ChatGPT在智能客服产品中的应用指南

热门头条10个月前更新沈浪@葫芦娃AI

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摘要: 如何在智能客服领域有效地落地LLM大语言模型？了解产品架构、工具设计、应用设计和商业化前景。让CHAT GPT为智能客服带来的改变成为现实。

CHAT GPT在智能客服产品中的应用指南

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蹭热点引流，就聊聊当下热门话题：CHAT GPT在智能客服产品中该如何落地？

关于CHAT GPT为代表的大语言模型，每个人的朋友圈都被刷爆了，不再水字数。咱们直接来做一道真题：如果在智能客服这样一个ToB SaaS应用软件领域，想要落地LLM大语言模型，如何实现？

首先，先来解决一个值不值得做的问题：智能客服领域，值得用LLM大语言模型进行智能化产品改造嘛？

产品的几个典型特征汇总下：

人力密集：
智能客服，是一个高度依赖人工操作的系统，有解放生产力的内在需求。
数据密集：
智能客服产品可沉淀大量过程性数据，如会话信息，通话记录，录音，操作日志。有数据，就有了人工智能应用滋生的沃土。
流程可定义：
这类产品，往往都可以有典型的业务流程抽象：如IVR语音交互、外呼任务、工单流转等。
有智能化应用基础：
智能客服是很早迈入AI人工智能技术的赛道之一：文本机器人，语音机器人，智能质检的应用已经非常成熟。客户和用户的心智已得到教育。

结论：一个行业，有相对落后的生产工具、有比较标准的生产流程，有大量未充分处理的数据，且对人工智能无抵触，那么肯定是一个值得LLM落地生根发芽的沃土。只不过。这片田地在现阶段LLM们眼中看来，还是小了一点而已。

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如果值得做，那么如何做？

这就是一个见仁见智的问题了，大家的产品架构不同，目标客群不同、业务规模不同、主打产品各异。

我们可以假设，已经有了一套得到验证，稳定运营的成熟产品，不希望引入LLM带来现有产品的巨大变化，进而影响客户体验。如何搞？

提倡拥抱变化，嘴上鼓吹AGI通用人工智能带来行业巨变，这些都没问题，真要不破不立，付出真金白银的代价来决策，去执行，还是一个很难抉择的命题。

一：架构设计问题

审视本身产品架构，是否具备LLM大语言模型落地基础。

可以理解、由于历史原因，当前主打产品架构陈旧，模块化解耦不完善，性能瓶颈无法解决，但因为跑着很多生产客户，轻易无法改动。这种情况下，再塞入CHAT GPT到整个架构中，将带来更多沉重压力。

那么第一步先想清楚，是打算好好优化下，还是另辟蹊径，单独做一个外围LLM应用。

好比老房子改造，是不是要打算做做基础施工，还是简单刷刷墙、做下软装得了。

历史包袱较重的话，也不妨另起炉灶，聚拢有心气的一支精锐之师冲一下。也算是给原有池塘中投入一只鲶鱼。

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二：工具设计问题

做顶层应用设计之前，我们需要先梳理工具。如AI引擎管理、数据建模工具、意图管理管理、标签标注和管理，流程生成工具，业务构建工具等等。。。

CHAT GPT能力的引入，相较于以前智能客服产品所沉淀的基于自然语言处理、语义理解、意图识别，关键字和正则处理等方式，带来颠覆性的改变。借助其能力涌现，上下文关联，逻辑链提示处理等方式，原有的手把手定义流程，字词句填槽的旧模式，势必得到极大改变。如果以前构建复杂AI应用，需要是半编程化的方式，用CHAT GPT们来实现，打个比方更像是RPG游戏编程工具，以场景搭建、角色扮演，提示格式化、逻辑化，辅以人工反馈监督的模式去进行。

说到工具，其实制造工具本身就已经被CHAT GPT迭代了。伴随编程和自动化编程方式，在大语言模型加持下，已经取得了极大的变革。

真心建议大家首先要掌握的是使用大语言模型伴飞编程的能力，想要运用好大模型的能力，用魔法打败魔法是最好的手段。

如‘知乎知学堂’推出的免费体验课《程序员的AI大模型进阶之旅》

从底层原理到实战技能，对当红的LangChain框架应用，Fine-Tuning专属模型微调都有深入浅出的讲解。对公司应用和个人应用，包括发展前景都讲的很细。一个典型案例就是智能客服的实现，可以非常好的借鉴下。

所谓游戏化方式的产品设计，为什么不能是呢。如果我们做的足够好用，是不是也可以直接邀请用户参与到“游戏”开发中来？

另外，很多工具本身，更可借助CHAT GPT进行智能化的改造。以更高效和智能的方式来处理数据、生成数据。

如进行自动训练和标注、知识库的自动化扩充、来代替语料手工标注，代替传统问答对的低效人力处理，给出标准问，自动扩展相似问等等。

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三：应用设计问题

最后说说智能客服应用层面的设计，这里是用户可感知的界面和内容。

我们来根据智能客服的一些典型场景，看看CHAT GPT们的优势能力，可带来哪些富有想象力的改变。

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增强型对话能力：

不可否认，CHAT GPT带来了极其强大的对话能力，我们万分期待，甚至开始脑补其进入智能客服对话中的效果。

但是很遗憾，智能客服产品领域内的对话，是一个非常典型的限定业务领域、任务驱动的对话需求，我们客户肯定不希望访客进来，是寻找一个超高智能、善解人意、能写会画的陪聊机器人。

会话内容必须收敛于企业业务范畴内，服务于客服和营销场景下，解决和处理问题，不要浪费宝贵的资源。

不加控制的直接引入CHAT GPT到客服领域，那感觉就好比你回家撞见扫地机器人不干活，和隔壁的智能吸尘器聊的你侬我侬，是不是恨不得一棒子打死了事！

所以，构建增强型对话能力，一方面我们借助CHAT GPT简化了对话流程设计：以前需要设定N多个意图，关联无数个上下文才能实现的方式，现在开箱即用，自然语言对话获取、格式化提示完成限定任务、收集访客数据和意向。另外，通过私有化训练和公共文本数据的结合，对访客提供不僵化、更优质的回答体验。

CHAT GPT和传统文本，语音机器人能力的结合，会给智能客服的机器人服务能力带来质的飞跃。

智能质检：

传统智能质检已经是非常成熟的解决方案，但如果通过CHAT GPT，投入预训练和一定的业务规则定义，可以实现无需复杂设定，更智能的质检结果输出。

我们向模型内投入一定数量的优质录音、文本，然后告知CHAT GPT都有哪些加分因子、让他自动判别生产数据的质检情况，然后不断通过手工质检的对齐调优，让CHAT GPT持续不断学习和改进。

智能化辅助：

同理，对于座席侧智能辅助功能，也是可以通过对优质样本的投喂，正确流程和加分因子的定义，不断的让CHAT GPT在数据滋养下，实时对座席给出更好的辅助能力。原有的辅助功能框架可以保留，但是内里是一个不断进化，自动学习的“业务助理”

内训机器人：

基于智能质检和智能辅助的基本能力，针对使用场景是企业内训的机器人，也完全可以基于现有数据样本，更自动化的生成内训“教官”，我们业务管理人员，可以针对岗前培训、业务流程、服务过程设定不同内训主题，一定量标准语料训练后，让内训机器人指导座席进行自我训练，这种对于强调学习能力和管理能力的运营型客户，很有吸引力。

智能填单类：

智能客服应用中，有大量需要手工输入的表单：客户资料、跟进记录、服务工单，目前市面上CRM领域已经出现借助CHAT GPT进行智能填单的实验性应用。按以往的实现方式，必须有复杂的工程化设计，将会话文本实时匹配，借助词性分析，语义分析和关键字查找等方式，使用表现往往不尽如人意。我们可以期待LLM大语言模型的超强能力可以有效提升这类型产品的实用度。