月份: 2017 年 7 月

原廠的SDK對Transaction Timeout沒有處理，所以批次處理要控制好單次的數量，不然就會一直遇到read timeout，在我的環境裡20000一個批次是絕對安全的。
原廠的SDK用的Connection Pool很古老，建議換掉，不過以法國佬的個性，不可能，但是這段，無法自己偷換。
Database Driver可以偷換，API一致，可以用新版改成舊版的檔名來換。
Database本身的Process Timeout可以調的話，也要調大，不然也會read timeout。
最終在我的虛擬機測試結果6000萬筆，TPS:59xx。原廠的測試工具可以到2xxxx，但因為是把檔案整個讀進記憶體，處理太大的資料會當機。

Take node-red you get a flow engine and designer .
The get some mode-red modules.
Faacebook Messenger
slack
Alexa
Telegram, FB/Slack Messenger combined
Then we got nodes like

Wait, what about NLU. There are some prebuild integration.
wit.ai from facebook
api.ai from google
Nodes contains ms-luis
big pack for IBM watson includes NLU
You want hot-word activation?
Snowboy it is.
moni.ai can make it, too.

Now. you have one chatflow clone with flow from node-red. NLU from facebook/google/ibm. with lots available node at https://flows.nodered.org/.

At the end you have to know. Node-red is single processed flow environment. If you want to run many flows, pick a docker/service management to do it, or use something like FRED, depends on what you need.

https://techcrunch.com/2017/07/05/baidu-acquires-natural-language-startup-kitt-ai-maker-of-chatbot-engine-chatflow/ 這最後有說，是買來作為開發工具。

https://www.geekwire.com/2017/profitable-growing-seattle-natural-language-understanding-startup-kitt-ai-sells-chinese-search-giant-baidu/
這裡有說四年內沒有上市的可能(生意沒那麼好的意思) ，kitt.ai還會是獨立存在的品牌，這不是人材收購。

百度重磅收購 西雅圖人工智能公司KITT.AI

這有說收購價超過億元人民幣(折美元只超過2m，而且他們去年才接受種子輪投資，這數字是超級低)

Baidu Acquires Kitt.ai

這篇最黑，直接提到兩個月前百度AI內部的高階人員流失。

https://xw.qq.com/TEC/20170705024398/TEC201707050243981T
購買的部門是度秘，買來放在DuerOS作為開發工具的一環

百度今年買了好幾家這種幾個中國人創辦的美國AI公司，怎麼看都是為了高階人材，以中國人的速度，年底就會知道是買人還是買公司。

我一直有個不碰的潛規格，不跟前東家對打。在第二份工作，遇到語音系統就閃，十幾年來總共只作了一套，能不碰就不碰。現在離開第二份工作，遇到前東家的系統還是閃。
不管這是多大口，多簡單易吃的東西，就算自己快餓死，我還是閃。
對自己有個乾淨的交代，嘴長在別人身上，我管不到。

既然出來開業，那就開個自己想要待的公司，找些可持續的東西做，左閃右閃對公司的收入影響非常大，半年來可以說是幾乎沒收入，下半年可見的收入也不過是能半年的支出。
作這種長週期的軟體服務，就是會有這現金流量的問題。而同仁過少，能同時支應的專案當然也就不會太多，一不小心就是高投入低產出，雖然如此，找人還是慢慢來，性格不合的就放掉，小組織的文化很容易被搬動，不細心維護，一下就跑偏了。

培養著跟我一起出來的伙伴們，心裡也常出現掙扎，一下覺得他們走的太慢，但又怕逼的太緊會揠苗助長，這一直是走鋼索的事，還好慢慢的還是所成長，投入的精力，在他們身上有看見回報，現在偶爾還需要扮演踩煞車的角色。(作為以懶人為志願的人，應該做事都不會覺得有趣)

產品方向，抓著文字機器人、生物辨識跟家庭自動化相關的打轉，希望八月前能在文字對話系統身上長出點東西，讓成品能投入市場。然後就被問候了，官網勒？對，一片空白。

業務拓展，不請業務，自己跑，就先這樣跑，然常會想這樣會把公司作死，但每每看到開出去等待競爭的案子，卻又都是接了一個就會滿檔的狀態，不接餓死、一個剛好、兩個累死，也因為這樣，還能讓自己走被動的路線，不用去跑客戶。

反正我是閒不下來的人，來看看這樣能讓我的轉速提多高，擔心我的人就抱歉啦。

最近在客戶A逼迫自己團隊把文字服務介面做完。也在伙伴H身上推推看能不能幫他把中台變出來。至於跨行與收單系統，難道真的要幫助四個字的I公司生一套嗎？這可是大殺器，這樣不只斷自己的路，還會斷好多人的路，看看下半年的變化吧，F兄弟就抱歉了，我實在長不出這些人手，有想到解法一定第一時間告訴你。

等於是內部人員用的新型知識庫

先記錄
用Solr/Lucene來建立搜尋庫
搜尋標的
網站
客服QA
作業手冊
……
再以用戶輸入的字去搜尋庫檢索做回答

Design Thinking: Design Bots
Class 1
1. What are bots
2. Bot types
3. Major Platforms
4. Major Use Cases
Class 2
5. Anatomy, Branding, Personality
6. AI
7. Dialog
Class 3
8. Context
Class 4
9. Rich Interaction
10. Transaction
Class 5
11. Design Process
12. Use Case Define
Class 6
13. Conversation Script/Flow
14. Testing / Deploying
Class 7
15. The future of bots

改成雙軌制
Track 1 實作
7. Dialog
8. Context
11. Design Process
12. Use Case Define
13. Conversation Script/Flow
14. Testing / Deploying
備用
9. Rich Interaction
10. Transaction

Track 2 背景知識
1. What are bots
2. Bot types
3. Major Platforms
4. Major Use Cases
15. The future of bots
5. Anatomy, Branding, Personality
6. AI

chatbot前端：建立line/FB messenger/webpage通用前端閘道，同時支援各種多媒體與複合按鈕與卡片格式。

NLP引擎：使用api.ai，但是api.ai的中文處理還在弱智階段，需要不少力氣來訓練或補充，所以可以使用關鍵字搜尋補充。

關鍵字搜尋：使用結巴斷字，斷字後往使用apache lucene引擎建立的搜尋資料庫來搜尋（當然直接把中文斷字模組放進Lunene也行，但就無法先行過濾無關的字)

以上是與業務流程無關的問答

與業務流程有關的文字對話介面，會變成
chatbot前端：與前面一樣

NLP引擎與前面一樣，但會多出intent的多重應用

Decision Engine: 使用Node-Red這系列工具做為前端，需要自己建立一個能執行node-red json格式的Process Engine。用這個Process engine來做個流程的核心，其實跟傳統的EAI/BPM是一樣的，只是這種新的流程引擎我們可以設計一套以語意為核心的API介面來作業。這樣對後台的資料查詢與存取都可以用一套規格來作業。這部分API的規格已經統一，可以使用Swagger（OAI 2.0）或是OAI 3.0的規格來規劃。

後台閘道：提供OAI與傳統後台資料的轉換，控制模組數量、處理模組授權、模組登錄等作業，也就是現在API Management(API Gateway)的工作範疇，這一塊可以使用最新的istio、中生代的kong或是更早有名的IBM APIM, RedHat 3Scale等等API Gateway模組作為管理。

後台交易模組：以服務設計的概念來看，每個模組就可以設計為單一作業、多模組平行處理是API Gateway，後台交易模組開發的人就只需要專注在開發他每一個單一模組，可以用任何他喜歡的程式語言，只要進出符合規格，其他API Management平台會處理，這樣其實就是Backend as a Service的作法。