基于大語言模型的 AI 客服是一種利用包含數(shù)百億以上參數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的語言模型技術(shù)，模擬人類客服人員為客戶提供服務(wù)的人工智能系統(tǒng)。以下是關(guān)于它的詳細(xì)介紹。

一、工作原理

預(yù)訓(xùn)練：

收集大量的無標(biāo)注文本數(shù)據(jù)，如互聯(lián)網(wǎng)上的文本、新聞、博客、論壇等，并進(jìn)行清洗和處理以去除噪音、無關(guān)信息及個(gè)人隱私相關(guān)內(nèi)容，然后將處理后的數(shù)據(jù)以 tokenizer 粒度輸入到語言模型中。在這個(gè)過程中，模型會(huì)學(xué)習(xí)詞匯、句法、語義的規(guī)律以及上下文之間的關(guān)系。

指令微調(diào)：

利用少量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，將各種 NLP 任務(wù)轉(zhuǎn)化為指令形式，對(duì)已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練好的大語言模型進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，讓模型通過學(xué)習(xí)和適應(yīng)指令來提高其在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。

二、優(yōu)勢

服務(wù)高效：

能夠 24 小時(shí)不間斷地工作，快速處理大量客戶咨詢，大大提高了服務(wù)效率。無論是咨詢高峰期還是非工作時(shí)間，都能及時(shí)為客戶提供解答。

回答精準(zhǔn)：

經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和優(yōu)化，對(duì)客戶的問題理解更準(zhǔn)確，能夠提供高質(zhì)量、符合邏輯的回答。尤其對(duì)于復(fù)雜問題，通過對(duì)上下文的理解和分析，可以給出更全面的解決方案。

個(gè)性化服務(wù)：

可以根據(jù)客戶的歷史咨詢記錄、偏好等信息，提供個(gè)性化的服務(wù)和建議。例如，在電商領(lǐng)域，根據(jù)用戶的購買歷史推薦相關(guān)產(chǎn)品。

成本降低：

相比人工客服，大模型客服系統(tǒng)不需要支付高薪和福利等費(fèi)用，能夠顯著降低企業(yè)的客服成本。

多渠道支持：

可以集成到多種渠道，如網(wǎng)站、APP、微信公眾號(hào)等，為客戶提供統(tǒng)一的服務(wù)體驗(yàn)，方便客戶隨時(shí)隨地獲取幫助。

三、應(yīng)用場景

電商行業(yè)：

解答客戶關(guān)于商品信息、訂單狀態(tài)、退換貨政策等方面的問題，提供購物建議和推薦，幫助客戶完成購買決策。

金融行業(yè)：

處理客戶關(guān)于賬戶查詢、理財(cái)咨詢、貸款申請(qǐng)等業(yè)務(wù)的疑問，提供風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資建議。

電信與互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)行業(yè)：

協(xié)助客戶解決網(wǎng)絡(luò)故障、套餐咨詢、話費(fèi)查詢等問題，提供技術(shù)支持和服務(wù)解決方案。

醫(yī)療與健康服務(wù)行業(yè)：

為患者提供預(yù)約掛號(hào)、疾病咨詢、健康管理等方面的服務(wù)，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。

政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域：

解答市民關(guān)于政務(wù)辦理流程、政策法規(guī)等方面的問題，提高政務(wù)服務(wù)的效率和便捷性，如廈門市 12333 的 “AI 坐席” 智能客服。

四、面臨的挑戰(zhàn)

準(zhǔn)確率問題：

盡管大語言模型的能力不斷提升，但仍然可能存在回答不準(zhǔn)確或產(chǎn)生 “幻覺” 的情況，即給出與事實(shí)不符的答案。這需要不斷優(yōu)化模型和加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理來提高準(zhǔn)確率。

缺乏情感理解：

在處理客戶投訴或情感表達(dá)較強(qiáng)的問題時(shí)，AI 客服可能無法完全理解客戶的情感需求，導(dǎo)致回應(yīng)不夠恰當(dāng)。需要進(jìn)一步探索情感分析和情感回應(yīng)技術(shù)，提高客戶的滿意度。

數(shù)據(jù)安全與隱私：

AI 客服需要處理大量的客戶數(shù)據(jù)，包括個(gè)人信息、咨詢記錄等，因此數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是至關(guān)重要的。企業(yè)需要建立完善的數(shù)據(jù)安全管理體系，確保客戶數(shù)據(jù)的安全。