷(xiāo)售為事實(shí)表，時(shí)間、物品、品牌和商店為維度表，這樣對(duì)于銷(xiāo)售事實(shí)表來(lái)說(shuō)，時(shí)間、物品、品牌和商店是維，銷(xiāo)售金額和銷(xiāo)售個(gè)數(shù)是度量值。

采用星型模式這種多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的優(yōu)點(diǎn)是其面向分析優(yōu)化的數(shù)據(jù)組織和存儲(chǔ)模式。由于在實(shí)時(shí)查詢(xún)統(tǒng)計(jì)信息時(shí)，直接計(jì)算速度比較慢，本文選擇Apache Kylin對(duì)多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行管理和計(jì)算。Apache Kylin是一個(gè)開(kāi)源的、分布式的分析型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，提供Hadoop/Spark之上的SQL查詢(xún)接口及多維分析（OLAP）能力以支持超大規(guī)模數(shù)據(jù)，它能在亞秒內(nèi)查詢(xún)巨大的表。

4? ?結(jié)論（Conclusion）

本文提出了一種數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的對(duì)話(huà)機(jī)器人的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案，可以實(shí)現(xiàn)用戶(hù)通過(guò)語(yǔ)音或自然語(yǔ)言文本同對(duì)話(huà)機(jī)器人溝通，查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)中的事實(shí)記錄和統(tǒng)計(jì)結(jié)果，并在用戶(hù)關(guān)注的信息發(fā)生改變時(shí)主動(dòng)通知用戶(hù)的功能。該技術(shù)方案的主要思想是立足于“以用戶(hù)為中心”的服務(wù)理念，借鑒語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、消息推送、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和優(yōu)化方面的先進(jìn)技術(shù)和方案，整合成一個(gè)對(duì)用戶(hù)更友好的平臺(tái)，幫助用戶(hù)便捷地獲得高價(jià)值的信息。針對(duì)語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、消息推送和數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化方面的技術(shù)難點(diǎn)，本技術(shù)方案分別采用了百度語(yǔ)音識(shí)別、Google API.AI、百度云推送、阿里巴巴Canal、Apache Kylin等成熟的云服務(wù)、技術(shù)和平臺(tái)，在滿(mǎn)足功能的同時(shí)，也能夠?qū)崿F(xiàn)可靠性、可用性、魯棒性以及擴(kuò)展性方面的需求。

不過(guò)，現(xiàn)有的技術(shù)方案還只是把查詢(xún)結(jié)果或者推送的消息直接反饋給用戶(hù)，沒(méi)能實(shí)現(xiàn)以更自然的語(yǔ)音或者自然語(yǔ)言文本的方式告知用戶(hù)，這涉及自然語(yǔ)言生成相關(guān)的技術(shù)。另一方面，本文提出的是一種技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案，還沒(méi)有針對(duì)一個(gè)行業(yè)具體落地。因此，下一步我們計(jì)劃針對(duì)高校的學(xué)生，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的對(duì)話(huà)機(jī)器人，以滿(mǎn)足其對(duì)學(xué)習(xí)、考試方面信息的查詢(xún)需求。

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作者簡(jiǎn)介：

來(lái)關(guān)軍（1984-），男，碩士，中級(jí)研究員.研究領(lǐng)域：大數(shù)據(jù)分析，人工智能.

于? ?丹（1976-），女，博士，研究員.研究領(lǐng)域：數(shù)據(jù)分析與挖掘，人工智能.

閆曉宇（1995-），女，碩士，初級(jí)研究員.研究領(lǐng)域：自然語(yǔ)言處理，對(duì)話(huà)系統(tǒng).

肖? ?鵬（1993-），男，碩士，初級(jí)研究員.研究領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)視覺(jué)，自然語(yǔ)言處理.