在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，AI智能客服已成為企業(yè)提升服務(wù)效率和客戶(hù)滿(mǎn)意度的重要工具。本文通過(guò)對(duì)比傳統(tǒng)客服與智能客服，深入剖析了AI智能客服的解決方案，供大家參考。

一、傳統(tǒng)客服與智能客服

過(guò)去大部分的ai智能客服都是基于BERT模型，隨著ai的快速發(fā)展，ai智能客服從底層技術(shù)到應(yīng)用都有了快速突破。

基于BERT模型的智能客服：雖然BERT模型在語(yǔ)義理解方面有一定優(yōu)勢(shì)，但由于其更多是“填空題”的模式，對(duì)用戶(hù)Query的理解仍存在不足，回答準(zhǔn)確率不足50%，導(dǎo)致很多用戶(hù)在面對(duì)智能客服時(shí)會(huì)直接輸入“轉(zhuǎn)人工”。同時(shí)，它主要是基于FAQ進(jìn)行回復(fù)，無(wú)法根據(jù)用戶(hù)的情緒變化調(diào)整回答方式，無(wú)法給到用戶(hù)情緒價(jià)值。

基于大模型深度學(xué)習(xí)的智能客服：從意識(shí)識(shí)別到自主行動(dòng)（問(wèn)題引導(dǎo)、生成回復(fù)、流程控制、閑聊控制、情緒識(shí)別），大模型深度學(xué)習(xí)的智能客服能夠全面理解和應(yīng)對(duì)用戶(hù)的復(fù)雜需求。它不僅能夠準(zhǔn)確理解用戶(hù)的語(yǔ)義和情感，還能根據(jù)用戶(hù)的上下文信息和歷史行為，生成更加個(gè)性化和精準(zhǔn)的回復(fù)。此外，大模型還具備強(qiáng)大的自我學(xué)習(xí)能力，能夠不斷優(yōu)化自身的知識(shí)庫(kù)和服務(wù)流程，提高服務(wù)質(zhì)量和效率。

二、零售O2O智能客服分析與調(diào)研

2.1 場(chǎng)景分析

要進(jìn)行智能客服的場(chǎng)景分析，首先需明確客服的場(chǎng)景分析框架。

我們可從以下視角思考：用戶(hù)是誰(shuí)，用戶(hù)的生命周期是怎樣的，用戶(hù)的消費(fèi)旅程節(jié)點(diǎn)有哪些；業(yè)務(wù)場(chǎng)景范圍涵蓋哪些方面，交互的形式有哪些，用戶(hù)反饋的客體（反饋內(nèi)容）是什么，客體狀態(tài)（反饋內(nèi)容的狀態(tài)）是什么。

基于此，我們至少可以從兩大核心視角進(jìn)行深入思考：一是從用戶(hù)旅程出發(fā)，二是從智能客服管理的角度，明確人工智能應(yīng)用的重點(diǎn)場(chǎng)景，即并非所有場(chǎng)景能完全適用人工智能，挑選出重點(diǎn)場(chǎng)景方向，才能事倍功半。

以下僅為通用性場(chǎng)景假設(shè)，具體需根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)具體分析：

B 端产品经理如何快速成长？

产品与业务架构主要是将整个业务工作流进行分层，梳理，然后抽象出一个个需求，将业务需求与产品合情合理的映射起来，最终使业务数据在产品中流动，执行，记录，使用。

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假定處于有門(mén)店銷(xiāo)售的 O2O 場(chǎng)景之下，基于用戶(hù)旅程視角，第一步需要厘定大致的用戶(hù)旅程節(jié)點(diǎn)，以及各節(jié)點(diǎn)衍生出的觸點(diǎn)與對(duì)應(yīng)的用戶(hù)行為。順著這些節(jié)點(diǎn)脈絡(luò)，明確客服的角色和職責(zé)。部分節(jié)點(diǎn)，諸如進(jìn)店、與店員互動(dòng)環(huán)節(jié)，客服暫且無(wú)需介入；而在客服需要參與到消費(fèi)者旅程節(jié)點(diǎn)，客服的參與程度深淺不一。舉例來(lái)說(shuō)，在售前咨詢(xún)、自動(dòng)外呼營(yíng)銷(xiāo)階段，客服發(fā)揮著關(guān)鍵效能，參與力度較大；而在支付交易以及物流環(huán)節(jié)，客服主要活躍于事后的售后交易階段，聚焦交易問(wèn)題、物流信息查詢(xún)等場(chǎng)景，與客戶(hù)展開(kāi)互動(dòng)交流。

總體而言，基于消費(fèi)者旅程，可大致劃分為售前、售中與售后三大階段：

1. 售前階段涵蓋了解品牌與產(chǎn)品、產(chǎn)生需求、搜索信息等環(huán)節(jié)；
2. 售中囊括定位門(mén)店、進(jìn)店、產(chǎn)品體驗(yàn)、產(chǎn)品選購(gòu)、銷(xiāo)售互動(dòng)（此處特指線(xiàn)下門(mén)店銷(xiāo)售互動(dòng)）、購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品、支付產(chǎn)品、物流配送、交貨等流程；
3. 售后涉及產(chǎn)品使用、產(chǎn)品分享、產(chǎn)品售后、再次購(gòu)買(mǎi)等過(guò)程。

這里更佳的做法是將用戶(hù)觸點(diǎn)&用戶(hù)行為&客服行為&客服職責(zé)&客服okr量化指標(biāo)結(jié)合，由于需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行分析，下表并未將okr指標(biāo)一一對(duì)應(yīng)。

前文已詳盡闡述基于用戶(hù)旅程智能客服的參與場(chǎng)景，接下來(lái)從智能客服管理視角深入剖析智能客服場(chǎng)景，具體如下：

1）業(yè)務(wù)場(chǎng)景維度：

• 營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景：基于用戶(hù)的歷史行為、偏好數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)瀏覽信息，精準(zhǔn)推送個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)信息，如新產(chǎn)品上市通知、限時(shí)優(yōu)惠活動(dòng)、會(huì)員專(zhuān)屬福利等，激發(fā)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)沖動(dòng)，助力企業(yè)拓展市場(chǎng)份額。
• 服務(wù)場(chǎng)景：當(dāng)用戶(hù)遇到產(chǎn)品使用問(wèn)題、售后維修需求、訂單查詢(xún)疑惑等情況時(shí)，提供專(zhuān)業(yè)、精準(zhǔn)的解決方案，全方位保障用戶(hù)的滿(mǎn)意度，維護(hù)企業(yè)的良好形象。

2）交互場(chǎng)景維度：

• 外呼場(chǎng)景：涵蓋客服主動(dòng)發(fā)起的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)、工單回訪等環(huán)節(jié)。借助云呼叫中心的外呼機(jī)器人，依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則篩選目標(biāo)客戶(hù)，主動(dòng)撥打電話(huà)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)推廣或回訪。例如，針對(duì)新注冊(cè)用戶(hù)推送新手禮包引導(dǎo)消費(fèi)，對(duì)近期購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品的用戶(hù)詢(xún)問(wèn)使用體驗(yàn)并推薦配套產(chǎn)品。同時(shí)，結(jié)合短信和私域回訪，通過(guò)短信吸引用戶(hù)進(jìn)入私域平臺(tái)（如企業(yè)微信、小程序等），在私域環(huán)境中與用戶(hù)深度互動(dòng)，提升用戶(hù)參與度與轉(zhuǎn)化率。
• 客戶(hù)主動(dòng)問(wèn)詢(xún)場(chǎng)景：當(dāng)用戶(hù)通過(guò) 400 電話(huà)、在線(xiàn)客服等統(tǒng)一渠道主動(dòng)發(fā)起咨詢(xún)、投訴、建議或表?yè)P(yáng)等行為時(shí)，智能客服借助智能語(yǔ)音 / 文字轉(zhuǎn)換技術(shù)，將用戶(hù)訴求精準(zhǔn)傳遞至統(tǒng)一智能客服工作平臺(tái)。在此平臺(tái)上，智能客服迅速識(shí)別問(wèn)題類(lèi)型和意圖，將咨詢(xún)或投訴精準(zhǔn)分配給相應(yīng)人員或流程，并生成工單，確保用戶(hù)問(wèn)題得到及時(shí)、有效的處理。

3）客體狀態(tài)維度（反饋內(nèi)容的狀態(tài)）：

• 有問(wèn)題且已反饋：用戶(hù)明確意識(shí)到自身問(wèn)題并主動(dòng)反饋，如產(chǎn)品故障、訂單延遲等。主動(dòng)反饋至客服。
• 有問(wèn)題未反饋：用戶(hù)雖察覺(jué)到問(wèn)題但尚未表達(dá)，智能客服系統(tǒng)可通過(guò)數(shù)據(jù)分析和用戶(hù)行為監(jiān)測(cè)，如發(fā)現(xiàn)用戶(hù)頻繁瀏覽某產(chǎn)品使用說(shuō)明，推測(cè)其可能遇到困難，主動(dòng)出擊，通過(guò)短信、彈窗等詢(xún)問(wèn)是否需要幫助，提前化解問(wèn)題，提升用戶(hù)體驗(yàn)。
• 問(wèn)題已形成工單：用戶(hù)問(wèn)題經(jīng)初步處理轉(zhuǎn)化為工單，智能客服工作平臺(tái)需高效管理工單，確保及時(shí)流轉(zhuǎn)至相關(guān)部門(mén)，設(shè)置合理處理時(shí)限和提醒機(jī)制，實(shí)時(shí)更新?tīng)顟B(tài)，方便用戶(hù)查詢(xún)，增強(qiáng)信任與滿(mǎn)意度。
• 問(wèn)題未形成工單：對(duì)于簡(jiǎn)單即時(shí)可解的問(wèn)題，雖不需形成工單，但智能客服應(yīng)做好記錄統(tǒng)計(jì)，分析常見(jiàn)問(wèn)題類(lèi)型和趨勢(shì)，為優(yōu)化產(chǎn)品、服務(wù)及知識(shí)庫(kù)提供依據(jù)，提升整體服務(wù)質(zhì)量。
• 無(wú)問(wèn)題單純?cè)L問(wèn)：用戶(hù)僅出于好奇或隨意瀏覽，智能客服可發(fā)揮引導(dǎo)作用，通過(guò)友好問(wèn)候和個(gè)性化推薦，吸引用戶(hù)進(jìn)一步了解產(chǎn)品和服務(wù)，將無(wú)問(wèn)題訪問(wèn)轉(zhuǎn)化為潛在業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。

4）客體類(lèi)型維度（反饋內(nèi)容的類(lèi)型）：

• 咨詢(xún)：用戶(hù)咨詢(xún)產(chǎn)品、服務(wù)、政策相關(guān)問(wèn)題時(shí)，智能客服依靠知識(shí)庫(kù)和語(yǔ)義理解能力解答。如產(chǎn)品咨詢(xún)解答功能參數(shù)等，服務(wù)咨詢(xún)告知售后流程等，政策咨詢(xún)解讀相關(guān)規(guī)范，助力用戶(hù)決策。
• 投訴：面對(duì)用戶(hù)投訴，智能客服耐心傾聽(tīng)、安撫情緒。產(chǎn)品質(zhì)量投訴，問(wèn)清故障后安排退換；服務(wù)態(tài)度投訴，了解情況后道歉并處理。同時(shí)記錄分析，避免問(wèn)題再發(fā)生。
• 建議：用戶(hù)提出產(chǎn)品改進(jìn)、服務(wù)優(yōu)化等建議，智能客服記錄并反饋給相關(guān)部門(mén)，助力企業(yè)依此優(yōu)化升級(jí)。
• 評(píng)價(jià)：用戶(hù)評(píng)價(jià)涵蓋產(chǎn)品使用和服務(wù)體驗(yàn)，分正面、負(fù)面評(píng)價(jià)。正面評(píng)價(jià)表示感謝，負(fù)面評(píng)價(jià)深入了解、記錄反饋，推動(dòng)改進(jìn)。

2.2 業(yè)務(wù)流程

前文基于場(chǎng)景的分析，相當(dāng)于從宏觀放大鏡的視角分析，而業(yè)務(wù)流程分析，則直接聚焦在客服業(yè)務(wù)，從受理前、受理中、受理后對(duì)客服業(yè)務(wù)流程進(jìn)行梳理：

• 受理請(qǐng)求：多渠道第一時(shí)間接待用戶(hù)，響應(yīng)咨詢(xún)、投訴或反饋.
• 確認(rèn)問(wèn)題：有效溝通，耐心傾聽(tīng)，引導(dǎo)用戶(hù)提供細(xì)節(jié)，明確問(wèn)題.
• 分析需求：結(jié)合情緒、歷史記錄和業(yè)務(wù)背景，剖析真實(shí)需求.
• 分類(lèi)需求：將需求歸類(lèi)為咨詢(xún)、投訴、表?yè)P(yáng)或意見(jiàn)，快速匹配資源.
• 搜集信息：迅速搜集產(chǎn)品資料、政策規(guī)定、歷史案例等依據(jù).
• 制定方案：綜合考慮需求、信息和資源，制定可行解決方案.
• 解答疑問(wèn)：用易懂語(yǔ)言清晰解釋方案，復(fù)雜問(wèn)題分步驟或圖文講解.
• 記錄過(guò)程：詳細(xì)記錄問(wèn)題、需求、方案和溝通關(guān)鍵信息，形成檔案.
• 跟蹤效果：?jiǎn)栴}解決后，關(guān)注用戶(hù)反饋，回訪確認(rèn)服務(wù)效果，及時(shí)調(diào)整.
• 總結(jié)反饋：定期總結(jié)案例經(jīng)驗(yàn)，提煉建議，反饋相關(guān)部門(mén)，助力改進(jìn).

2.3 需求分析

基于前文的場(chǎng)景分析和客服業(yè)務(wù)流程分析，從宏觀角度與直接聚焦在客服業(yè)務(wù)，充分分析人工智能對(duì)客服業(yè)務(wù)的需求支撐，下圖藍(lán)色的標(biāo)記為主要的人工智能設(shè)計(jì)的范圍，根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求進(jìn)行優(yōu)化，下圖僅為示例。

核心需求可以在一定程度上歸納為多（知識(shí)庫(kù)覆蓋多，識(shí)別客戶(hù)意圖更準(zhǔn)）、快（流程順暢、回復(fù)效率高）、好（識(shí)別客戶(hù)情緒，滿(mǎn)足客戶(hù)需求）、準(zhǔn)（回答專(zhuān)業(yè)度，準(zhǔn)確性）

2.4 技術(shù)流程

1）智能客服服務(wù)流程

1. 感知階段：智能客服通過(guò)文字輸入、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等多種方式，精準(zhǔn)捕捉用戶(hù)的咨詢(xún)內(nèi)容和行為信息，建立起對(duì)用戶(hù)需求的全面感知.
2. 認(rèn)知階段：利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)用戶(hù)輸入的信息進(jìn)行意圖識(shí)別、場(chǎng)景分析和語(yǔ)境分析，深入理解用戶(hù)的真實(shí)意圖和需求背景，為后續(xù)的知識(shí)檢索和答案生成奠定基礎(chǔ)。
3. 知識(shí)檢索階段：在龐大的知識(shí)庫(kù)中，依據(jù)用戶(hù)的意圖和場(chǎng)景，快速檢索出相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)和解決方案，知識(shí)庫(kù)涵蓋產(chǎn)品信息、業(yè)務(wù)流程、常見(jiàn)問(wèn)題等多個(gè)維度，確保答案的準(zhǔn)確性和專(zhuān)業(yè)性。
4. 答案生成階段：結(jié)合檢索到的知識(shí)和用戶(hù)的具體情況，運(yùn)用自然語(yǔ)言生成技術(shù)，生成清晰、易懂、個(gè)性化的答案，同時(shí)進(jìn)行語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)，為用戶(hù)提供多模態(tài)的交互體驗(yàn)。
5. 行動(dòng)階段：基于生成的答案和決策，智能客服執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)自動(dòng)化操作，如自動(dòng)發(fā)送回復(fù)、觸發(fā)后續(xù)流程等，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的閉環(huán)管理，提高服務(wù)效率和質(zhì)量。

2）智能客服運(yùn)營(yíng)流程

1. 模型訓(xùn)練：rag、提示詞工程和微調(diào)是模型訓(xùn)練迭代的主流方式，根據(jù)訓(xùn)練時(shí)間、成本和場(chǎng)景選擇，通俗的來(lái)說(shuō)，rag能快速在大量的行業(yè)知識(shí)和特定場(chǎng)景信息里去查找相關(guān)內(nèi)容，提示詞是讓智能客服更好的理解“需求”，把話(huà)說(shuō)的更能讓“機(jī)器人”理解，微調(diào)以預(yù)訓(xùn)練大模型為基礎(chǔ)，用特定領(lǐng)域或場(chǎng)景數(shù)據(jù)再訓(xùn)練，讓模型更貼合特定場(chǎng)景。像電商平臺(tái)用自身數(shù)據(jù)微調(diào)，使模型回答更精準(zhǔn)。雖需一定訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源，成本較高，但效果好 。
2. 任務(wù)自動(dòng)化與閉環(huán)反饋：實(shí)現(xiàn)任務(wù)的自動(dòng)化流轉(zhuǎn)和閉環(huán)管理，當(dāng)機(jī)器人無(wú)法回復(fù)、顧客要求轉(zhuǎn)人工或遇到特定問(wèn)題時(shí)，及時(shí)將任務(wù)轉(zhuǎn)接給人工客服，并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和復(fù)盤(pán)，不斷優(yōu)化運(yùn)營(yíng)流程和服務(wù)質(zhì)量。
3. 用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查與客服質(zhì)檢：定期開(kāi)展用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查，收集用戶(hù)對(duì)智能客服服務(wù)的反饋和評(píng)價(jià)，同時(shí)對(duì)客服服務(wù)進(jìn)行質(zhì)檢，評(píng)估服務(wù)質(zhì)量，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并改進(jìn)問(wèn)題，提升整體服務(wù)水平。

2.5 產(chǎn)品定位

一款基于大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的智能客服平臺(tái)，對(duì)客戶(hù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)，助力企業(yè)降本增效，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度。對(duì)客服管理，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部管理的高效協(xié)同與提質(zhì)增效。

2.6 目標(biāo)與衡量標(biāo)準(zhǔn)

1）成本效益指標(biāo)（示例，根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整）

• 增益類(lèi)指標(biāo)：人力運(yùn)營(yíng)成本、平臺(tái)賠付成本、消費(fèi)者滿(mǎn)意度、用戶(hù)增長(zhǎng)率、用戶(hù)流失率、用戶(hù)留存率、營(yíng)銷(xiāo)推廣觸達(dá)率、獲客成本、客戶(hù)問(wèn)題處理成本、客服培訓(xùn)成本、客戶(hù)終身價(jià)值提升率
• 約束類(lèi)指標(biāo)：消費(fèi)者投訴率、消費(fèi)者問(wèn)題一次性解決率、消費(fèi)者問(wèn)題解決時(shí)長(zhǎng)、客服響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)

2）運(yùn)營(yíng)類(lèi)指標(biāo)（示例，根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整）

• 運(yùn)營(yíng)類(lèi)指標(biāo)：坐席簽入/簽出統(tǒng)計(jì)、天/周/月接通數(shù)、接通趨勢(shì)、平均響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)、外呼接通數(shù)、外呼接通率、線(xiàn)索轉(zhuǎn)化率、關(guān)單率、問(wèn)題解決率、坐席利用率、客戶(hù)重復(fù)咨詢(xún)率、跨部門(mén)業(yè)務(wù)對(duì)接響應(yīng)效率
• 衡量ai智能客服的運(yùn)營(yíng)類(lèi)指標(biāo)：點(diǎn)擊率、接通率、人工轉(zhuǎn)接率、識(shí)別準(zhǔn)確率（訂單問(wèn)題、問(wèn)題識(shí)別、問(wèn)題推薦）、問(wèn)題解決率、自主問(wèn)題解決率、關(guān)單率、并發(fā)處理能力、知識(shí)庫(kù)覆蓋率、智能客服閑置時(shí)長(zhǎng)占比、智能客服話(huà)術(shù)匹配準(zhǔn)確率

三、ai智能客服行業(yè)的主要廠商和產(chǎn)品

四、ai智能客服系統(tǒng)架構(gòu)

4.1 業(yè)務(wù)架構(gòu)

4.2 系統(tǒng)架構(gòu)

智能客服系統(tǒng)需要根據(jù)實(shí)際情況選擇設(shè)計(jì)功能模塊，以下是比較主流的功能模塊：

• 知識(shí)管理：對(duì)FAQ、Task、chat的知識(shí)進(jìn)行增刪改。其支持詞的維護(hù)（如：專(zhuān)有名詞、同義詞、敏感詞燈）、QA的維護(hù)（業(yè)務(wù)問(wèn)答知識(shí)）、標(biāo)注維護(hù)（標(biāo)注問(wèn)法、標(biāo)注轉(zhuǎn)譯）燈內(nèi)容 的維護(hù)。
• 知識(shí)教育：根據(jù)實(shí)際服務(wù)用戶(hù)的問(wèn)答數(shù)據(jù)，對(duì)智能客服的知識(shí)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)更好的問(wèn)答效果
• 對(duì)話(huà)管理：可視化的流程畫(huà)布維護(hù)（單輪對(duì)話(huà)/多輪對(duì)話(huà)）、參數(shù)調(diào)用配置（如“動(dòng)態(tài)的參數(shù)，，查詢(xún)余額，積分）、標(biāo)簽的配置應(yīng)用、策略的配置（如“轉(zhuǎn)人工策略）
• 問(wèn)答質(zhì)檢：通過(guò)人工標(biāo)注，對(duì)機(jī)器人的實(shí)際問(wèn)答效果進(jìn)行質(zhì)量檢查，評(píng)估機(jī)器人的實(shí)際問(wèn)答效果。如：我們向模型內(nèi)投入一定數(shù)量的優(yōu)質(zhì)錄音、文本，然后告知大語(yǔ)言模型都有哪些加分因子、讓他自動(dòng)判別生產(chǎn)數(shù)據(jù)的質(zhì)檢情況，然后不斷通過(guò)手工質(zhì)檢的對(duì)齊調(diào)優(yōu)，讓模型持續(xù)不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)。（運(yùn)用AI agent 內(nèi)容分析、質(zhì)量檢測(cè)、情緒識(shí)別、標(biāo)簽體系）
• 智能工單：（運(yùn)用ai agent 工單生成、智能派單、工單流轉(zhuǎn)）
• 數(shù)據(jù)分析：機(jī)器人問(wèn)答數(shù)據(jù)分析，主要體現(xiàn)用戶(hù)提問(wèn)、知識(shí)覆蓋等方面的指標(biāo)..意圖命中清單報(bào)表、用戶(hù)交互日志報(bào)表、轉(zhuǎn)人工清單報(bào)表等
• 系統(tǒng)管理：系統(tǒng)管理模塊是智能語(yǔ)音導(dǎo)航機(jī)器人流程對(duì)話(huà)管理系統(tǒng)中不可或缺的一部分，它負(fù)責(zé)機(jī)器人公共策略、用戶(hù)及角色權(quán)限等內(nèi)容的配置管理。

五、基于AI大模型的智能客服搭建（以知識(shí)庫(kù)為例）

由于本文篇幅關(guān)系，無(wú)法全面分析基于人工智能的智能客服搭建方式，所以選取了一個(gè)較為典型的功能模塊，即基于AI大模型的知識(shí)庫(kù)，通常知識(shí)庫(kù)的底層能力是基于通用性的大模型底層能力的，但由于行業(yè)的特性和客戶(hù)特征，大多數(shù)會(huì)外掛行業(yè)知識(shí)庫(kù)等進(jìn)行語(yǔ)料喂養(yǎng)。那么基于AI大模型的智能客服搭建知識(shí)庫(kù)流程總體是什么樣的呢，下面將進(jìn)行簡(jiǎn)要描述。

5.1 AI智能客服知識(shí)庫(kù)

1）確定范圍與數(shù)據(jù)處理

• 知識(shí)庫(kù)素材整理：廣泛匯集客服人員長(zhǎng)期積累的經(jīng)驗(yàn)、歷史會(huì)話(huà)記錄以及行業(yè)知識(shí)，構(gòu)建原始素材庫(kù)。這些素材涵蓋了實(shí)際問(wèn)題處理策略、用戶(hù)咨詢(xún)熱點(diǎn)以及行業(yè)規(guī)范等內(nèi)容。
• 數(shù)據(jù)清洗與聚類(lèi)：對(duì)原始素材再次清洗，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。然后通過(guò)聚類(lèi)分析，按問(wèn)題特征將相似問(wèn)題歸類(lèi)，找出常見(jiàn)問(wèn)題模式，如歸納出某類(lèi)產(chǎn)品的高頻咨詢(xún)問(wèn)題。
• 問(wèn)題提煉：按照業(yè)務(wù)板塊（售前、售后等）和問(wèn)題類(lèi)型（功能咨詢(xún)、故障反饋等）對(duì)清洗后的問(wèn)題進(jìn)行分類(lèi)標(biāo)記，為構(gòu)建結(jié)構(gòu)清晰的知識(shí)庫(kù)做準(zhǔn)備。
• 知識(shí)形態(tài)的判斷：準(zhǔn)確區(qū)分簡(jiǎn)單問(wèn)題（可依據(jù)知識(shí)庫(kù)直接回復(fù)）和復(fù)雜問(wèn)題（需人工憑借專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)和溝通技巧處理），規(guī)劃智能客服與人工客服的協(xié)作流程。

2）提升理解與模型選型

（1）模型選型

langchain 框架等是比較主流的框架。提供便捷工具和接口，能靈活整合語(yǔ)言模型、外部數(shù)據(jù)源及各類(lèi)組件，高效搭建智能客服系統(tǒng)架構(gòu)，滿(mǎn)足業(yè)務(wù)特定需求。

（2）能力提升

• 訓(xùn)練意圖理解：用豐富多樣的文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器人，使其能準(zhǔn)確解析用戶(hù)不同表達(dá)方式背后的真實(shí)意圖，避免理解偏差，提升回復(fù)準(zhǔn)確性。例如識(shí)別口語(yǔ)化和專(zhuān)業(yè)表述下的相同咨詢(xún)意圖。
• 增強(qiáng)情感識(shí)別：借助情感分析技術(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓機(jī)器人感知用戶(hù)情緒，根據(jù)情緒給出人性化回應(yīng)，如安撫焦急用戶(hù)，提升服務(wù)體驗(yàn)。

3）知識(shí)庫(kù)構(gòu)建與調(diào)優(yōu)

（1）策略技術(shù)

• 根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)、數(shù)據(jù)狀況和應(yīng)用場(chǎng)景，選擇合適技術(shù)提升智能客服回答質(zhì)量。
• 提示詞工程：精心設(shè)計(jì)提示詞，引導(dǎo)智能客服依據(jù)知識(shí)庫(kù)生成準(zhǔn)確回復(fù)，提高回復(fù)針對(duì)性，如針對(duì)不同產(chǎn)品咨詢(xún)?cè)O(shè)特定提示詞模板。
• rag（檢索增強(qiáng)生成）：利用強(qiáng)大檢索功能在知識(shí)庫(kù)中查找相關(guān)知識(shí)，結(jié)合生成能力生成高質(zhì)量回復(fù)，快速實(shí)現(xiàn)知識(shí)更新擴(kuò)展。
• 微調(diào)：基于預(yù)訓(xùn)練模型，根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和需求調(diào)整參數(shù)，使模型更適應(yīng)智能客服場(chǎng)景，如針對(duì)客服話(huà)術(shù)風(fēng)格和問(wèn)題類(lèi)型微調(diào)。

（2）具體操作

• 轉(zhuǎn)人工判定：制定合理規(guī)則，當(dāng)智能客服無(wú)法解決問(wèn)題（如復(fù)雜業(yè)務(wù)政策解讀、用戶(hù)多次不滿(mǎn)）時(shí)，自動(dòng)轉(zhuǎn)接人工客服，保障服務(wù)連續(xù)性。
• 詞庫(kù)配置：構(gòu)建包含專(zhuān)業(yè)詞匯、同義詞、口語(yǔ)化表述的詞庫(kù)，提升智能客服對(duì)自然語(yǔ)言的理解，避免因用詞差異導(dǎo)致理解錯(cuò)誤。
• 知識(shí)庫(kù)測(cè)試調(diào)優(yōu)：全面測(cè)試知識(shí)庫(kù)，檢查信息準(zhǔn)確性和有效性，根據(jù)測(cè)試結(jié)果優(yōu)化，如補(bǔ)充缺失知識(shí)、修正錯(cuò)誤表述。

4）灰度發(fā)布與上線(xiàn)

（1）小范圍測(cè)試與反饋收集

正式上線(xiàn)前，選擇特定小范圍用戶(hù)群體或部分業(yè)務(wù)場(chǎng)景測(cè)試。通過(guò)問(wèn)卷、訪談、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等方式收集用戶(hù)對(duì)智能客服回復(fù)準(zhǔn)確性、及時(shí)性、友好性的反饋，整理分析后作為優(yōu)化依據(jù)。

（2）性能監(jiān)控與保障上線(xiàn)

實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)穩(wěn)定性、可靠性和響應(yīng)速度等性能指標(biāo)，利用監(jiān)控工具及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決性能隱患，確保系統(tǒng)能滿(mǎn)足大規(guī)模用戶(hù)使用需求，順利全面上線(xiàn) 。

5.2 知識(shí)庫(kù)索引與召喚描述

針對(duì)智能客服知識(shí)庫(kù)的搭建，知識(shí)庫(kù)搭建索引能有效提升知識(shí)庫(kù)效能，提供了快速檢索的能力，提高數(shù)據(jù)檢索的效率，使得在用戶(hù)提出問(wèn)題時(shí)，系統(tǒng)能夠快速地從知識(shí)庫(kù)中找到相關(guān)信息，索引過(guò)程包括實(shí)體抽取、實(shí)體關(guān)系確定、實(shí)體摘要，以及構(gòu)建向量數(shù)據(jù)庫(kù)和圖數(shù)據(jù)庫(kù)，這些都是為了優(yōu)化數(shù)據(jù)的檢索性能。索引為召回打下了基礎(chǔ)。召回實(shí)現(xiàn)為了提供給用戶(hù)最相關(guān)、最準(zhǔn)確的答案或信息。

召回過(guò)程包括召回前處理（如問(wèn)題擴(kuò)散、意圖識(shí)別）、召回中處理（如選擇目標(biāo)知識(shí)庫(kù)、向量相似度計(jì)算、圖譜召回、召回排序），以及召回后處理（如生成質(zhì)量評(píng)分器、Token壓縮、生成回復(fù)、敏感詞混淆處理）

1）搭建索引

• 實(shí)體抽?。哼\(yùn)用自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，從產(chǎn)品文檔、客服記錄、行業(yè)資料等素材中精準(zhǔn)識(shí)別關(guān)鍵實(shí)體。例如，在電子產(chǎn)品領(lǐng)域，可能抽取“芯片型號(hào)”、“屏幕分辨率”等作為實(shí)體；在醫(yī)療咨詢(xún)中，則可能是“癥狀名稱(chēng)”、“治療方法”等。
• 實(shí)體關(guān)系確定：分析并確定抽取出的實(shí)體間的內(nèi)在聯(lián)系，構(gòu)建知識(shí)圖譜。例如，手機(jī)型號(hào)與芯片、操作系統(tǒng)、售后政策的關(guān)系；或者在醫(yī)療領(lǐng)域，癥狀與可能的疾病、推薦藥物、相關(guān)科室的關(guān)聯(lián)。
• 實(shí)體摘要：為每個(gè)實(shí)體生成包含關(guān)鍵信息的簡(jiǎn)潔摘要，便于檢索時(shí)快速預(yù)覽核心內(nèi)容。如旅游景點(diǎn)的摘要可能包括“特色景觀”、“開(kāi)放時(shí)間”、“游客評(píng)價(jià)”等。
• 構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)：將知識(shí)轉(zhuǎn)化為向量存儲(chǔ)，利用向量數(shù)據(jù)庫(kù)根據(jù)語(yǔ)義相似度匹配內(nèi)容；同時(shí)，使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)知識(shí)圖譜，加速?gòu)?fù)雜查詢(xún)的處理，如金融產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、收益、適用人群等查詢(xún)。

2）召回流程

召回前處理：

• 問(wèn)題擴(kuò)散：用戶(hù)提問(wèn)后，系統(tǒng)依據(jù)語(yǔ)義和知識(shí)關(guān)聯(lián)擴(kuò)展相關(guān)問(wèn)題，如“手機(jī)拍照模糊”可能擴(kuò)展到“鏡頭清潔”、“相機(jī)設(shè)置調(diào)整”等問(wèn)題，確保全面性。
• 意圖識(shí)別：使用深度學(xué)習(xí)模型分析用戶(hù)的真實(shí)意圖，如“出國(guó)旅游”可能包含“目的地選擇”、“簽證辦理”、“行李準(zhǔn)備”等需求，指導(dǎo)知識(shí)召回方向。

召回中處理：

• 選擇目標(biāo)知識(shí)庫(kù)：根據(jù)問(wèn)題領(lǐng)域和行業(yè)分類(lèi)，選擇最合適的知識(shí)庫(kù)子集，如醫(yī)療問(wèn)題直接關(guān)聯(lián)到醫(yī)療知識(shí)庫(kù)，提高召回的相關(guān)性。
• 向量相似度計(jì)算：結(jié)合向量庫(kù)計(jì)算用戶(hù)問(wèn)題與知識(shí)向量的相似度，進(jìn)行排序，鎖定最貼近的內(nèi)容。
• 圖譜召回：利用圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)圖譜，追溯相關(guān)問(wèn)題的間接知識(shí)，如查詢(xún)“電腦維修網(wǎng)點(diǎn)”時(shí)，可能需要追溯到“硬件故障”、“服務(wù)地點(diǎn)”等信息。
• 召回排序：根據(jù)知識(shí)的相關(guān)性、熱度、匹配度等因素進(jìn)行排序，優(yōu)先推送最相關(guān)的知識(shí)。

召回后處理：

• 生成質(zhì)量評(píng)分器：建立評(píng)估機(jī)制，對(duì)召回的知識(shí)進(jìn)行評(píng)分，確保答案的完整性、準(zhǔn)確性和權(quán)威性，如醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)中，來(lái)自權(quán)威醫(yī)學(xué)期刊的內(nèi)容可能獲得更高評(píng)分。
• Token壓縮：精簡(jiǎn)知識(shí)文本，去除冗余，加快信息傳輸，提升用戶(hù)獲取信息的效率。
• 生成回復(fù)：將篩選出的知識(shí)整理成自然語(yǔ)言回復(fù)，滿(mǎn)足用戶(hù)咨詢(xún)需求，如旅游規(guī)劃建議、健康咨詢(xún)等。
• 敏感詞處理：檢測(cè)并過(guò)濾回復(fù)中的敏感詞匯，確保內(nèi)容的合規(guī)性，如在金融咨詢(xún)中避免使用可能引起誤解的術(shù)語(yǔ)。

通過(guò)這樣的流程，智能客服系統(tǒng)能夠提供給用戶(hù)最相關(guān)、最準(zhǔn)確的答案或信息，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)。