应用AI大模子打造客服机器东说念主，传统智能客服不错靠边站了
在客户就业规模，传统的智能客服系统正靠近诸多挑战，从上流的建立本钱到不尽如东说念见地的问题回答准确率，以及机械式回答对用户体验的影响。本文将探讨奈何应用AI大模子时刻，打造新一代的智能客服系统，以措置这些痛点并进步客户就业的遵循和质料。
在《对AI大模子应用场景的潜入念念考（上篇）》中，风叔先容了AI大模子在企业通用场景中的应用。本篇著述，咱们重心围绕客服场景，详备先容奈何通过AI 大模子替代传统智能客服系统。
传统智能客服系统主要包括常识库、机器东说念主、东说念主工坐席、智能质检、工单管束等中枢模块。固然智能客服仍是是一个发展了好多年的老到规模，但仍然靠近绝酌定的痛点。
第一，机器东说念主建立本钱高。传统智能客服时时需要穷举业务上的各式问题和谜底，提前准备好无数的FAQ，以致每个问题还要提供10个以上的通常问。因为机器东说念主并莫得的确交融用户发问的的确意图，仅仅在作念不详的通常度匹配。悉数这个词机器东说念主的建立过程黑白常繁琐的，至少需要3个月以上的时辰。
第二，问题回答准确率不高。因为传统智能客服使用的是BERT模子，即使经过无数的数据标注，但仍然措置不了机器东说念主对用户Query交融不及的问题，回答准确率不及50%。这即是全球常常吐槽智能客服是智障的原因，好多用户在面对智能客服的时候，齐会胜仗输入“转东说念主工”。
第三，机械式回答，影响用户体验。因为传统智能客服是基于FAQ进行回话的，岂论用户处于什么情谊，机器东说念主齐是圭臬回答，无法给到用户情谊价值。
第四，难以处理复杂问题。如果让智能客服处理一些特定任务，客服机器东说念主只会按照设定好的圭臬进程一步步进行处理。如果用户反应超出了这个进程，智能客服就无法处理，最终只可转东说念主工。
是以，好多传统智能客服系统既莫得措置用户问题，也莫得缩小东说念主工客服的使命量，反而加多了用户投诉。
通过AI大模子，传统智能客服的这些问题齐不错应刃而解。下图是风叔设想的客服智能体系统，包括客服机器东说念主、规模AI内行、东说念主工坐席、对话质检和智能工单。
不才文中，风叔将围绕上图的业务进程，详备先容奈何应用大模子打造新一代的智能客服系统，竣工的PPT文献不错在文末赢得。
一、客服机器东说念主Agent客服机器东说念主Agent即是胜仗面向用户的客服Robot，在悉数这个词客服系统中起到如下作用:
意图识别：精确识别用户的问题类型，是家具问题、营销问题、如故售后问题，然后将具体的问题精确路由到后头的规模AI内行。在传统智能客服中，对用户意图的精确识别是一浩劫点，然则AI大模子不错很好地措置这个问题。问题教唆：因为专科术语的存在，或者用户自己交融和抒发能力的不及，有些用户可能会难以精确形貌我方遭逢的问题。客服机器东说念主Agent的另一个主要职责，即是通过对话恬逸教唆用户阐述问题。比如，用户说我方上周的订单还莫得签收，客服机器东说念主Agent就不错恬逸教唆用户阐述订单时辰、订单编号。生成回话：客服机器东说念主Agent字据规模AI内行的输出扫尾，进行特定内容的调理之后，生成最终回话。一种常见的用法即是在回话中，自动填充用户的姓名和运筹帷幄口吻词，比如“尊敬的风叔，让您久等了，以下是为您查到的信息”。还有一种常见的用法即是口吻调理，比如可人的口吻或内行的口吻。进程限制：字据客户所处阶段，比如用户人命周期阶段、会话周期阶段、问题进程处理步调等，自动建议顺应的问题和措置有筹备，推动客户向下一个进程节点跃迁。谈天限制：客服机器东说念主Agent也能在一定畛域内和用户进行谈天，但能限制谈天的进程，幸免过度谈天糜费就业器资源；同期，也能对客户建议的挣扎性、敏锐性问题进行袒护。情谊识别：当客服机器东说念主Agent识别到用户的口吻或情谊彰着欠安时，不错胜仗转到东说念主工客服，幸免客户情谊进一步升级。二、规模AI内行规模AI内行主要用于选择客服机器东说念主的问题，并基于规模常识给出具体的回话。咱们不错基于具体业务场景构建不同的规模AI内行：
比如AI售前问题内行，主要措置用户对于家具照应的运筹帷幄问题，举例家具型号、主邀功能、中枢卖点、家具价钱、优惠券使用等；或者就业预订运筹帷幄问题，举例订餐、计划泊车位、预订时辰等。比如AI售后问题内行，主要措置用户对于家具售后使用问题，举例家具奈何装配、家具维保信息、家具使用问题等。构建规模AI内行的关节在于常识库的搭建。传统常识库搭建需要构建无数的FAQ和通常问，然则通过AI智能体和RAG系统，咱们不错畸形方便的终了常识库的搭建和爱戴，如下图所示：
最初是常识库搭建，咱们先将各式文档进行预处理，比如OCR解析、文天职割、图片识别和表格识别。分割后的内容不错差异交给大模子进行内容的识别和纪念，这么不错将文档中的翰墨、图片和表格进行关联匹配。匹配后构建向量索引，存入向量数据库。
对于需要进行精确逻辑推理的场景，咱们也不错通过大模子进行实体和实体运筹帷幄的抽取，输出实体节录，并存入图数据库。
然后是常识库应用，即针对用户的具体问题进行内容调回，在调回步调不错提供多种优化状貌。比如调回前对用户问题进行扩散、领悟、转译、意图识别和路由；调回中自动选择贪图常识库，通过通常度蓄意或常识图谱调回，并对调回扫尾进行评分和排序；调回后进行Token压缩、敏锐词浑浊，然后交给大模子生成最终的回话。
对于奈何使用RAG系统进行常识库的索引和调回，不错参考风叔之前写的《RAG实战篇系列》。
三、东说念主工客服这个步融合传统智能客服并无区别，主要用于兜底，或者处理一些复杂度较高、用户情谊较差的场景。
在传统的智能客服系统中，机器转东说念主工是能彰着感知到的，何况东说念主工回答完之后没法再转接给机器，客户体验不好。而通过AI Agent，用户感知不到对面是机器东说念主在就业。当Agent答不上来时，会自动转给东说念主工客服，同期对此前和客户的对话进行纪念，东说念主工只需要回答转进来的这一条音讯，就不错立即再转回给Agent。
在这么的款式下，东说念主工客服的使命量就能从“会话级别”下落到“音讯级别”，大幅进步东说念主工客服的有用理睬量，同期客户的就业体验也得到了进步。
四、对话质检对话质检是对客户对话内容的纪念与分析，从而评估智能体和东说念主工对于客服回话的质料，以及分析客户对于本次就业的舒心度。传统的对话质检主若是通过NLP分词进行分析，遵循和准确度齐很一般。
而通过AI Agent，大模子不错在精确交融语义的情况下，终了以下四大能力：
内容分析：自动对对话内容进行纪念，包括客户遭逢的问题、提供的措置有筹备、是否有措置客户的问题、问题措置时辰等等，因此不错从举座上量化智能客服的内容成果质料检测：分析客服智能体和东说念主工的回话内容，和企业所提供的SOP、培训话术、常识文档的内容是否匹配，从而量化客服的回话准确率。对于回答不太准确的case，粗略快速进行纪录，用于智能体检修和东说念主工客服的培训。情谊识别：自动交融客户的情谊，分析其对品牌或家具是positive or negative标签体系：在对话过程中，自动索要客户标签，比如客户性别、地址、品类偏好、好奇疼爱等。五、智能工单传统的智能客服系统，工单的生成和跟进需要由东说念主来实行，实行者需要领会此前客服与用户的对话内容、用户问题的具体形貌、以及鼓舞内容的措置有筹备，悉数这个词进程的遵循相对比较恬逸，这亦然好多消费者对于客服后续跟进的遵循示意不悦的原因。
通过AI Agent，不错在以下步调对举座就业进程提效：
工单生成：Agent不错自动对用户的问题进行纪念和索要，从而自动生成工单，并提交给工单系统。智能派单：选择工单的Agent还能智能识别工单内容，找到运筹帷幄问题的对接关节东说念主，终了智能派单。工单流转：Agent自动追踪工单的鼓舞施展，分析工单的措置情况，对慢于预期的工单进行预警或升级协维持理。六、纪念在这篇著述中，风叔先容了奈何应用AI大模子打造新一代的智能客服系统。比拟传统智能客服，AI大模子客服系统能在客户体验、用户意图识别、问题教唆、准确回话、进程限制、常识库开发、对话质检、工单系统等中枢步调，带来质的飞跃。
智能客服系统亦然AI大模子当今相对比较常见和老到的应用规模，在《对AI大模子应用场景的潜入念念考（上篇）》中，风叔也给智能客服场景打出了场景价值（4星）和场景可行性（5星）的高分。
不才一篇著述中，风叔将接续对AI大模子的应用场景进行深挖，敬请期待。
本文由东说念主东说念主齐是家具司理作家【风叔】，微信公众号：【风叔云】，原创/授权 发布于东说念主东说念主齐是家具司理，未经许可，回绝转载。
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