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Al智能客服的初步探索-基于OpenAl的ChatGPT模型

2023-06-06 18:48:38   0  举报

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大纲/内容

AI智能客服的大致构想<br>

初级阶段：

听人话：能够识别用户输入的文字/语音转化为文本信息。

懂人话：能理解用户输入的信息并加以过滤、筛选、提取出最接近用户想要的答案和帮助教程。

说人话：能够识别用户的反馈，屏蔽冗余无关答案，支持中文语境。

中级阶段：

引导式服务：与运营指标（转化率等）结合，深度帮助、指导用户搭建交互作品，智能助手。

需求挖掘：获取用户画像、用户行为轨迹、足迹地图、分析客户特征、个性化的推荐及服务、抓住意向客户。

高级阶段：

自我学习更新：能够进一步学习和训练用户输入的语料，能够联系历史，更加精炼的题功能

AI智能客服在epub360中的应用

机器客服：售前咨询、教程答疑、工单处理等。

教程处理：老教程描述文本优化、规范等；人工只需审核修改教程即可。

内容推荐：向用户推荐教程、素材、创意思路。

其他场景：https://shimo.im/docs/5xkGoJDwK0FE0JkX

AI智能客服的优劣势

优势：没有情商、有智商

劣势：人比机器懒（需要大量的训练、完整的SOP、成本）、无法提供情绪价值。

先有客服后有AI

客服系统demo：Support Board

网址：https://board.support/pricing

演示demo：https://demo.board.support/supportboard/admin.php

价格：有PHP版和Word press两个版本，可购买应用程序代码；

功能点：除了具备客服系统应有的功能，还支持接入chatgpt

基于OpenAI的ChatGPT模型微调训练

https://platform.openai.com/docs/introduction/overview

https://openai. com/pricing# Language-models

基于ChatGPT的懒人模式

通过一句话训练AI（实际是调用训练接口）https://ai2.stou.cn/livechat

费用：gpt-3.5-turbo＄0.002 / 1K tokens   

gpt4:8K context $0.03/1K tokens $0.06 1K tokens<br>32K context $0.06 / 1K tokens $0.12 / 1K tokens

后台输入训练内容：相关词、负面词

AI自动训练内容反馈回答

也可以使用其他开源模型进行训练

更贵的训练模型

后续的可能性探索

OpenAI微调模式是否适合AI客服<br>

更贵的微调模式是不是效果更好，尤其是在AI智能客服，不怕回答少，就怕词不达意，跟客户问的问题想要的结果，以及我们定义的行内完全不相关

手拼多模态模型（DialogfLow，请求分包），设想：

分解用户问题，针对特定问题可以使用特定的模型回答，比如DialogfLow回答不了的可以用OpeniA回答

AI的智能来自于高质量数据的训练，客服同理

微调的训练的话我如何去整理更高质量的内容？

如何去书写客服的这样一个训练规范甚至SOP文档？

open AI的system role，可以让对话保持在一个角色里，优点是比微调便宜，缺点是内容不足。

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