Otimização de cenários de atendimento ao cliente
As estratégias de otimização a seguir são recomendadas para as necessidades específicas dos cenários de atendimento ao cliente:
- Ajuste fino da áreaAdicionar modelos de discurso de atendimento ao cliente (por exemplo, processo de devolução e troca, tratamento de reclamações etc.) aos dados de treinamento, com uma proporção recomendada de ≥30%.
./make_dataset/add_template.pyinjeção de script - Otimização de diálogo em várias rodadasStatus do diálogo: habilite o rastreamento do status do diálogo, definido em api_service.py
enable_memory=truee configurar até 7 rodadas de memória contextual - transferência de emergência para um ser humanoAdicionar regras de acionamento por palavra-chave (por exemplo, "mudar para humano", "reclamação" etc.) na página de configuração do AstrBot para mudar automaticamente para um agente humano.
As métricas de desempenho devem se concentrar em 1) Latência de resposta ≤ 2 segundos 2) Precisão de reconhecimento de intenção ≥ 90% 3) Satisfação do cliente CSAT ≥ 4,5. aceitáveltest_model.py --scenario=customer_serviceRealização de testes especiais
Essa resposta foi extraída do artigoWeClone: treinamento de doppelgangers digitais com registros de bate-papo e vozes do WeChatO
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