ChatGPT时代传统AI客服的制作模式会发生改变。以往的AI客服,需要去建立Q-A知识库,机器在Q端进行泛化,来增加识别的几率。但即使如此AI能回答的面还是很窄。
1、预训练模型提供了一种新制作客服的思路,我们可以让大模型阅读、理解商品信息后进行回答。而我们所要做的只是当客户咨询时,通过联想(或embedding)把相关商品信息嵌入到大模型的prompt(提示)中。给大模型提示,这样大模型就可以在理解提示后创造回答。
2、相比于传统的方式,QA的方式可以做到“特斯拉加速度多少”,但回答不了“特斯拉和蔚来加速相比如何”,除非编辑者刚好有准备这个QA数据。而走大模型prompt只要联想机制能够把蔚来和特斯拉的加速度信息都拉回到语境,大模型是能在理解后回答这个问题的。
3、大模型不仅仅可以用来回答客户针对商品的咨询,还可以创造售前的陪聊服务。但单独大模型没有主动性,我们可以利用符号系统进行互补弥补大模型的这个缺陷。
比如我们可以让一个符号系统监听对话。搜集用户咨询过什么商品?表达过怎样的需求、处境?可以用符号系统的植物性认知来推知用户可能需要的产品,然后由符号系统创造主动推荐。类似的机制还可以用来创造新品的推荐,创造复购。符号系统还可以创造主动的售后的使用注意事项提醒、和主动的售后回访。
4、ChatGPT的大模型对于不严格表达,错误表达的适应能力达到了人类的水准。所以电话销售、客服会从过往的告知、过筛、菜单式服务、突破限制,变为人类级别的服务。
我们可以想象,在ChatGPT时代,AI客服相对人类客服的比重会急剧提升,服务面也会突破老一代AI的限制。不久后路边的每个理发店,药房都会拥有自己的数字员工,每个政府单位、医院、企业都会有自己的虚拟代言人。AI熟悉店铺、单位的所有信息,完成被动的咨询、预约、售后跟进、主动推新、推送信息。传统AI客服在chatgpt时代将会有一次巨大的升级。
北冥星眸的复刻人引擎,利用符号系统实现更好的对大模型的控制,让大模型在客服场景体现出对企业信息、商品服务信息更高的忠实性;用符号系统弥补了大模型被动的缺陷,实现了主动的推荐、推新、售后的回访。北冥推出0元复刻计划,让10万个店铺、单位拥有自己的新一代的客服。
