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國內大語言模型，智能客服知識庫自動擴寫

原創

2023/12/15 09:21:46

來源：米兰体育官网入口

作者：Tian

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本文摘要

在客服工作中，我們(men) 經常遇到一些棘手的問題，比如：客戶谘詢了某件事情後，想要了解更多的信息，但又不知道該如何向客戶解釋，從(cong) 而陷入僵局。通過國內(nei) 大語言模型來實現知識庫的自動擴充。對知識庫內(nei) 容進行自動擴充，可以有效減少重複勞動的時間。

國內(nei) 大語言模型

這裏就以某在線教育公司的客服係統為(wei) 例：

知識庫介紹

在線教育行業(ye) 用戶群體(ti) 在年齡、性別、地區分布、教育程度等方麵呈現出一定的差異性，這也造成了用戶對教育問題的理解具有一定的差異性。

比如：在線教育行業(ye) 在不同城市地區對同一知識點的理解是有差異性的，這使得企業(ye) 在內(nei) 容擴充方麵需要進行針對性補充。

在線教育方式，在學習(xi) 過程中會(hui) 產(chan) 生很多問題，比如：課程進度、老師水平等方麵的問題。這些問題需要通過客服來進行解答，這就導致了內(nei) 容不斷更新和擴充。

問題解決(jue)

1、客戶谘詢問題後，根據該公司知識庫中的信息，自動匹配適合答案，並輸出結果;

2、人工客服在查詢時，根據提示查詢到對應答案，並進行回複。

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。

以大語言模型為(wei) 例，在不需要人工介入的情況下，即可實現對問題的自動回複。而且在後續的服務過程中無需人工幹預，係統會(hui) 自動記錄相關(guan) 客戶信息並進行分析統計。

多輪會(hui) 話

對話中的多輪會(hui) 話功能，可以實現多輪對話，每一輪對話都會(hui) 被記錄，從(cong) 而生成一個(ge) 新的對話記錄。

在這個(ge) 過程中，還可以對對話內(nei) 容進行標注。

經過上述處理後，係統將自動生成並存儲(chu) 於(yu) 知識庫中，供用戶隨時查詢和使用。

目前該公司客服係統已集成該功能，係統日均調用超千次，人工座席可使用機器人接待客戶。

知識圖譜

知識圖譜是一種存儲(chu) 和共享複雜的實體(ti) 、屬性和關(guan) 係的模型。在該在線教育公司的客服係統中，大語言模型提供了一種可擴展、可複用、靈活的內(nei) 容結構。用戶可以通過簡單的拖動拖拽，就能快速構建出一個(ge) 屬於(yu) 自己的知識庫。

用戶可以根據需要將其表示為(wei) 實體(ti) 或屬性，再進行查詢檢索。它還可以與(yu) 其他係統集成，如搜索係統、知識庫係統等。

在知識圖譜的構建中，還需要考慮到知識的完整性和一致性。對於(yu) 同一實體(ti) ，不同角色可能有不同的理解。在實際應用中，還需要考慮到不同角色之間的關(guan) 聯關(guan) 係，以及用戶輸入的數據格式是否一致等問題。

總結

本文通過對客戶的問答信息進行預處理，通過自然語言處理技術將其轉化為(wei) 結構化的數據，然後利用NLP技術將其存儲(chu) 在數據庫中。

對已有的信息進行擴展，從(cong) 而使客服人員能夠更快速、更準確回複。對新產(chan) 生的信息也可以通過NLP技術自動生成相關(guan) 回答，從(cong) 而減少客服人員重複勞動的時間。

未來，隨著深度學習(xi) 技術的不斷發展，NLP技術還將會(hui) 有更加廣泛的應用場景，也會(hui) 有越來越多的大語言模型被開發出來。

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