随着大模型技术的广泛应用,其在企业客服领域的价值日益凸显。然而,大模型在带来高效与智能化的同时,也伴随着一些挑战,其中“幻觉”问题尤为突出。所谓“幻觉”,是指知识库不完善与模型训练不足引发的幻觉问题,还使企业在知识管理与运维优化上投入更多资源,进一步加重负担,使得大模型在生成回答时可能出现不准确、无依据甚至完全错误的内容。这种现象不仅影响用户体验,还可能给企业带来一系列困扰,甚至可能危及用户安全,严重损害企业品牌形象。

针对这一行业痛点,瓴羊智能客服quick service全新推出ai运营中心,为企业提供全链路的对话调优解决方案,有效减少幻觉现象的发生,提升回答的精准性和可控性。

ai运营中心支持大小模型的全面调优,覆盖从输入内容改写到agent匹配、知识检索调整以及生成答案优化的完整链路。

小模型bot标注支持意图模型的重新匹配、知识检索的匹配调整外;还支持大模型agent的标注,包含对输入内容的改写优化、agent的重新匹配、知识检索的匹配调整、大模型生成答案的优化。真正实现对话全链路的训练调优,让答案更可控。

如博物馆场景中,旅客小香对唐朝文物比较感兴趣,想去唐朝相关介绍较多的场馆,让博物馆【场馆推荐agent】推荐了匹配的aa场馆后,顺便订个票,此时应该【票务助手agent】进行回答,但agent匹配错误,没有正确给出答案;通过ai运营中心,只需要点击【重新匹配】即可修改agent基于这个问答的正确agent路由逻辑。

完成订票后返回,小香继续追问场馆的开放时间,【场馆介绍agent】给出了bb场馆的信息;通过ai运营中心,发现是知识检索错误是因为文档中缺失了aa场馆的信息,上传aa场馆的文档资料后,只需操作修改知识检索匹配的逻辑即可。

通过ai运营中心标注产生高质量数据,通过训练中心将高质量数据直接应用训练反哺模型,减少幻觉,让问答更加准确。使用ai运营中心后,模型准确率优化效率提升37% 。

ai时代的客服不仅要对企业业务了如指掌,还需要具备模型训练的专业技能。瓴羊构建了覆盖不同阶段的“人工智能训练师”认证体系。这不仅是对操作技能的培训,更帮助企业培养一批懂业务逻辑、懂数据标注、懂模型反馈的复合型人才,是ai客服系统的“训练师”、“调教师”,它缩短了智能客服的冷启动周期,也降低了人才门槛,助力更多企业加速进入ai时代。

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