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利用大模型知识库,优化智能客服问答效果 | 创新场景

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痛点

SSC( Share Service Center ,共享服务中心)是企业日常接触最多的场景之一,更多是对内服务,包括 HR 、财务、IT 等。该场景对专业度要求非常高,知识点非常多,对于知识的使用者或者查询者,会因为不同区域、不同公司、不同工种,甚至在不同时间查询的内容,所得到的答案都可能是不一样的。

在实际知识库落地的过程中,最头痛的就是冷启动问题,知识分不同领域,如何从文档转变为结构化的知识是难点。另外对于不同部门产出的专业文档,需要进行加工,甚至还要分不同的库,将多个库的知识联合应用。再就是知识既专业又复杂,变动更新也会比较多,需要做对应的知识更新。而每个职能的知识是单独维护的,最后汇总到某个组织或者某个部门后再做知识更新,这其实是很大的挑战。

解决方案

没有用大模型之前,虽然技术上也有可行之法,但是落地成本很高。结合大模型能力后,可以使用一套组合能力改善这些问题。

首先各个职能部门提供原始文档,由大模型根据结构化知识库的标准,抽取对应知识生成标准的问答,这个过程中还可以通过答案扩写,或者精简和润色的能力,改善回答的易读性和简洁性,符合知识认知的几个维度。

其次在检测答案一致性的时候,因为文档内容非常专业,也会有相应的版本管理,利用大模型对不同知识进行校对,避免原生文档存在版本差,保证前后知识的一致性,减少出错。

最后通过大模型对检测后的标准问答生成相似问题,扩充各种不同的问法,达到使用场景中更高的可用性及匹配度,来提升最终的知识应答率。

成效

通过如上手段,大模型作为工具能够帮助结构化的知识库,在冷启动时以便捷的方式去落地,后续的维护和运营也会更简单。

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