基于RAG的大模型问答客服流程

基于RAG（Retrieve, Augment, Generate）框架的问答式客服流程是一种高效的数据检索、知识增强以及自动化生成信息的体系。该流程旨在提升客户服务质量，实现快速、准确的信息反馈。 在这一流程中，关键环节包括检索、增强和生成三个步骤。首先，“ Retrieve ”（检索）阶段是根据用户输入的问题在海量数据中检索相关信息。接着，“ Augment ”（增强）阶段用于调用预训练的深度学习模型，对检索到的信息进行知识性的扩展，增加回答的相关性和细节丰富度。最后，“ Generate ”（生成）阶段运用自然语言处理技术，生成人性化、易于理解的答案，从而完成整个问答响应。 这一流程的核心内容在于智能地处理客户的咨询，精确地回答回复，并使用预训练模型对知识进行补充和重新表述。在文件类型方面，这可能涉及客户问题数据库、支持文档和预先编写的回答脚本等。修饰语强调该流程是高度自动化和智能化的，能够处理多样且复杂的问题，并提供详实可靠的解决方案，旨在增强客户服务体验和提升处理效率。