国内大语言模型，智能客服知识库自动扩写

在客服工作中，我们经常遇到一些棘手的问题，比如：客户咨询了某件事情后，想要了解更多的信息，但又不知道该如何向客户解释，从而陷入僵局。通过国内大语言模型来实现知识库的自动扩充。对知识库内容进行自动扩充，可以有效减少重复劳动的时间。

这里就以某在线教育公司的客服系统为例：

知识库介绍

在线教育行业用户群体在年龄、性别、地区分布、教育程度等方面呈现出一定的差异性，这也造成了用户对教育问题的理解具有一定的差异性。

比如：在线教育行业在不同城市地区对同一知识点的理解是有差异性的，这使得企业在内容扩充方面需要进行针对性补充。

在线教育方式，在学习过程中会产生很多问题，比如：课程进度、老师水平等方面的问题。这些问题需要通过客服来进行解答，这就导致了内容不断更新和扩充。

问题解决

1、客户咨询问题后，根据该公司知识库中的信息，自动匹配适合答案，并输出结果;

2、人工客服在查询时，根据提示查询到对应答案，并进行回复。

通过这种方式，大大减少了人工客服的工作量，提高了客服效率。

以大语言模型为例，在不需要人工介入的情况下，即可实现对问题的自动回复。而且在后续的服务过程中无需人工干预，系统会自动记录相关客户信息并进行分析统计。

多轮会话

对话中的多轮会话功能，可以实现多轮对话，每一轮对话都会被记录，从而生成一个新的对话记录。

在这个过程中，还可以对对话内容进行标注。

经过上述处理后，系统将自动生成并存储于知识库中，供用户随时查询和使用。

目前该公司客服系统已集成该功能，系统日均调用超千次，人工座席可使用机器人接待客户。

知识图谱

知识图谱是一种存储和共享复杂的实体、属性和关系的模型。在该在线教育公司的客服系统中，大语言模型提供了一种可扩展、可复用、灵活的内容结构。用户可以通过简单的拖动拖拽，就能快速构建出一个属于自己的知识库。

用户可以根据需要将其表示为实体或属性，再进行查询检索。它还可以与其他系统集成，如搜索系统、知识库系统等。

在知识图谱的构建中，还需要考虑到知识的完整性和一致性。对于同一实体，不同角色可能有不同的理解。在实际应用中，还需要考虑到不同角色之间的关联关系，以及用户输入的数据格式是否一致等问题。

总结

本文通过对客户的问答信息进行预处理，通过自然语言处理技术将其转化为结构化的数据，然后利用NLP技术将其存储在数据库中。

对已有的信息进行扩展，从而使客服人员能够更快速、更准确回复。对新产生的信息也可以通过NLP技术自动生成相关回答，从而减少客服人员重复劳动的时间。

未来，随着深度学习技术的不断发展，NLP技术还将会有更加广泛的应用场景，也会有越来越多的大语言模型被开发出来。