基于大數據技術的人工智能客服系統設計與實現

關鍵詞：智能客服系統；大數據分析；自然語言處理；MapReduce

中圖分類號：TP311.52；TP391.1 文獻標識碼：A

0 引言

在數字化時代背景下，人工智能和大數據技術已經成為推動各行各業轉型升級的關鍵力量。尤其在客戶服務領域，人工智能客服系統憑借其高效率和低成本的特點，逐漸成為企業提升服務質量的重要手段[1-2]。該系統能夠實時分析、處理海量的用戶數據，通過不斷優化其服務質量和回應方式，為客戶提供更加個性化和智能化的服務。

目前，人工智能客服系統的研究主要集中在自然語言處理（natural language processing， NLP）和機器學習算法的應用[3]，并且多數研究致力于提升系統對用戶語言的理解能力和回應的準確性，而現有研究在處理特定領域問題和實現個性化回復方面還存在一定的局限性。此外，對于大數據環境下客戶數據的動態處理和實時反饋機制的研究也相對不足。

鑒于上述問題，本文旨在設計并實現一種基于大數據技術的人工智能客服系統。首先，通過長短期記憶（long short-term memory，LSTM）網絡對用戶提出的問題進行分類；其次，將LSTM 網絡的分類結果作為后續文本生成模型的提示詞；再次，向Bloom 模型中注入上述提示詞（prompt），以生成更為精準和個性化的回復文本；最后，為了實現更加定制化、智能化的客服服務，利用基于實時用戶問詢數據和反饋的Bloom 模型微調機制， 使人工智能客服系統能夠不斷學習和適應用戶的具體需求，為不同用戶生成更加個性化的回復。

1 人工智能客服系統介紹

基于大數據分析的人工智能客服系統在MapReduce 大數據處理框架下運行，核心模塊包括智能回復模塊和用戶數據分析模塊，為用戶提供定制化、智能化的客戶服務[4]。其中，智能回復模塊是人工智能客服系統的核心，旨在為客戶咨詢提供快速、準確的回應。這個模塊中的需求主要是使系統具有強大的NLP 能力[5]，使系統能夠理解客戶的查詢和語境，即使在面對模棱兩可的表達時也能有效響應。用戶數據分析模塊在人工智能客服系統后端發揮作用，其負責管理數據并實施定制化的用戶數據分析。通過深入分析客戶與智能客服的交互記錄及反饋，對客戶模型進行精細的微調，從而向用戶提供更加精準和貼心的服務。

2 人工智能客服系統整體框架

本文以購物平臺中的智能客服系統為研究對象，設計了一個基于大數據技術的人工智能客服系統。首先，該系統利用LSTM 模型并且基于采集的用戶歷史數據進行模型訓練，實現對用戶問題的分類；其次，基于該分類模型的輸出結果，結合輔助提問信息進行prompt 知識注入，通過構建固定格式的prompt 作為模型輸入的模板，在其固定模板下將輔助信息和分類模型的輸入結果注入；最后，通過設定輸出的Tokenlization 反向解碼策略實現回答文本的生成，并且使用文本生成模型滿足用戶自動回復的需求。其中，海量用戶數據通過MapReduce 大數據處理框架進行分布式并行處理計算，以減小服務器的顯存。針對不同用戶，該系統還會自適應生成不同的模型參數，從而區分不同用戶之間的偏好信息，再利用數據挖掘算法實現用戶偏好的個性化推薦，并將該推薦實時反映在客戶與智能客服系統之間的交互中。基于大數據技術的人工智能客服系統整體框架如圖1 所示。

3 人工智能客服系統核心模塊實現

3.1 智能回復模塊實現過程

智能回復模塊是人工智能客服系統的核心，直接影響客戶與智能客服交互的體驗，客服在接受用戶的商品參數咨詢時，需要從知識數據庫中查找客戶相關問題的項，進而為用戶解答。該模塊的實現依賴3 個子模塊的協同配合，智能客服系統相關模塊實現示意圖如圖2 所示。在處理用戶關于產品參數的咨詢時，該模塊負責從知識庫中檢索相關信息，以提供精準的解答。

在智能回復模塊中，本文主要應用數據挖掘和NLP 技術。通過預訓練的大語言模型（largelanguage model，LLM）系統提取文本的特征，以生成有針對性的回復內容。鑒于本文的實踐目標為探究該人工智能客服系統的可行性，文本生成模型選用參數量較小的Bloom 模型，該模型擁有約17億個參數，足以驗證智能客服處理的效能。

針對問題分類的任務，本文構建了一個包含3 個主要部分的LSTM 網絡： 詞嵌入層（embeddinglayer）、LSTM 骨干網絡和全連接層。首先，在詞嵌入層中，利用Word2Vec 模型將詞語轉化為向量，這一映射過程不僅提高了詞語的表示能力，而且保留了詞語間的相似性。

將訓練過程中的學習率設置為0.001，動量設置為0.9，使用Adam 優化器進行模型中參數的學習和優化。智能回復模塊會結合LSTM 網絡的分類結果和用戶原始文本輸入，向Bloom 文本生成模型提供更加精確的提示詞。

3.2 用戶數據分析模塊實現過程

在每輪問答結束后，系統會請求客戶提供反饋，并通過情感分析來理解客戶的意見，并利用這些反饋對Bloom 模型進行微調，不斷優化回復質量，以滿足客戶的獨特需求。其具體實現過程如下：首先，在每輪問答結束后，系統自動提示客戶提供反饋。這些反饋可以是簡單的評分系統，或者詳細的文本反饋。通過對客戶的文本反饋進行情感分析，識別文本中的客戶正面、負面或中性情緒。其次，根據情感分析的結果，將問答回合（客服系統和用戶的歷史交互記錄）標注為正面、負面或中性，再將標注數據整理為適合訓練的格式。采用遷移學習和微調技術，僅微調模型的最后3 層參數，并在特定類型的查詢（客戶負面反饋）上進行權重較大的訓練，從而調整文本生成模型，以更好地響應客戶問詢。最后，該模塊需要建立持續學習機制，讓模型定期接收新的訓練數據，從而不斷適應用戶的變化需求。在微調后，監控模型的性能，通過不斷評估和迭代，持續改善模型，并保持開放的用戶反饋通道，鼓勵用戶持續提供反饋，使系統能夠得到不斷改進。

4 結語

本文深入探討了基于大數據技術的人工智能客服系統的設計與實現。首先，介紹了大數據分析技術的原理和概念，強調了其在人工智能客服系統中的應用優勢。其次，針對自動回復、用戶數據分析等核心模塊進行了需求分析和系統設計。特別是在自動回復模塊的設計中，采用NLP 技術進行大數據分析，實現客戶定制化、智能化的回復文本生成。本文為未來智能客服系統的研究和發展提供了一個可行的技術路線。