在当今社会，智能化已经成为推动各行各业转型升级的核心动力。特别是在客户服务领域，智能化的应用不仅能够提升服务质量，还能够极大地提高工作效率。近年来，将大语言模型与文档问答结合的方式，在重塑智能客服模式方面展现出了巨大的潜力。接入大模型，使得客服知识库的建设变得更加智能高效，进而成为企业营销、运营智能化进程中的重要一环。

在传统的智能客服落地应用流程中，机器人知识构建是极为关键却复杂的环节。它需要专业的人员和系统工程师深入参与，通过人工结合大量文档知识，撰写出数十甚至上百个问答知识。这样的过程不仅耗时耗力，而且效率较低，直接影响到智能客服机器人的问题匹配率和解决率。

然而，随着大模型的接入，这一局面得到了根本性的改变。大模型的强大能力使得知识库建设的智能化程度大幅提升。首先，无需再投入大量人力进行文档的知识梳理。通过Langchain等方式外挂知识库，即可实现完整的问答过程。这一变革不仅减少了人工参与，还极大地提高了工作效率。

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其次，在文档生成QA对的过程中，大模型也展现出了其高效、智能的特点。过去，需要人工基于文档逐个撰写QA对，而现在，利用大模型，可以快速生成大量QA对。员工只需从中挑选、审核有价值的内容，再将这些问答对作为知识库的补充或作为带标签的语料，进行模型训练、模型精调即可。这样的流程不仅更加高效，而且能够保证知识库的质量和准确性。

对于知识库构建而言，大模型带来的创新性在于其能够快速抽取或生成多样化且相似度高的问答语料。这使得系统在面对类似问题时，能够提供更为灵活和多样的回答，从而为用户提供更准确、更全面的信息。这种灵活性和多样性，正是传统知识库所难以比拟的。

通过接入大模型，客服知识库的建设和维护变得更加便捷和智能。一键抽取QA、扩写语料、答案生成等功能，使得工作效率提升了60%以上。这样的提升，不仅减少了企业在客户服务方面的成本投入，还提高了客户满意度和忠诚度。

展望未来，随着大模型应用的逐渐深入，我们有理由相信，未来将有大量结合大模型能力的智能知识库出现。这些智能知识库将不仅应用于客户服务领域，还将广泛应用于企业营销、运营等场景。它们将成为企业实现智能化转型的重要工具，推动企业在激烈的市场竞争中取得优势地位。

总之，客服知识库接入大模型，使得智能客服的效率得到了大幅提升。这一变革不仅提升了企业的客户服务水平，还为企业实现智能化转型提供了有力支持。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，智能客服将在未来发挥更加重要的作用，为企业创造更大的价值。