开发对话式人工智能通常可以分为以下几个主要步骤：

  1. 确定需求和目标：在开发对话式人工智能之前，首先需要明确需求和目标。确定你希望的AI助手能够解决什么问题，提供什么样的帮助，并设定明确的目标。

  2. 数据收集和准备：对于对话式人工智能的开发，需要大量的数据来训练模型。数据可以包括对话录音、适当标注的对话数据集等。数据的质量和多样性对于训练模型的效果非常重要，因此需要进行数据清洗和准备工作。

  3. 模型选择和训练：根据需求和目标，选择合适的对话式人工智能模型。常用的模型包括基于规则的系统、统计机器翻译和序列到序列模型等。然后使用训练数据对选择的模型进行训练，优化模型的参数，以使其能够更好地理解和生成对话。

  4. 自然语言理解（NLU）和对话管理：对话式人工智能需要能够理解用户的意图和提取关键信息。这需要使用自然语言处理（NLP）技术，结合自然语言理解（NLU）模型进行意图识别、实体识别等任务。对话管理是确保对话流程的顺畅进行，以及合适地回应用户的提问或指令。

  5. 输出生成和评估：根据用户的意图和对话流程，生成合适的回答或响应。这涉及到自然语言生成（NLG）技术，包括文本生成、语音合成等等。生成的回答可以通过评估指标，如准确性、流畅度和自然度来进行评估和优化。

  6. 集成和部署：当对话式人工智能的模型和功能都已经开发完成后，需要将其集成到实际的应用中，并进行部署。这可能涉及到将模型部署到服务器、开发API接口等。部署后还需要继续监测和优化系统性能和用户体验。

  总的来说，对话式人工智能的开发过程可简化为需求确定、数据准备、模型训练、NLU和对话管理、输出生成和评估以及集成和部署。这个过程需要团队中的专业人员进行协作，包括机器学习工程师、NLP专家、语言学家等等。