在小编看来，一套完整的智能客服机器人如果想正常工作，基础部分应该包含机器人和知识库两部分。
一、机器人：相当于客服人员的个体单位，可以在这个模块设置机器人的基础信息，比如说机器人的名称，欢迎语，对话过程中的一些效果展示等等。当然，大部分企业真实的应用场景一般不会局限单一的咨询入口上，所以针对不同的客户咨询，我们应该使得机器人像人工客服一样，可以设定多个，每个机器人都是一个不一样的个体，应用在不同的场景中。比如，A产品线应用的是A机器人，B产品线应用的是B机器人，两者展示的效果和侧重不同。
二、知识库：机器人是访客端看到的效果，知识库是机器人智能程度的灵魂，因为机器人对所有问题的回复，都是经过知识库的知识匹配才发送给客户的。知识库越完善，智能程度越高，客户问题的解决率越高，当然智能程度的效果也与其他的功能呈现相关联。同机器人一样，为了每个机器人的知识匹配更精准，不混乱，我们的知识库也应该可以设置多个，每个知识库都有对应的机器人。
以上两部分其实就可以实现机器人的正常工作流了，但是为了使得机器人的应用更灵活，智能程度更高，更能真实的解决客户问题，达到可用，我们还可以应用一些辅助模块，比如：
一、词库：从语言的角度来讲，可能不同的词，代表的是同一个意思，或者一句话可能解读出来的意思，也是不一样的。所以，针对这种复杂的语言场景，我们应该根据企业的业务规则，根据不同的词库设定，去帮助机器人的知识库更精准的分析客户所表达的意思，推送更精准的答案。
二、场景：这是从企业的真实场景角度让客服机器人去帮助客户解决问题。例如：当订飞机票时，首先我们要知道客户的出发地、目的地，了解客户的出发时间等等。我们在这样不同的场景中将知识库的零散知识关联起来，真正的让知识库储存的知识学以致用。
三、学习：知识是个不断培养，完善，调整的过程，那么持续学习就显得尤为重要，比如一天当中有多少条客户的消息是机器人没有解答的，或者机器人的答案是客户不满意，不能解决问题的，我们应当罗列出来，进行筛选和完善，将完善后的知识更新到知识库中。
