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國(guó)內(nèi)大語(yǔ)言模型，智能客服知識(shí)庫(kù)自動(dòng)擴(kuò)寫

原創(chuàng)

2023/12/15 09:21:46

來(lái)源：天潤(rùn)融通

作者：Tian

圖標(biāo) 1856

本文摘要

在客服工作中，我們經(jīng)常遇到一些棘手的問題，比如：客戶咨詢了某件事情后，想要了解更多的信息，但又不知道該如何向客戶解釋，從而陷入僵局。通過國(guó)內(nèi)大語(yǔ)言模型來(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)的自動(dòng)擴(kuò)充。對(duì)知識(shí)庫(kù)內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)擴(kuò)充，可以有效減少重復(fù)勞動(dòng)的時(shí)間。

國(guó)內(nèi)大語(yǔ)言模型

這里就以某在線教育公司的客服系統(tǒng)為例：

知識(shí)庫(kù)介紹

在線教育行業(yè)用戶群體在年齡、性別、地區(qū)分布、教育程度等方面呈現(xiàn)出一定的差異性，這也造成了用戶對(duì)教育問題的理解具有一定的差異性。

比如：在線教育行業(yè)在不同城市地區(qū)對(duì)同一知識(shí)點(diǎn)的理解是有差異性的，這使得企業(yè)在內(nèi)容擴(kuò)充方面需要進(jìn)行針對(duì)性補(bǔ)充。

在線教育方式，在學(xué)習(xí)過程中會(huì)產(chǎn)生很多問題，比如：課程進(jìn)度、老師水平等方面的問題。這些問題需要通過客服來(lái)進(jìn)行解答，這就導(dǎo)致了內(nèi)容不斷更新和擴(kuò)充。

問題解決

1、客戶咨詢問題后，根據(jù)該公司知識(shí)庫(kù)中的信息，自動(dòng)匹配適合答案，并輸出結(jié)果;

2、人工客服在查詢時(shí)，根據(jù)提示查詢到對(duì)應(yīng)答案，并進(jìn)行回復(fù)。

通過這種方式，大大減少了人工客服的工作量，提高了客服效率。

以大語(yǔ)言模型為例，在不需要人工介入的情況下，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)問題的自動(dòng)回復(fù)。而且在后續(xù)的服務(wù)過程中無(wú)需人工干預(yù)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)記錄相關(guān)客戶信息并進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)。

多輪會(huì)話

對(duì)話中的多輪會(huì)話功能，可以實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話，每一輪對(duì)話都會(huì)被記錄，從而生成一個(gè)新的對(duì)話記錄。

在這個(gè)過程中，還可以對(duì)對(duì)話內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)注。

經(jīng)過上述處理后，系統(tǒng)將自動(dòng)生成并存儲(chǔ)于知識(shí)庫(kù)中，供用戶隨時(shí)查詢和使用。

目前該公司客服系統(tǒng)已集成該功能，系統(tǒng)日均調(diào)用超千次，人工座席可使用機(jī)器人接待客戶。

知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜是一種存儲(chǔ)和共享復(fù)雜的實(shí)體、屬性和關(guān)系的模型。在該在線教育公司的客服系統(tǒng)中，大語(yǔ)言模型提供了一種可擴(kuò)展、可復(fù)用、靈活的內(nèi)容結(jié)構(gòu)。用戶可以通過簡(jiǎn)單的拖動(dòng)拖拽，就能快速構(gòu)建出一個(gè)屬于自己的知識(shí)庫(kù)。

用戶可以根據(jù)需要將其表示為實(shí)體或?qū)傩裕龠M(jìn)行查詢檢索。它還可以與其他系統(tǒng)集成，如搜索系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)等。

在知識(shí)圖譜的構(gòu)建中，還需要考慮到知識(shí)的完整性和一致性。對(duì)于同一實(shí)體，不同角色可能有不同的理解。在實(shí)際應(yīng)用中，還需要考慮到不同角色之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以及用戶輸入的數(shù)據(jù)格式是否一致等問題。

總結(jié)

本文通過對(duì)客戶的問答信息進(jìn)行預(yù)處理，通過自然語(yǔ)言處理技術(shù)將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，然后利用NLP技術(shù)將其存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。

對(duì)已有的信息進(jìn)行擴(kuò)展，從而使客服人員能夠更快速、更準(zhǔn)確回復(fù)。對(duì)新產(chǎn)生的信息也可以通過NLP技術(shù)自動(dòng)生成相關(guān)回答，從而減少客服人員重復(fù)勞動(dòng)的時(shí)間。

未來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，NLP技術(shù)還將會(huì)有更加廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，也會(huì)有越來(lái)越多的大語(yǔ)言模型被開發(fā)出來(lái)。

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