导语： Microsoft 近期开源的 NLWeb (Natural Language Web) 项目，旨在通过一套开源协议和工具，大幅简化网站 对话式界面 的构建过程。该项目巧妙地利用了现有 Schema.org 等语义化数据格式，并借助 大型语言模型 (LLMs) 的能力，让开发者能够更专注于实现核心业务逻辑，而非复杂的 NLP 和对话式 AI 技术。

简化对话式界面：NLWeb 的核心价值

传统的 对话式界面 开发是一项复杂的任务，需要开发者具备深厚的自然语言处理 (NLP) 和对话式 AI 知识。从意图识别到实体抽取，再到对话状态管理，每一个环节都需要耗费大量时间和精力。例如，要为一个电商网站创建一个客服机器人，开发者需要训练模型来理解用户提出的各种商品查询、订单问题等，这需要大量标注数据和复杂的算法设计。即使使用现成的 NLP 服务，也需要进行大量的定制和集成工作。

NLWeb 的出现旨在改变这一现状。它通过提供一套开箱即用的开源协议和工具，降低了 对话式界面 的开发门槛。开发者不再需要从零开始构建 NLP 模型，而是可以直接利用 NLWeb 提供的 API，将用户的自然语言输入转化为对网站数据的查询，并以结构化的方式返回结果。这种方式极大地简化了开发流程，使得即使没有深厚 NLP 背景的开发者也能快速构建出高效的 对话式界面。

NLWeb 的核心理念：拥抱现有 Web 生态

NLWeb 的核心理念是充分利用现有的 Web 生态系统，而非试图重建轮子。这体现在它对 Schema.org 等现有语义化数据格式的利用上。

Schema.org 是一个由 Google、Microsoft、Yahoo 等搜索引擎厂商共同维护的开放标准，旨在为 Web 内容提供结构化的描述。全球已有超过 1 亿个网站使用 Schema.org 或 RSS 等格式来描述其内容，这为 NLWeb 提供了丰富且 readily available 的语义层。

例如，一个在线食谱网站可以使用 Schema.org 来标记食谱的名称、食材、烹饪步骤等信息。NLWeb 可以利用这些标记，让用户通过自然语言查询“如何制作巧克力蛋糕”，并直接获得食谱的相关信息。无需额外的 NLP 处理，NLWeb 就可以理解用户的意图，并从网站中提取相关数据。

这种利用现有 Schema.org 的方式不仅提高了开发效率，也保证了查询结果的准确性和可靠性。因为这些数据已经经过网站所有者的精心组织和维护，所以 NLWeb 可以直接利用这些高质量的数据，而无需进行额外的清洗和转换。

协议驱动：NLWeb 的技术实现

NLWeb 的技术实现基于一套精心设计的协议，这些协议定义了用户或 AI 代理如何使用自然语言与网站进行交互，并以 Schema.org 格式的 JSON 返回结果。这些协议基于 REST APIs，易于理解和使用，并可以与现有的 Web 技术栈无缝集成。

具体来说，NLWeb 的协议主要包括以下几个方面：

• 意图识别协议： 该协议定义了如何将用户的自然语言输入转化为明确的意图。例如，用户输入“查找附近的意大利餐厅”，该协议会将用户的意图识别为“查找餐厅”并提取实体“意大利餐厅”和“附近”。
• 数据查询协议： 该协议定义了如何根据识别出的意图和实体，从网站中查询相关数据。例如，根据“查找餐厅”和“意大利餐厅”的意图，该协议会向网站发送一个查询请求，要求返回附近的意大利餐厅信息。
• 结果返回协议： 该协议定义了如何将查询结果以 Schema.org 格式的 JSON 返回给用户或 AI 代理。这种结构化的数据格式方便后续的处理和展示，例如可以在 对话式界面 中以清晰易懂的方式呈现给用户。

通过这些协议，NLWeb 实现了从自然语言到结构化数据的无缝转换，使得开发者可以专注于构建用户友好的 对话式界面，而无需关注底层的 NLP 技术细节。

大型语言模型 (LLMs) 的助力：提升 NLWeb 的智能化水平

大型语言模型 (LLMs) 在 NLWeb 的发展中扮演着重要的角色。LLMs 具有强大的自然语言理解和生成能力，可以极大地提升 NLWeb 的智能化水平。

一方面，LLMs 可以用于意图识别和实体抽取，将用户的自然语言输入更准确地转化为机器可理解的指令。例如，当用户输入“我想吃点辣的”，LLMs 可以准确地识别出用户的意图是“寻找餐馆”并且偏好是“辣的”，即使网站本身并没有明确标记餐馆的口味信息。

另一方面，LLMs 可以用于生成更自然流畅的对话回复，提升用户的交互体验。例如，当用户询问“这家餐厅的停车方便吗？”，LLMs 可以根据餐厅的地理位置、交通状况等信息，生成一个更贴切的回复，例如“这家餐厅位于市中心，停车位可能比较紧张，建议您乘坐公共交通工具前往”。

此外，LLMs 还可以用于自动扩展 Schema.org 的词汇表，覆盖更多领域和场景。例如，针对新兴的元宇宙应用，LLMs 可以自动生成与虚拟资产、虚拟社交等相关的 Schema.org 词汇，从而支持更广泛的 对话式界面 应用。

例如，OpenAI 的 GPT 系列模型可以被集成到 NLWeb 中，用于处理复杂的自然语言查询，并生成更智能化的回复。通过将 GPT 模型与 NLWeb 的协议相结合，开发者可以构建出更加强大和灵活的 对话式界面。

NLWeb 的潜在应用场景

NLWeb 的开源为各种应用场景带来了巨大的潜力。

• 电商网站： 开发者可以利用 NLWeb 构建智能客服机器人，帮助用户查询商品信息、跟踪订单状态、解决售后问题等。用户可以通过自然语言与机器人进行交互，获得更便捷和高效的购物体验。例如，用户可以直接询问“有没有适合油性皮肤的洗面奶”，机器人可以根据用户的肤质和需求，推荐相关的商品。
• 旅游网站： 开发者可以利用 NLWeb 构建智能行程规划助手，帮助用户制定旅游计划、预订酒店机票、查询景点信息等。用户可以通过自然语言描述自己的需求，助手可以根据用户的偏好和预算，生成个性化的行程安排。例如，用户可以直接说“我想去北京玩五天，预算5000元，想看长城和故宫”，助手可以根据用户的需求，生成一个包含景点推荐、酒店预订和交通安排的完整行程。
• 新闻网站： 开发者可以利用 NLWeb 构建智能新闻摘要生成器，帮助用户快速了解新闻内容、发现感兴趣的话题、跟踪新闻事件进展等。用户可以通过自然语言提问，生成器可以根据用户的需求，提取新闻的关键信息，并以简洁明了的方式呈现给用户。例如，用户可以直接问“最近发生了哪些关于人工智能的新闻”，生成器可以从海量新闻中筛选出相关内容，并生成一个包含新闻标题、摘要和链接的列表。
• 企业知识库： NLWeb 可以帮助企业构建智能知识库，员工可以使用自然语言查询内部文档、流程规范、技术手册等信息。例如，员工可以直接询问“如何申请报销”，系统可以自动从知识库中提取相关的流程说明和申请表格。

总而言之，任何需要与用户进行自然语言交互的 Web 应用都可以受益于 NLWeb 的简化开发和智能化能力。

NLWeb 的未来展望

NLWeb 的开源是 Microsoft 在 AI 和 Web 技术领域的重要一步。它不仅简化了 对话式界面 的开发，也为未来的 Web 应用带来了更多想象空间。

未来，我们期待看到 NLWeb 与更多 大型语言模型 (LLMs) 和 Web 技术相结合，为用户带来更加智能化和个性化的交互体验。例如，NLWeb 可以与视觉识别技术相结合，让用户可以通过上传图片的方式与网站进行交互，例如“这张图片是什么植物？”。NLWeb 还可以与语音识别技术相结合，让用户可以通过语音指令与网站进行交互，例如“播放我喜欢的音乐”。

此外，随着 Schema.org 等语义化数据格式的不断普及，NLWeb 的应用范围也将越来越广泛。我们相信，NLWeb 将会成为未来 Web 应用开发的重要组成部分，推动 Web 技术向更加智能和人性化的方向发展。

总结： Microsoft 开源 NLWeb 项目，旨在简化 对话式界面 的构建。通过利用现有 Schema.org 等语义化数据格式，并借助 大型语言模型 (LLMs) 的能力，NLWeb 让开发者能够更专注于实现核心业务逻辑。随着 NLWeb 的不断发展和完善，我们期待它能够为 Web 应用带来更加智能化和个性化的交互体验。