AI 大模型项目落地实战
蓝金伟
AI 创业者,前新浪网技术专家
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第四章 专有模型:AI电商客服 (1讲)
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14|设计:为什么要在电商客服项目开发专有模型及其设计方案

你好,我是金伟。
通过之前的课程,相信你已经对 AI 智能体应用开发有了一定的认识,从这节课开始,我们深入学习大模型微调这项技术,从一个具体的项目需求出发,一步步把大模型微调专有模型开发应用到项目里。
说起大模型微调,很多同学容易出现拿着锤子找钉子的情况,认为什么问题都要通过大模型微调来解决。需要注意的是,并不是一切问题都需要大模型微调。
以本节课的电商客服项目为例,我会通过对比之前的智能客服方案,说明大模型微调到底是什么,适合什么场景,以及为什么最终会在电商客服的项目里用微调训练的技术。

电商客服项目的特点

目前已有的传统智能客服方案往往采用的是规则化的方法。它的核心就是总结人工坐席遇到的客服场景,形成固定规则的客服回复,帮坐席节省大量的时间。
比如一个虚拟产品,自动发货,客户下单后可能会着急询问,问出的内容各不相同,那我们可以总结类似的问题,一一匹配问题和回答。
##客户下单后可能马上提问:
1. 付款已完成
2. 已购买三件
3. 我已经下单了
4. 没有收到网址和卡密,我已下单2
6. 订单已提交,购买完成
7. 购买完成
8. 请发货
9. 已下单,麻烦安排发货
##规则匹配实现的伪代码
import re
class OrderShippingRequestHandler:
def __init__(self):
self.rules = [
(re.compile(r'^(付款已完成|我已经付款了|您好,我已支付)$'), "您好,感谢您的购买!您的订单我们已经收到,3-5分钟内会为您安排发货,请您稍等片刻。感谢您的耐心等待,如有任何问题,请随时联系我哦!"),
(re.compile(r'^(已购买|已购买三件|购买完成)$'), "您好,感谢您的购买!您的订单我们已经收到,3-5分钟内会为您安排发货,请您稍等片刻。感谢您的耐心等待,如有任何问题,请随时联系我哦!"),
(re.compile(r'^(我已经下单了|你好,我已经下单了|订单已提交,购买完成|已下单|已下单,麻烦安排发货)$'), "您好,感谢您的购买!您的订单我们已经收到,3-5分钟内会为您安排发货,请您稍等片刻。感谢您的耐心等待,如有任何问题,请随时联系我哦!"),
(re.compile(r'^没有收到网址和卡密,我已下单\d+份$'), "您好,感谢您的购买!您的订单我们已经收到,3-5分钟内会为您安排发货,请您稍等片刻。感谢您的耐心等待,如有任何问题,请随时联系我哦!"),
(re.compile(r'^(请发货|可以安排发货了吗?|请问可以发货了吗?|订单已提交,麻烦发货,谢谢~|你好,订单已提交,请发货)$'), "您好,感谢您的购买!您的订单我们已经收到,3-5分钟内会为您安排发货,请您稍等片刻。感谢您的耐心等待,如有任何问题,请随时联系我哦!")
]
def respond(self, user_message):
for pattern, response in self.rules:
if pattern.search(user_message):
return response
return False
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放弃后所记笔记将不保留。
新功能上线,你的历史笔记已初始化为私密笔记,是否一键批量公开?
批量公开的笔记不会为你同步至部落
公开
同步至部落
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1. 电商客服项目的特点是传统智能客服方案采用规则化的方法,但存在上下文理解和知识库更新成本高的问题。 2. 大模型微调相当于不断提示坐席的专业能力,让最后1%不可替代的部分也全部由智能客服替代。 3. Agent智能体的核心逻辑是意图识别和ReAct推理,其中ReAct推理可以理解为在特定的问题分类下,准确地识别用户的上下文,获取解决这个问题需要的参数,Act行动则是具体解决这个问题的工作流程序逻辑。 4. 在智能客服项目中,使用Dify框架下的 Chatflow可以帮助大模型完成用户意图识别,问题分类编辑和工作流的输入参数定义可以指导大模型的ReAct推理。 5. 最终的Dify智能体方案需要加入数据准备、模型微调和Dify的工作流,以实现智能客服系统对数据时效性的高要求。

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