企业智能客服助手

[Ran2424]

概述

企业智能客服助手结合大模型的能力，优化企业客服流程，提高响应效率，降低企业与客户的客服成本。

1. 企业数据整理

1.1 数据收集与整理

项目的第一步是对企业现有的数据进行全面整理。主要涉及以下两个方面：

• 专业运营流程文档：分析和整理各个业务领域的运营流程文档，确保涵盖所有相关业务的操作步骤和决策逻辑。
• 企业数据库资料：整合企业数据库中存储的资料，包括客户信息、产品信息、订单记录等，为后续的智能客服助手提供基础数据支持。

1.2 知识图谱构建

通过将整理后的数据构建为知识图谱，实现知识的结构化存储。知识图谱将业务流程、数据关系和关键实体进行可视化，便于智能助手快速获取信息并进行智能问答。

开发知识图谱自动化构建工具，并且能加入专业人员对内容的审核与修正。

2. 客服助手开发

2.1 智能化回答机制

依托大模型的语义理解能力，客服助手能够高效拆分客户的不同需求，并根据企业的运营逻辑进行智能回答。

用户端功能：

• 产品问答：用户可以查询产品特性、价格、库存等信息。
• 生产流程查询：提供实时的生产流程信息，帮助用户了解订单状态和生产进度。
• 订单确认：支持用户对订单进行确认、修改及跟踪。

企业端功能：

• 用户问题汇总：自动汇总和分类用户提出的问题，为企业提供数据支持。
• 经营资料对比分析：基于收集的数据进行多维度的分析，帮助企业发现潜在问题与优化空间。
• 流程智能化：利用知识图谱与智能分析技术，对企业内部流程进行智能优化，提升整体运营效率。

3. 涉及技术

本项目将涉及多项关键技术，以支撑智能客服助手的功能和性能。

1. RAG（Retrieval-Augmented Generation）：

   结合信息检索与文本生成技术，提高回答的准确性和相关性。

2. 知识图谱：

   通过构建知识图谱，增强数据的结构化，提升智能助手的知识获取与推理能力。

3. Text2SQL：

   实现自然语言向结构化查询语言的转换，使用户能够通过自然语言查询数据库，获取所需信息。

4. 前后端开发：

   构建稳定的前后端系统，确保智能助手能够高效处理用户请求、执行数据查询和返回结果，并且将数据与结果进行展示。