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
蓝金伟
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和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。
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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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