行业痛点
对话 AI 训练的数据难题
构建一个真正好用的聊天机器人，对话数据的质量和覆盖度是决定性因素
真实对话语料稀缺
合成对话质量低，真实用户对话受隐私保护限制，高质量对话语料获取困难。
超过 60% 的 Chatbot 因对话数据不足导致用户满意度低于 50%
场景覆盖不全
长尾场景和边界情况缺少训练数据，导致机器人在实际部署中频繁无法应答。
客服机器人平均 40% 的用户问题无法有效回答
多语种适配困难
不同语言的表达习惯、语法结构差异大，直接翻译无法保证对话自然度。
翻译对话数据的用户满意度比原生数据低 35%
知识库更新滞后
产品和业务变化快，知识库更新不及时导致机器人回答过时或错误。
30% 的客服问题因知识库过时而产生错误回答
解决方案
全链路对话 AI 数据能力
多场景对话语料
覆盖电商客服、金融咨询、医疗问诊、教育辅导等 100+ 业务场景的真实对话数据。
- 真实用户对话采集
- 多轮上下文保持
- 情感和意图标注
- 场景标签分类
知识库构建
从产品文档、FAQ、论坛等来源自动构建结构化知识库，支持 RAG 架构落地。
- 自动知识抽取
- 知识图谱构建
- FAQ 自动生成
- 实时知识更新
意图与槽位数据
高质量意图识别和槽位填充标注数据，覆盖各业务领域的用户表达变体。
- 1000+ 意图分类
- 表达变体扩增
- 多语种意图对齐
- 上下文意图消歧
对话质量评测
专业评测团队对机器人回答质量进行多维度评估，驱动持续优化。
- 流畅度评分
- 准确性评估
- 安全性审核
- 用户满意度预测
工作流程
从数据到上线的高效流程
场景梳理
分析业务场景和用户画像，确定对话覆盖范围和数据需求。
语料采集与构建
从多渠道采集真实对话数据，构建知识库，生成场景化训练语料。
标注与增强
意图标注、槽位标注、情感标注，配合数据增强扩充覆盖度。
交付与迭代
标准格式交付，对接训练框架，根据线上反馈持续优化语料。
场景梳理
分析业务场景和用户画像，确定对话覆盖范围和数据需求。
语料采集与构建
从多渠道采集真实对话数据，构建知识库，生成场景化训练语料。
标注与增强
意图标注、槽位标注、情感标注，配合数据增强扩充覆盖度。
交付与迭代
标准格式交付，对接训练框架，根据线上反馈持续优化语料。
核心数据指标
相关产品
支撑对话 AI 的核心产品
客户价值
让对话 AI 真正理解用户
电商行业客户
电子商务 / 智能客服客服机器人覆盖场景有限，40% 的用户问题需要转人工，人工客服成本高达每月 200 万元。
引入 Dataify 多场景对话语料和知识库构建服务，覆盖售前咨询、订单查询、售后服务等全链路场景。
机器人问题解决率从 55% 提升至 85%，人工转接率下降 50%，每月节省客服成本 120 万元。