Optimierung von Kundendienstszenarien
Die folgenden Optimierungsstrategien werden für die spezifischen Anforderungen von Kundendienstszenarien empfohlen:
- Bereich FeinabstimmungHinzufügen von Vorlagen für den Kundenservice (z. B. Rückgabe- und Umtauschverfahren, Reklamationsbearbeitung usw.) zu den Trainingsdaten, mit einem empfohlenen Verhältnis von ≥30%. erhältlich über das
./make_dataset/add_template.pySkript-Injektion - Optimierung des Dialogs in mehreren RundenDialog-Statusverfolgung aktivieren, eingestellt in api_service.py
enable_memory=trueund konfigurieren Sie bis zu 7 Runden des kontextuellen Speichers - Notübergabe an einen Menschen: Fügen Sie auf der AstrBot-Konfigurationsseite Schlüsselwortauslöser hinzu (z. B. "Umschalten auf manuell", "Beschwerde" usw.), um automatisch auf einen manuellen Sitz umzuschalten.
Leistungskennzahlen sollten sich auf folgende Punkte konzentrieren: 1) Antwortlatenz ≤ 2 Sekunden 2) Genauigkeit der Absichtserkennung ≥ 90% 3) Kundenzufriedenheit CSAT ≥ 4,5. passabeltest_model.py --scenario=customer_serviceDurchführung von Sonderprüfungen
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWeClone: Ausbildung von digitalen Doppelgängern mit WeChat-Chat-Protokollen und StimmenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man die Effektivität des Autoresponders von WeClone in Kundendienstszenarien optimieren?
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