得助大模型赋能客服知识库构建更智能

选型指南

2024-04-24 14:31:32

作者：超能AI

阅读量：58

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文章摘要：机器人知识构建，作为智能客服应用中的核心环节，一直以来都面临着复杂性和效率的挑战。传统的知识构建方式往往需要大量的人工参与，专业人员和系统工程师需要耗费大量时间和精力，结合文档知识来撰写问答知识。这种方式不仅效率低下，而且很难保证问答知识的准确性和完整性，直接影响到智能客服机器人的问题匹配率和解决率。

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在当今智能化浪潮席卷之下，各行各业都在加速转型以适应时代的需求。客户服务领域作为企业与消费者之间的重要桥梁，同样也在积极探索智能化的道路。得助大模型的引入，不仅提升了知识构建的效率，更重塑了智能客服的模式，成为企业营销、运营智能化进程中的关键力量。

机器人知识构建，作为智能客服应用中的核心环节，一直以来都面临着复杂性和效率的挑战。传统的知识构建方式往往需要大量的人工参与，专业人员和系统工程师需要耗费大量时间和精力，结合文档知识来撰写问答知识。这种方式不仅效率低下，而且很难保证问答知识的准确性和完整性，直接影响到智能客服机器人的问题匹配率和解决率。

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然而，随着得助大模型的接入，机器人知识构建的智能化程度得到了显著提升。得助大模型以其强大的自然语言处理能力和深度学习能力，为知识库建设带来了革命性的变化。通过Langchain的方式外挂知识库，企业无需再投入大量人力进行知识梳理，只需将文档与得助大模型相连，即可实现完整的问答过程。

更值得一提的是，得助大模型在文档生成QA对的过程中也展现出了高效和智能的特点。过去，企业需要人工基于文档逐个撰写问答对，这不仅耗时耗力，而且难以保证问答对的质量和数量。而现在，借助得助大模型，企业可以快速生成大量QA对，员工只需从中挑选、审核有价值的内容，再将其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。这种方式不仅大大提高了知识库建设的效率，还保证了问答对的质量和多样性。

得助大模型在知识库构建中的创新性体现在其能够快速抽取或生成多样化且相似度高的问答语料。这使得智能客服系统在面对类似问题时能够提供更为灵活和多样的回答，为用户提供更准确和全面的信息。这种智能化的知识库不仅提升了用户体验，也增强了企业的服务能力和竞争力。

此外，得助大模型还具备一键抽取QA、扩写语料、答案生成等功能，进一步提升了知识库建设和维护的便捷性和智能水平。这些功能的引入使得企业能够更快速地构建和完善知识库，提高智能客服机器人的问题处理能力和效率。据统计，借助得助大模型，企业在知识库建设方面的效率提升了60%以上，大大节省了人力和时间成本。

随着得助大模型应用的逐渐深入，未来将有更多结合大模型能力的智能知识库出现。这些智能知识库不仅可以应用于企业营销、运营等场景，还可以与其他企业系统进行无缝对接，实现知识的共享和协同工作。这将进一步推动企业的智能化进程，提升企业的整体运营效率和服务水平。

综上所述，得助大模型在客服知识库构建中发挥了重要作用，通过其强大的自然语言处理能力和深度学习能力，实现了知识构建的智能化和高效化。这不仅提升了智能客服机器人的问题处理能力和效率，也为企业带来了更多的商业价值和竞争优势。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，得助大模型将在客服领域发挥更加重要的作用，推动整个行业的智能化进程。

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