@CheungZeeCn
帮小圆桌做了一个在线入口，新人代理人上传话术剧本 JSON 就能直接开始对练，不用装 bert-as-service。
小圆桌的 DM 设计有一个很少见的取向：把对话建模成图结构而不是线性问答。父节点多个子节点、异议弹出随机打断、三档难度递进——这套结构的核心判断是「好的销售能力不是回答，而是提问」。用图寻路来训练主动引导能力，比背标准答案的陪练方式更接近真实销售场景。
不过现在想体验这套训练流程，需要先本地跑 Python 3.7 + bert-as-service + Tornado。对大部分保险团队的新人来说，这个启动门槛太高了——还没开始练话术，就先卡在环境配置上。
这个在线入口可以直接跳过安装，上传剧本 JSON 开始对练。每次对练会留下使用记录，能看到用户在哪个环节卡住、哪些异议弹出处理得不好，可以拿来迭代剧本和评分策略。
有问题随时回复，不需要可以直接关掉。
shesonglin@tinkerland.ai
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帮小圆桌做了一个在线入口，新人代理人上传话术剧本 JSON 就能直接开始对练，不用装 bert-as-service。
小圆桌的 DM 设计有一个很少见的取向：把对话建模成图结构而不是线性问答。父节点多个子节点、异议弹出随机打断、三档难度递进——这套结构的核心判断是「好的销售能力不是回答，而是提问」。用图寻路来训练主动引导能力，比背标准答案的陪练方式更接近真实销售场景。
不过现在想体验这套训练流程，需要先本地跑 Python 3.7 + bert-as-service + Tornado。对大部分保险团队的新人来说，这个启动门槛太高了——还没开始练话术，就先卡在环境配置上。
这个在线入口可以直接跳过安装，上传剧本 JSON 开始对练。每次对练会留下使用记录，能看到用户在哪个环节卡住、哪些异议弹出处理得不好，可以拿来迭代剧本和评分策略。
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