自ChatGPT火爆出圈開始，大模型帶來的產(chǎn)業(yè)浪潮不斷涌現(xiàn)?？蛻袈?lián)絡領域，一直被認為是大模型最具優(yōu)勢的落地行業(yè)之一，因為每一次與客戶的聯(lián)絡溝通，都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)和語料，而這也是大模型參數(shù)的基礎訓練素材。
但如何在通用領域訓練出一個性能較好且可用的模型，仍是應用落地所面臨的挑戰(zhàn)。因此，如何訓練好通用大模型，利用其超強的自然語言處理能力實際落地運用到客戶聯(lián)絡領域，合力億捷做了諸多探索和實踐。
先后完成與ChatGPT 和Azure等大模型的對接，并率先推出了基于大模型的企業(yè)級機器人——客服Robot，讓企業(yè)可直接通過合力億捷企業(yè)級機器人調(diào)用大模型能力，助力效能提升！
（合力企業(yè)級機器人示例圖）
如何利用大模型的理解能力及封裝知識完善企業(yè)知識庫，提升企業(yè)級機器人應答的效率和準確率，是合力億捷研發(fā)客服Robot的關鍵出發(fā)點。
眾所周知，每個企業(yè)都有自己多年積累的本地知識體系，這些知識通常是以文檔、視頻、語料等的形式存在。以往傳統(tǒng)機器人所應用的企業(yè)知識庫，是由人工將這些已有的材料整理并上傳至機器人知識庫中。
但這種方式無法做到全面覆蓋客戶所提的問題，而且“匯總-整理-上傳”的流程還需要耗費大量的人力物力，導致整體效率較低。
而通過大模型的理解能力，企業(yè)在構建機器人知識庫時，只需要將目前企業(yè)已有的知識與大模型相結(jié)合，就能利用大模型自身超強的理解能力舉一反三。
當用戶提問時，客服Robot會自動“歸納-總結(jié)-生成”知識庫中碎片化的各類知識點，自動產(chǎn)出符合邏輯、并包含關鍵點的內(nèi)容，以此提升應答的效率和準確率。
客服Robot的應答流程嚴格遵循自身邏輯。當與用戶對話時，首先是理解用戶的問題，并將所有問題分為「與企業(yè)相關、與企業(yè)無關、敏感問題」三個類別。
當用戶提出與企業(yè)相關的問題，Robot會進行用戶意圖識別，自主回答關于企業(yè)及產(chǎn)品的各種問題。即便是多輪對話，也能結(jié)合上下文語境和企業(yè)知識庫作答。
目前，合力億捷已經(jīng)完成了企業(yè)級機器人的產(chǎn)品化，并已投入使用?？头obot發(fā)布后，數(shù)百家行業(yè)客戶參與了產(chǎn)品體驗，并給出了良好反饋。
除落地難度最高的客服Robot外，合力億捷還在積極探索大模型在客戶聯(lián)絡領域核心場景的其他能力。在坐席輔助方面，包括提供建議、多語言翻譯、自動生成跟進記錄等；另外在管理者決策方面，還有質(zhì)檢數(shù)據(jù)分析、客戶數(shù)據(jù)分析、BI數(shù)據(jù)分析等能力。
AI時代，合力億捷期待與所有行業(yè)客戶，共同構建基于大模型的客戶聯(lián)絡新價值。對大模型智能化客戶聯(lián)絡應用感興趣的企業(yè)，請聯(lián)系您的專屬客戶經(jīng)理報名體驗！
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