Analyse der aktuellen Situation
Herkömmliche Kundendienstsysteme sind mit Problemen wie fragmentierten Antworten und verzögerten Wissensaktualisierungen konfrontiert, und die Wartungskosten für die manuelle Kommentierung von Frage-Antwort-Paaren sind extrem hoch; die Fähigkeit von Deep Searcher, natürliche Sprache zu verstehen, kann diesen Engpass durchbrechen.
Umsetzungspfad
- Phase des Aufbaus einer Wissensbasis::
- Import von Produkthandbüchern, historischen Arbeitsaufträgen usw. in die Vektordatenbank
- ausnutzendeepsearcher.offline_loadingModul Stapelverarbeitung von PDF/Word-Dokumenten - Phase der Modellabstimmung::
- Konfigurieren Sie große Modellparameter wie GPT-4o in example1.py
- Feinabstimmung von Prompt-Vorlagen mit einer Handvoll Muster - Phase der Systemintegration::
- Entwicklung einer API als Schnittstelle zu bestehenden Kundendienstsystemen
- Festlegung von Vertrauensschwellen für die Mensch-Maschine-Zusammenarbeit
Wichtige Verbesserungspunkte
1. die Fähigkeit zum Mehrrunden-Dialog zur Unterstützung der Kontextualisierung
2. automatisch neues Wissen aus aktualisierter Dokumentation lernen
3. den Antworten können Auszüge aus den Quelldokumenten zur manuellen Überprüfung beigefügt werden
typischer Fall
Ein Fintech-Unternehmen ging an den Start:
- Erhöhung der Erstauflösungsrate um 281 TP3T
- Reduzierter Trainingszyklus 60%
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Searcher: Effiziente Suche nach privaten Unternehmensdokumenten und intelligente Fragen und AntwortenDie
