沙丘社区:2024年中国“大模型+智能客服”最佳实践案例TOP10.pdf |
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大模型的能力进步将对很多领域产生颠覆式影响,客服场景同样也不例外。作为人工智能技术早已渗透多年的场景之一,无论是面向内部员工的自助服务还是面向外部客户的自助服务,智能客服在企业都有着普遍的应用需求。在大模型出现以前,智能客服主要是基于预设的规则和知识库进行问题解答,这种方式虽然在处理常见和标准问题时效率较高,但也存在显著问题:第一,有限的理解能力。基于规则的智能客服通常只能理解预设的问题和关键词。这意味着它们很难处理用户以非标准方式表达的问题,如使用方言、行业术语或者含糊其辞的表述。用户提问如果未命中正确的关键词或短语,系统可能无法提供正确的答案。第二,缺乏上下文感知。传统的智能客服系统通常无法处理涉及多轮对话的上下文信息。这导致在一次会话中,即便是连续的问题,也需要用户重复提供信息,因为系统无法“记住”前一条查询的内容。第三,交互性和灵活性不足。传统智能客服系统通常按照固定的模式回应用户,缺乏灵活性和自然流畅的交互体验。它们很难根据对话的发展自然地调整回应,使得对话显得机械和僵硬。
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