當前市場上智能客服及其NLP領域，閑聊模塊是其非常重要的研究領域。目前業界針對于閑聊模塊的方案一般以下三個方案：

基于固定模板

我們都知道業務問答通用方案是基于模板式問答，同理模板式問答也適用于閑聊系統，這種方式的優勢在于易于控制，用少量的模板滿足多種問題需求，劣勢在于出現答非所問的概率比較大。

基于語料庫

這種做法是先收集-整理一批閑聊庫，一般情況是一個意圖對于一個標準問題及相應問題的泛化，針對問題有多個答案，形成類似一問多答的效果，這種做法的優勢在于回答內容是可控，不會出現意料之外的答案，目前市場上閑聊語料庫作法是比較廣泛，如針對于金融保險行業做的比較好的竹間機器人、平安等，針對兒童領域做的比較好北京光年的圖靈機器人、狗尾草的公子小白等都是使用這種方式，劣勢在于回答的內容非常有限，畢竟都是在設計的語料庫內的答案。

基于生成式

生成式一直都是NLP領域研究的前沿方向，早期的微軟小冰及各大研究院推出的閑聊系統都是生成式的，生成式對話系統的優勢在于基于有限的語料，通過深度學習/神經網絡可以獲得額外的答案，從而實現無中生有的效果，劣勢在于回答的內容不可控，誰都無法預估到會出現什么樣的答案，目前該種方式只能使用研究及部分真正的“閑聊”中，無法使用到企業業務中，畢竟沒人能真正控制的了回答的是什么內容，假如出現性別，種族歧視吶?

總結，這三種方式各有各的優勢，在我們實際使用中，需要根據業務需求采取相應的設施，以下是三種方案的對比：

• 回答內容可控性：基于語料庫 > 基于固定模板> 基于生成式
• 回答內容豐富度：基于生成式 > 基于固定模板 > 基于語料庫
• 回答內容的可靠度性：基于語料庫 > 基于固定模板> 基于生成式

目前企業生產的使用度來看，大多數企業采用的是語料庫+模板兩種方案結合一起，既能達到內容的可控性，又能在一定程度上滿足豐富度。