基于大模型的智能問答客服機器人的應用研究

摘要：在數(shù)字化轉型的大潮中，企業(yè)信息系統(tǒng)的廣泛應用為企業(yè)帶來了前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。技術難題和操作疑惑成為影響工作效率和信息支持團隊負擔的關鍵因素。為應對這一挑戰(zhàn)，本研究提出了開發(fā)一款基于大模型技術的智能問答客服機器人，旨在提供全天候的技術支持和咨詢服務。本文首先介紹項目背景和目標，其次詳細闡述解決方案，包括系統(tǒng)設計、個性化服務、知識庫管理等關鍵技術點，最后探討該系統(tǒng)的實施對企業(yè)數(shù)字化轉型的推動作用。

關鍵詞：大模型；智能問答；客服機器人；數(shù)字化轉型；人工智能

Abstract：Inthetideofdigitaltransformation，thewidespreadapplicationofenterpriseinformationsystemshasbroughtunprecedentedopportunitiesandchallengestoenterprises.TechnicaldifficultiesandoperationaldoubtshavebecomekeyfactorsaffeYEby05lx5+PoKLMJsgvLbAHb4Rv/NjCxw4aA/qbfHGA=ctingworkefficiencyandtheburdenoninformationsupportteams.Toaddressthischallenge，thisstudyproposesthedevelopmentofanintelligentquestionansweringcustomerservicerobotbasedonlargemodeltechnology，aimingtoprovide24×7technicalsupportandconsultingservices.Thisarticlefirstintroducestheprojectbackgroundandobjectives，thenelaboratesonthesolutionindetail，includingkeytechnicalpointssuchassystemdesign，personalizedservices，andknowledgebasemanagement.Finally，itexplorestheroleoftheimplementationofthesysteminpromotingenterprisedigitaltransformation.

Keywords：largemodel；intelligentQ&A；customerservicerobot；digitaltransformation；artificialintelligence

在21世紀的數(shù)字化時代，信息技術的迅猛發(fā)展正在重塑全球商業(yè)環(huán)境和工作方式。企業(yè)為了保持競爭力，紛紛踏上了數(shù)字化轉型的征程，力圖通過技術創(chuàng)新來優(yōu)化業(yè)務流程、提高工作效率、降低運營成本，并最終實現(xiàn)價值創(chuàng)造和業(yè)務增長。在這一過程中，信息系統(tǒng)作為企業(yè)數(shù)字化轉型的核心工具，其重要性日益凸顯。

然而，信息系統(tǒng)的廣泛應用同樣帶來了一系列挑戰(zhàn)。技術難題和操作疑惑成為業(yè)務人員在日常工作中經(jīng)常遇到的問題，這些問題不僅影響了工作效率，也加重了信息支持團隊的工作負擔。特別是在集團層面，由于信息系統(tǒng)眾多、用戶基數(shù)龐大，如何提供及時、有效的技術支持和咨詢服務，成為企業(yè)亟須解決的問題。

為了應對這一挑戰(zhàn)，本研究提出了開發(fā)一款基于大模型技術的智能問答客服機器人。該機器人利用人工智能領域的最新成果，通過模擬人類的語言理解和生成能力，為用戶提供全天候的技術支持和咨詢服務。與傳統(tǒng)的客戶服務方式相比，智能問答客服機器人具有響應速度快、服務成本低、可擴展性強等優(yōu)點，能夠顯著提升客戶服務的效率和質量。

大模型技術，作為智能問答客服機器人的核心，是近年來人工智能領域的重要突破之一。大模型通常是指參數(shù)規(guī)模龐大的深度學習模型，它們能夠從海量數(shù)據(jù)中學習到豐富的知識和模式，從而在多種任務上展現(xiàn)出卓越的性能。在自然語言處理領域，大模型技術已經(jīng)被廣泛應用于語言翻譯、文本摘要、情感分析、問題回答等任務，并取得了令人矚目的成果。

本項目提出的智能問答客服機器人，正是基于大模型技術構建的。通過對大模型進行訓練和優(yōu)化，機器人能夠理解用戶的查詢意圖，并從知識庫中檢索出最相關的答案，以自然語言的形式提供給用戶。此外，機器人還能夠根據(jù)用戶的反饋進行自我學習和調整，不斷提高回答的準確性和滿意度。

在系統(tǒng)設計方面，本項目充分考慮了用戶體驗和可擴展性。通過設計用戶友好的界面，確保用戶能夠輕松地與智能問答客服機器人進行交互。同時，系統(tǒng)還提供了豐富的API接口，支持與其他信息系統(tǒng)的集成和擴展，為未來的技術升級和功能拓展打下了基礎。

在個性化服務方面，智能問答客服機器人能夠根據(jù)用戶的問答歷史和偏好，提供個性化的服務。通過對用戶行為的分析和學習，機器人能夠更好地理解用戶的需求，從而提供更加精準和貼心的服務。

在知識庫管理方面，本項目建立了一個全面且不斷更新的知識庫，為智能問答客服機器人提供強有力的支持。通過對知識庫的持續(xù)維護和優(yōu)化，確保機器人能夠提供最新、最準確的信息，滿足用戶的需求。

總之，本項目提出的智能問答客服機器人，不僅是對現(xiàn)有服務模式的優(yōu)化，也是集團數(shù)字化轉型策略的關鍵舉措。

1系統(tǒng)解決方案

在公司內網(wǎng)部署一個以大模型為基礎的數(shù)字員工服務系統(tǒng)，是我們解決方案的核心。該系統(tǒng)專門設計用于回答有關新上線系統(tǒng)和應用的問題，確保員工能夠迅速獲得所需的技術支持。我們將構建一個用戶友好的界面，每個信息系統(tǒng)都配備一個獨立的數(shù)字員工助手，每個助手都擁有自己的知識庫。這樣的設計確保所有員工都能輕松與各信息系統(tǒng)數(shù)字員工進行交互，無論他們在使用哪個信息系統(tǒng)，都能得到及時準確的幫助。

系統(tǒng)的業(yè)務流程如圖1所示，通過客戶或上下文的對話輸入問題，大模型針對問題進行問題的提煉，并結合預訓練的一些知識庫，針對性地對問題的意圖進行識別，進而進行知識檢索以及利用向量數(shù)據(jù)庫的知識儲備，最后運算后得出答案。我們的系統(tǒng)主要包含了如下幾部分工作。

1.1用戶界面設計

用戶界面將采用現(xiàn)代化、直觀的設計原則，支持多種交互方式，包括文本輸入、語音輸入以及圖像識別，以適應不同用戶的需求和偏好。界面將提供清晰的導航和搜索功能，使用戶能夠快速找到所需的信息。此外，界面還將提供易于理解的視覺提示和反饋，確保用戶在使用過程中感到舒適和自信。

1.2個性化服務

數(shù)字員工將提供全天候的服務，根據(jù)用戶的問答歷史和偏好提供個性化的服務。我們將利用大模型技術對用戶行為進行分析，構建用戶畫像，包括用戶的興趣點、常見問題和偏好的交互方式。通過上下文感知能力，數(shù)字員工將能夠根據(jù)當前的對話上下文提供相關服務，確保回答的連貫性和準確性。

1.3即時服務與多模態(tài)輸入

我們的數(shù)字員工將提供7×24小時的即時服務，確保用戶在任何時間都能得到快速響應。數(shù)字員工將接受多種輸入方式，包括文字、截圖和消息提示，以適應不同用戶的操作習慣。此外，數(shù)字員工還將支持文字說明和流程圖輸出，為用戶提供更直觀的解答和指導。

1.4服務過程摘要與性能評估

為了持續(xù)優(yōu)化數(shù)字員工的性能，我們將生成服務過程摘要，記錄用戶與數(shù)字員工的交互歷史，包括問題、回答和用戶反饋。這些摘要將用于自動化性能評估，幫助我們識別服務過程中的瓶頸和改進點。通過定期審查這些報告，我們將能夠不斷改進數(shù)字員工的回答質量和服務效率。

1.5知識庫管理與維護

知識庫是數(shù)字員工提供準確回答的基礎。我們將構建一個全面且不斷更新的知識庫，由專業(yè)團隊進行管理和維護，確保信息的準確性和時效性。知識庫將包含gMie0YCjaWiUPl2IPU/1CQ==常見問題解答、操作手冊、視頻教程等多種類型的資源，以滿足不同用戶的需求。智能推薦系統(tǒng)將根據(jù)用戶的問題智能推薦知識庫中的最佳答案，提高問題解決的效率。

1.6持續(xù)學習與模型微調

數(shù)字員工將通過持續(xù)的數(shù)據(jù)投喂和模型微調，不斷學習和適應，以提供更準確、更個性化的服務。我們將實施在線學習機制，使數(shù)字員工能夠實時學習用戶的反饋，不斷優(yōu)化其回答策略。此外，我們還將定期對GPT大模型進行微調，以適應新的業(yè)務需求和技術變化。

2系統(tǒng)框架

系統(tǒng)的設計采用了分層架構，旨在確保系統(tǒng)的高效性、穩(wěn)定性和可擴展性。如圖2所示，系統(tǒng)的框架清晰地展示了從硬件基礎設施到用戶層的各個層面，每個層面都承擔著特定的功能和責任。

硬件基礎設施是整個系統(tǒng)的基石，位于架構的最底層。這一層提供了系統(tǒng)運行所需的物理資源，包括但不限于中央處理單元（CPU）、隨機存取存儲器（RAM）、固態(tài)硬盤（SSD）等關鍵組件。這些組件不僅提供必要的計算能力，而且對于高性能計算任務，硬件層還特別集成了圖形處理單元（GPU），它們在處理復雜算法和并行計算中發(fā)揮著關鍵作用。GPU的引入大幅提升了系統(tǒng)處理大數(shù)據(jù)和執(zhí)行深度學習模型的能力，為智能問答客服機器人的快速響應和高效運算提供了強有力的支持。

此外，硬件層還涵蓋了網(wǎng)絡通信設備，如服務器、路由器和交換機，它們支撐著系統(tǒng)內部的數(shù)據(jù)傳輸和外部的網(wǎng)絡連接，確保了網(wǎng)絡通信的高效性和穩(wěn)定性。硬件基礎設施的設計注重可靠性和可用性，通過冗余設計和故障轉移機制，以設計最小化系統(tǒng)停機時間。通過這種綜合的硬件配置，系統(tǒng)能夠持續(xù)穩(wěn)定地為用戶提供高質量的服務。

數(shù)據(jù)層位于硬件基礎設施層之上，扮演著系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的角色。在這一層，數(shù)據(jù)的存儲、檢索和管理是核心任務。數(shù)據(jù)層維護著大量的結構化和非結構化數(shù)據(jù)，通過高效的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來實現(xiàn)。它確保了數(shù)據(jù)的完整性、一致性和安全性，這是企業(yè)運營中不可或缺的。為了應對可能的系統(tǒng)故障，數(shù)據(jù)層還提供了數(shù)據(jù)備份和恢復機制，以保障數(shù)據(jù)的持久性和可恢復性。

應用層進一步上移，包含了系統(tǒng)的業(yè)務邏輯和處理流程。作為用戶層和數(shù)據(jù)層之間的橋梁，應用層負責實現(xiàn)具體的業(yè)務規(guī)則和工作流程。它處理來自用戶層的各種請求，包括問題解答、服務請求的分發(fā)，以及用戶會話和事務的處理。應用層的設計注重模塊化和靈活性，以適應不斷變化的業(yè)務需求。

用戶層位于架構的最頂層，是系統(tǒng)與最終用戶交互的界面。用戶層的設計重點在于提供直觀、易用的用戶界面（UI）和卓越的用戶體驗（UX）。它支持多種交互方式，如文本輸入、語音輸入和觸摸屏操作，以適應不同用戶的操作習慣和偏好。用戶層還集成了用戶反饋機制，通過收集用戶的意見和建議，不斷優(yōu)化系統(tǒng)性能和用戶體驗。

這種分層方法的優(yōu)勢在于，它使得數(shù)字員工服務系統(tǒng)能夠實現(xiàn)模塊化設計，便于系統(tǒng)的維護、升級和擴展。每一層都可以獨立地進行更新和改進，而不會對其他層造成影響。此外，這種架構也便于集成新技術，如人工智能、大數(shù)據(jù)分析等，以適應業(yè)務需求的不斷變化和演進。隨著技術的不斷進步和業(yè)務需求的不斷演變，數(shù)字員工服務系統(tǒng)將持續(xù)演進，以提供更加智能、高效和個性化的服務。

3總結展望

本研究旨在通過先進的人工智能技術，為企業(yè)信息系統(tǒng)用戶提供全面、高效的智能客服解決方案。系統(tǒng)的開發(fā)和部署，不僅響應了數(shù)字化轉型的迫切需求，更體現(xiàn)了對提升服務質量和工作效率的不懈追求。

系統(tǒng)優(yōu)勢總結：全天候服務能力，提供7×24小時的即時服務，確保用戶在任何時間都能獲得快速響應。通過分析用戶行為和偏好，系統(tǒng)能夠提供定制化服務，增強用戶體驗。多模態(tài)交互支持，系統(tǒng)接受文字、截圖等多種輸入方式，提供文字和流程圖等多樣化的輸出形式。利用在線學習和模型微調機制，數(shù)字員工能夠不斷適應新的業(yè)務需求和技術變化。

未來展望：隨著人工智能技術的不斷進步，數(shù)字員工服務系統(tǒng)將持續(xù)集成最新技術，以提供更加精準和智能的服務。系統(tǒng)將逐步擴展服務范圍，涵蓋更多信息系統(tǒng)和應用場景，實現(xiàn)更廣泛的業(yè)務覆蓋。通過持續(xù)收集用戶反饋，系統(tǒng)將進一步優(yōu)化用戶界面和交互流程，提升用戶滿意度。通過深度學習算法，知識庫的智能推薦系統(tǒng)將更加精準地滿足用戶的查詢需求。系統(tǒng)將開發(fā)多語言處理能力，為不同語言背景的用戶提供服務，實現(xiàn)國際化服務。

總之，本系統(tǒng)的研發(fā)和應用，標志著企業(yè)客戶服務進入了一個新的智能化階段。隨著技術的不斷發(fā)展和完善，我們有理由相信，該系統(tǒng)將在數(shù)字化轉型的道路上發(fā)揮越來越重要的作用，為企業(yè)帶來深遠的積極影響。

參考文獻：

［1］張華，李寧.基于深度學習的圖像識別技術［J］.計算機技術與發(fā)展，2019，29（2）：122130.

［2］李柵柵，陳敏耀，喻瑋，等.大數(shù)據(jù)背景下的智能客服系統(tǒng)研究［J］.今日自動化，2023（10）：120122.

［3］李攀，邱小健.人工智能在我國教育領域的應用研究評述［J］.繼續(xù)教育研究，2024（09）：4954.

［4］宋冬冬.基于改進BERT模型的中文短文本分類方法研究［D］.天津：天津工業(yè)大學，2023.

作者簡介：趙萌（1993—），女，漢族，河北邯鄲人，碩士研究生，中級職稱，研究方向：智能電網(wǎng)、電力大數(shù)據(jù)；劉琛（1999—），男，漢族，安徽池州人，本科，初級職稱，研究方向：網(wǎng)絡安全；鄭皓元（1996—），男，漢族，浙江寧波人，碩士，助理工程師，研究方向：軟件系統(tǒng)設計。