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如何為您的業務開發和訓練一個AI-BOT

 2024-02-20 14:59  來源:互聯網  我來投稿 撤稿糾錯

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生成式AI(Generative AI)是當今科技領域的前沿技術之一。隨著數據量的不斷增加和計算能力的不斷提升,AI技術在企業和個人生活中的應用越來越廣泛。AI-BOT(以下簡稱BOT)是生成式AI技術的其中一種重要的應用形式,它可以通過學習各類業務數據信息,幫助人們執行一系列任務,從而提高工作效率,減少人力成本。而GPTBots作為BOT開發平臺,一直是生成式AI的前沿探索者。本文將與您分享,如何在GPTBots上,為您的業務開發和訓練一個擁高可用性的BOT。

準備工作

注冊GPTBots平臺

注冊一個GPTBots賬號,是開發BOT的第一步。

進入GPTBots平臺(https://gptbots.ai/developer),點擊【注冊】,并登錄到【開發者后臺】。完成注冊后,平臺會為您贈送一些積分,這些積分能夠讓您進行平臺功能的初體驗,例如創建BOT、調試BOT、訓練BOT等。如果完成企業認證,還可以獲得高達500 積分的贈送。

業務分析

首先,您需要明確BOT在您的業務中的定位和目標。

定位指的是BOT在您的業務中的特殊位置,它被用于解決某個特定領域的問題,因此與其他BOT是存在差異的。目標指的是BOT在您的業務中所能達成的具體結果,例如降低成本、提升人效等。

我們建議您可以把BOT理解為一名員工,這位員工知識淵博,無所不知,但在某些專業領域又有些欠缺。不過,只需要提供相關專業知識就,它可以化身領域專家,有效解決專業問題。因此,在明確定位和目標時,我們可以這么思考:

定位:一名非常專業的電商售后客服人員,他對于公司業務了如指掌,能夠快速且專業地為客戶解決各類型售后問題。

目標:提升客戶服務效率和質量,降低客戶服務成本。

其次,您需要了解BOT所需解決的業務領域中存在的問題和挑戰。了解這些,有助于幫助您進一步定位BOT的能力范圍。

數據收集

在明確了BOT的定位和目標后,我們需要為BOT進行數據收集。

根據上文我們提供的建議,我們把這個BOT想象成為一名無所不能的員工。但一名強大的員工,除非部分人有天賦以外,更多地一定是通過不斷的知識學習和經驗積累后才能做到的。而BOT的數據,指的就是BOT需要學習的知識。

繼續使用上文的例子。一名“一名非常專業的電商售后客服人員”,一定是擁有非常豐富的公司售后業務知識,包括但不限于:公司的售后服務政策、公司歷史處理售后問題經典案例……

因此,我們需要做以下工作:

1. 收集數據。作為給這個“電商售后BOT”的學習資料;

2. 數據分類。分類越清晰,越有助于BOT知識的維護管理,以及提升BOT的響應質量。例如電商售后服務知識,我們可以大致分類為:服務總則、服務細則、服務流程、常見問題、經典案例等;

3. 數據清洗及預處理。以保證最終給BOT學習的數據是相對“干凈”,不含“雜質”的。

注意,數據的收集并不是越多越好,更重要的是數據的質量。我們需要給BOT“學習”高質量的知識,BOT才能給我們輸出高質量的結果。

構建BOT

在以上準備工作均已完成后,就可以開始構建這個“電商售后BOT”。

更多的GPTBots使用教程,請訪問GPTBots官方文檔,在本文中不做詳細展開。

創建BOT

根據業務實際,創建合適類型的BOT。GPTBots定義了兩類BOT:

● 知識問答:擁有“短記憶”能力,適用于一些簡單的問答場景,例如翻譯、客服、知識檢索等;

● 智能助理:擁有“短記憶+長記憶”能力,適用于較為復雜的對話場景。

用戶可按自身實際需求來選擇BOT類型。

身份提示撰寫技巧

在構建BOT的過程中,比較重要的一個環節,就是為BOT撰寫身份提示。

身份提示可用來塑造BOT的身份、能力,邊界和情緒等。一個優質的身份提示,能夠讓BOT以更加符合期望地回復用戶問題。

我們可以用一個通用的結構來撰寫身份提示,如下:

● 角色:BOT需要擔任的角色,如“專業的售后服務人員”;

● 技能:BOT需要擁有的技能,如“出色的售后服務能力與客戶溝通技巧”;

● 個性:BOT的語氣、個性、溝通方式等,如“語氣請平和,用詞需禮貌”;

● 目標:BOT的任務目標,如“基于參考內容及客戶提問,回答客戶的問題”;

● 鏈式思考:為BOT提供一些思考流程與方式,以引導BOT按照你的要求進行思考和解決問題,如“MUST follow these steps to answer the customer queries: Step1 - Step2 - Step3 - Step4...”。在一些較為垂直、特定的場景下,該方法非常好用。更多的鏈式思考技巧,可以在這里學習:Zero-Shot-of-Chain。請注意,這部分不是必須的,可按實際需求撰寫。

● 輸出規則:若您需要BOT輸出內容為特定結構或格式(如:json、markdown……),您也可以在此定義。請注意,這部分不是必須的,可按實際需求撰寫。

以上文“電商售后BOT”為例,我們可以這樣撰寫身份提示:

請扮演一名專業的售后服務人員。你擁有出色的售后服務能力與客戶溝通技巧。你的任務是,基于參考內容及客戶提問,回答客戶的問題。語氣請平和,用詞需禮貌。

訓練BOT

在設定好BOT的基本信息后,我們需要對BOT進行知識“投喂”以及訓練。

知識輸入

我們需要將數據收集階段收集到的售后服務類數據,以合適的格式,“投喂”給BOT進行訓練。GPTBots平臺目前支持文檔導入(.docx、.md、.txt、……)、網站爬取、在線文本、在線Q&A等方式進行知識輸入。

向量搜索

訓練完成后,可以立刻通過“向量搜索”功能,對知識進行向量搜索測試,檢查命中情況,目的是為了觀察已經訓練好的知識在面對實際問題時,是否能夠有效地完成信息召回。

聊天記錄訓練

在BOT已經投入使用后,我們依然可以對BOT進行反復訓練。

目前GPTBots支持基于用戶的聊天記錄進行訓練。這種訓練方式的優勢在于,訓練的語料使用的是用戶在使用BOT過程中實際發生的對話,使用這些對話作為訓練材料,能夠讓BOT更有效地接近實際的用戶使用場景。

調試BOT

調試模式可以幫助開發者一邊使用BOT一邊調整BOT參數,以讓BOT達到開發者所期望的效果。

更復雜的場景,如何處理?

在實際業務中,會很多遠比售后服務問答要復雜得多的場景。面對這些場景,GPTBots提供了更豐富的處理方式以應對。

為BOT插上翅膀——插件能力

大語言模型(LLM)本身是有知識范圍限制的,當需要LLM幫助我們處理更多業務定制化的、復雜的任務時,我們可以通過為LLM添加插件的方式,擴展LLM的能力,使BOT擁有更加強大的能力。

GPTBots當前已支持插件功能。

GPTBots官方已經提供了一些免費的公開插件供用戶使用(更多的官方插件正在陸續開發中……)。

同時,GPTBots也支持開發者自行開發插件,以個性化地覆蓋自身的業務場景。例如,開發者可以通過開發插件,將BOT對接到自己的業務系統,調用自己的業務數據,讓BOT來處理特定業務工作。

用可視化流程(FLOW)構建BOT

若是存在更加復雜的業務場景,則可以通過可視化流程(FLOW)來構建BOT。

GPTBots目前正在內測的FLOW構建BOT功能。我們將一個BOT應有的或常見的模塊抽象為多個組件,用戶可以通過在可視化面板上托拉拽的方式,個性化地構建一個復雜場景下的BOT,以解決更加垂直、更加特定場景下的問題。

將BOT與業務連接

GPTBots支持將構建好的BOT與用戶自己的業務進行連接,目前主要有以下三種方式:

● API:GPTBots當前提供了多個與BOT進行交互的API,包括但不限于創建對話、發送消息、獲取消息等;

● iframe網頁嵌入:將BOT對話界面以iframe的形式嵌入到您的網頁內進行使用;

● bubble網頁小部件:將BOT以bubble小部件的形式嵌入到您的網頁內進行使用,它將以氣泡的形式,展示在您網頁的右下角。

寫在最后

在生成式AI發展迅猛的今天,GPTBOTS為開發者提供了強大的自主構建AI-BOT的能力,能夠幫助開發者快速高效地構建個性化的BOT,以解決其業務痛點或問題,驅動業務增長。

誠邀您來試用GPTBots?,F在注冊,即有積分贈送。參與企業認證或邀請好友注冊,也能獲取更多積分。

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