我正在尝试开发一个天气机器人，但遇到了一些问题。
- 我用故事和理解选项卡来训练系统。智慧的行为对我来说似乎是不可预测的——它结合了故事(我想应该这样做)，所以似乎是随机对话的
- 即使使用相同的故事，意向值也不一致。我使用调试器来显示intent值。例如，我说"天气怎么样"，训练的意图值应该是forecast_all，但有时它变成了"什么"，有时其他故事中的一些其他实体会出现，比如我为主题外对话创建的"off_topic"实体。然后机器人的行为将与我的训练故事有所不同
有什么见解吗？我做错什么了吗？我错过了什么？非常感谢你的帮助！
我感觉到你的痛苦：)
你必须根据用户的输入"强迫"wit.ai进入正确的故事，如果你需要用户跟随故事直到最后，你必须不断地"强迫"他们进入对话链。
我的意思是：
如果用户说What's the weather，您可以再引入一个名为wth的自定义实体，并在"理解"选项卡中使其基于关键字，并添加与weather单词相关的严格关键字列表(预测…)。
这可能是你的"指导线"。当这个实体出现时=用户已经使用了与天气问题相关的关键字=您可以使用该实体wth作为您故事的每个动作和响应的要求(动作选项卡)。
在我的几个应用程序中，对于每个故事，我都会想到"这个故事在做什么"，可以说，切入点是什么，并通过使用"操作"选项卡和设置Only if，想出了一个实体，引导用户沿着对话路径前进。。。Always if。。。答复和行动要求。
这种方法非常严格，但它可以让你在一定程度上控制用户从你的"机器人"那里收到的内容，这样你就可以预测动作和回复。
我在尝试另一种方法，你有很多故事，它们都是"不完整的"，但它们试图涵盖用户可能给出的不同答案。因此，用户开始在一个故事中聊天，然后根据他的回答——另一个故事开始了，然后又是另一个，然后又一个。。。
这也是一种有效、更灵活的方法，但它需要对"机器人回复"\故事进行良好的规划，以便他们以合乎逻辑的对话方式感受到联系。是的，它也需要仔细的上下文管理，因为如果每个故事都会添加上下文，那么它可能会变成一大堆实体和值，所以你需要认为故事a会将实体A1添加到上下文中，但如果后来故事B加入并将B1实体添加到上下文，那么我需要删除A1，因为它们是冲突的。。。
总结一下：你似乎想有更多的控制权，知道对话的方向。为此，请尝试"操作"选项卡并设置答案和操作的要求。你可以把它做得非常直接。
我想在这里澄清一个重要的概念。上下文是您的。Wit读取它只是为了预测下一步或通过变量生成Bot答案。我们从不更新我们这边的情况。
您可以在上下文中使用自己的操作来更新密钥。这些关键点反过来可以影响基于故事的预测。Wit使用当前上下文(仅限现在的键)、上下文的先前状态(在交互N-1、N-2…)以及用户消息(特征实体)来预测下一个动作。
此处的其他信息：https://wit.ai/docs/recipes#manage-上下文和会话id