在当今快节奏的商业环境中，提供卓越的客户服务是每位 CX 领导者的最终目标。客户现在希望企业能够像 ChatGPT 和 Gemini 一样快速流畅地解决查询。这篇博文将探讨检索增强生成 (RAG) 如何改变客户服务 AI 聊天机器人。
大型语言模型（如 GPT-3 和 GPT-4）在其参数（定义模型行为的值）中存储了大量信息。在针对特定任务进行微调（进一步训练）后，这些模型可以实现最先进的性能。
然而，它们精确访问和操作存储知识的能力仍然有限。因此，它们的表现落后于专门为需要大量定制知识的客户服务任务设计的专用模型。
预训练模型的知识来源很难追踪
并且用新信息更新它们的问题仍未解决。
这就是检索增强生成 (RAG) 的用武之地，它使用于客户服务的 AI 聊天机器人更加智能、更加准确。
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什么是检索增强生成 (RAG)？
检索增强生成 (RAG) 通过在生成答案之前检查外部知识库以获取准确信息来改进语言模型的响应。
基于检索的模型擅长从大型数 兼职数据 据库或知识库中查找相关信息，而基于生成的模型则擅长根据输入生成自然语言响应。
传统的基于检索的模型仅依赖于查找和返回预先存在的信息，限制了它们提供定制响应或处理复杂查询的能力。
另一方面，基于生成的模型可以生成类似人类的反应，但可能缺乏事实的准确性或连贯性，尤其是在专业领域。
RAG 结合了两种方法的优势，利用检索模型从知识库中收集相关信息，并将其提供给生成模型，以产生连贯且适合上下文的响应。
RAG 在客户服务聊天机器人中的工作原理
客户服务聊天机器人中的 RAG 流程涉及以下步骤：
- 查询理解：分析和处理客户的查询以提取关键信息和意图。
- 信息检索：检索模型在知识库中搜索与查询相关的段落或文档。
- 上下文生成：检索到的信息 销售和客户服务管理至关重要？ 与原始查询相结合，为生成模型提供必要的上下文。
- 响应生成：生成模型使用上下文和语言理解功能来生成针对客户查询的自然响应。
- 响应细化：生成的响应可能会经过额外的处理或过滤，以确保相关性、一致性和符合客户服务指南。
以下是 RAG 实际运行的一个示例：
客户询问： “我收到了损坏的产品，但我不知道如何退货。退换货流程是怎样的？”
RAG 工作流程：
- 系统处理查询以识别意图：“产品退货/换货流程”。
- 检索模型搜索知识库，找到有关公司退货和换货政策的相关信息。
- 上下文（查询+检索到的信息）被提供给生成模型。
- 生成模型会产生一个响应：“感谢您的联系。如果您收到了损坏的产品，您可以按照以下步骤发起退货或换货：[详细说明]。如果您 whatsapp 号码 有任何其他问题或需要帮助，请告诉我。”
- 在将响应发送给客户之前，人工智能会检查其清晰度和准确性。
RAG 对客户服务聊天机器人的好处
在客户服务聊天机器人中实施 RAG 可带来许多好处，包括：
- 提高准确性和相关性：通过利用检索和生成功能，RAG 聊天机器人可以提供更准确和相关的响应，减少挫败感并提高客户满意度。
- 增强处理多样化和复杂查询的能力：由于 RAG 聊天机器人能够从各种来源检索和综合信息，因此它们可以理解和响应各种查询，从简单请求到复杂、多方面的问题。
成功案例：软件开发公司 ETEAM 与 RAG 合作构建了自己的 LLM 驱动的 AI 聊天机器人。他们将 AI 聊天机器人与 Slack 集成，以便员工询问公司价值观、休假时间和人力资源问题。