好些人一旦听闻智能客服机器人开发, 最先浮现的想法便是“这东西必定价格高昂且十分复杂”。实则并非如此。简单来讲, 当下的技术门槛已然降低了许多, 关键之处在于你必须弄明白自己究竟要去解决怎样的问题, 切莫一开始就妄图做出一个能够战胜GPT的事物。

开发前要搞清楚哪些事

在着手开发智能客服机器人以前, 最为惧怕的便是你对于需求未曾理清头绪。有些老板一上来就讲“我需要一个能够自动回应问题的机器人”, 然而具体回应哪些问题、以何种方式回应、涵盖哪些业务场景, 却一个字都未提及。

首先, 要梳理你的客户究竟在询问些什么, 比如说你所从事的是电商网站工作, 那么客户问得最为频繁的大概率便是“什么时候发货”“怎么进行退换货”“尺码该如何选择”, 倘若这些高频问题你不先进行收集, 就算机器人再怎么聪明也无法回答上来。其次, 要考虑清楚你是打算将它做成24小时在线的纯自动回复模式, 还是需要它来帮你转接人工客服, 这两条途径去做下去方向是完全不同的。

另外还有一点相当关键: 千万别存有那种一下子就将全部功能做到完备齐全的想法。好多公司一开始便妄图去做语音识别、情绪分析以及多轮对话, 然而最终耗费了三个月时间, 项目径直走向烂尾的结局。更为稳妥可靠的做法是, 先先行开展文本加上关键词匹配的工作, 待其运行顺畅之后, 再把机器学习模型增添进去。

技术路线怎么选才省钱又实用

聊及具体的开发方面, 对于技术路线这一块而言, 是极其容易将人给绕得晕头转向的。当下, 主流的方式大概被划分成了三种, 其一乃是基于规则以及关键词的, 其二乃是基于知识图谱的, 其三则是基于大语言模型的。

以规则为依据的办法最为简单, 你只需将客户有可能提出的问题配备好相应答案, 机器人依据关键词进行匹配后便给予回复。这般方式开发成本低廉, 适宜业务稳定、问题较为固定的情形, 像企业官网的常见问题解答。不足之处是客户变换一种问法, 它就兴许会不知所措。

知识图谱的玩法, 那可要复杂那么一些了。你得把产品信息, 还有业务逻辑, 以及客户信息这些数据, 整理成一张“关系网”。机器人能够顺着这张网去做推理。说白了, 它会更聪明一点儿, 然而前期的数据整理工作, 会让人抓狂的。

就拿大语言模型来讲, 如今像通义千问、文心一言这类的开放了接口, 你能够直接去调用。其好处在于它能够领会客户的意图, 回答还较为灵活, 不过你需要给它提供充足你所在行业的数据, 不然它容易乱说一通。并且, 接口调用的费用得好好算清楚, 数量多了还是会有点心疼的。

开发和测试别忽略的细节

众多团队开展智能客服机器人的开发工作, 代码编写完成之后便觉得事情已经结束了, 实际上最具风险且难搞的乃是测试阶段。

把句子改写为: 你真的要亲自去充当一回客户的角色, 通过运用各种稀奇古怪的表述去询问它。比如说, 你的产品是“男士运动鞋”, 客户或许会问“男款跑步的鞋”, 客户也可能问“男式运动鞋”, 客户还有可能问“跑鞋有男款的吗”, 这些看上去好像差不多, 然而要是机器人的匹配模型做得粗糙, 那很有可能仅仅命中其中的一条。你一定得在测试阶段把这些边缘情况都覆盖掉。

另外, 机器人上线后绝对不可以做甩手掌柜, 客户的提问习惯会发生改变, 你的业务也会出现变化, 机器人必须跟着进行迭代, 例如你在双十一推出了“满减活动”, 要是不更新知识库, 当客户询问“怎么参加满减”时, 机器人就只能回应“对不起, 我还没学会这个功能”, 那样客户不骂你才怪呢。

要开发智能客服机器人, 说到底这可是个需要持续去打磨的过程。千万别想着一下子就能达成目标, 得先把基础给夯实稳固了, 之后运行起来再逐步去进行优化, 这样做相较于其他任何方式都更为可靠呢。