智能客服

智能客服相关信息如下： GPT 智能客服： GPTs 是 GPT 的一种 ID 账号形态，类似微信公众号，用户可开发自己垂类应用。其开放门槛低，基本是 0 代码，开发方式包括自然语言（prompt）、知识库（knowledge）、第三方 API 对接（Action）。GPTs 实现了目前最强的智能客服，具有对话流畅、多观点融合、答案准确等特点，但不太擅长推理计算。实现原理是将 FAQ 上传到知识库，让 GPTs 具有客服应答能力。猜测类似检索增强生成技术（RAG），将知识库（knowledge）和问题（prompt）一起做 embedding，扔给 LLM 作答。 源地址： 零成本、零代码搭建智能微信客服： 平台选择扣子（官网地址：https://www.coze.cn）。扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话，还可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。

以下是关于智能客服实践的相关内容： 零成本、零代码搭建一个智能微信客服的实操步骤： 1. 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通。 2. 勾选同意，点击下一步。 3. 按步骤填写，勾选同意，注册企业微信。 4. 注册成功后，会出现“企业未认证，累计仅可接待 100 位客户，认证后可提升接待上限”的提醒，个人测试无需认证，不影响使用。 5. 完成上述步骤后，已成功 50%，接下来是复制粘贴操作： 点击配置>到微信客服的企业信息，复制企业 ID >到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 到微信客服的开发配置，找到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（如果为空，点击“随机获取”），到 coze 页面进行粘贴，点击下一步。 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 第一次设置回调地址时，目前需要企业认证才可以接入微信客服。若企业未认证，配置回调 URL 时会报错：回调域名校验失败。之前未认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后，后续修改在特定页面进行。 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 coze 的页面粘贴，点击保存。保存后，在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”，剩下的就是勾选，点击发布。 ChatGPT 在智能客服中的应用： 1. 承担客服功能：告诉 ChatGPT 具体客服身份，要求其解答用户问题的同时，进行私域流量转化。 2. 管理社区互动：模拟运营人的语言风格，与用户进行更自然的互动，提高用户参与度和满意度。同时支持对社区中的评论和问题进行自动分类，帮助运营团队更有效地解决问题和满足用户需求。 3. 监测舆情和热点：从多个来源抓取互联网上的热门话题、新闻和社交媒体动态，并对抓取到的文本数据进行深度分析，识别热门话题和趋势，帮助内容运营团队及时了解市场变化。实时监测品牌、产品或服务的网络声量，识别潜在的负面舆情，并提醒运营团队采取措施。但因 ChatGPT 并不支持实时搜索，以上内容需要借助第三方插件完成。

智能客服相关信息如下： GPT 智能客服： GPTs 是 GPT 的一种 ID 账号形态，类似微信公众号，用户可开发自己垂类应用。其开放门槛低，基本是 0 代码，开发方式包括自然语言（prompt）、知识库（knowledge）、第三方 API 对接（Action）。GPTs 实现了目前最强的智能客服，具有对话流畅、多观点融合、答案准确等特点，但不太擅长推理计算。实现原理是将 FAQ 上传到知识库，让 GPTs 具有客服应答能力。猜测类似检索增强生成技术（RAG），将知识库（knowledge）和问题（prompt）一起做 embedding，扔给 LLM 作答。 零成本、零代码搭建智能微信客服： 平台选择扣子（官网地址：https://www.coze.cn）。扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话，还可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。

以下是关于 AI 搭建本地客服的相关信息： 对于期望在本地环境利用 AI 技术搭建客服系统的用户，有以下参考方案和平台可供选择： 本地部署资讯问答机器人：可以通过 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 系统，为用户提供具有实际操作价值的参考。 AI 工具使用方法： 目前市面上的 AI 工具分为线上和线下本地部署两种。 线上的优势在于出图速度快，不吃本地显卡配置，无需下载大型模型，还能查看其他创作者的作品，但出图分辨率有限。 线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能会爆显存导致出图失败。 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉的优势，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 您可以根据自身需求选择适合的方案和平台进行进一步探索和应用。需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是搭建 AI 客服并对接知识库的步骤： 1. 搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统。将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信，搭建到此即可，它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat）接入微信，并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先用小号以防封禁风险。搭建完后想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh），其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 此外，用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人时： 1. 确定功能范围，例如支持用户发送“关键字”自助获取分享的“AI 相关资料链接”；能回答 AI 相关知识，优先以“知识库”中的内容回答，不足时调用大模型回复并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”；能在微信公众号上发布作为微信客服助手。 2. 为实现上述功能，需要准备的内容有：根据目的和核心能力编写 prompt 提示词；整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 整理；创建知识库用于回答 AI 相关知识；创建工作流控制 AI 按要求处理信息；准备好微信公众号以便发布机器人。

要做一个 AI 客服机器人，您可以参考以下内容： 使用大型语言模型构建自定义聊天机器人，如 ChatGPT ，它具有交互式聊天界面，您可以通过学习 OpenAI ChatCompletions 格式的组件来自己构建。首先设置 OpenAI Python 包，定义两个辅助函数，一个是 getCompletion 函数，将提示放置到类似用户消息的消息中，另一个是 generateResponse 函数，接受用户消息并生成相应助手消息，从而能够与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。 以“AI 学习三步法：实践”为例，用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人。确定功能范围，比如支持用户发送“关键字”自助获取分享的“AI 相关资料链接”，能回答 AI 相关知识，优先以“自己的知识库”中的内容回答，不足时调用 AI 大模型回复并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”，能发布在微信公众号上作为微信客服助手。要实现这些功能，需要准备的内容有：根据 Bot 的目的和核心能力编写 prompt 提示词；整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word 、 txt 、 excel 整理；创建自己的知识库回答 AI 相关知识；创建工作流控制 AI 按要求处理信息；准备好微信公众号以便发布机器人。设计“AI 前线”Bot 时，先展示最终效果界面。

以下是给大学生了解学习通用人工智能、提高通用人工智能素养的建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，了解其应用场景。 探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向大学生的平台。 3. 学习 AI 基础知识： 掌握 AI 的基本概念、发展历程。 熟悉主要技术，如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注权威媒体和学者，了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 6. 深入学习数学知识： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 7. 掌握算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解基本概念。 8. 了解评估和调优： 性能评估：学会评估模型性能的方法，如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 9. 学习神经网络基础： 网络结构：理解前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等基本结构。 激活函数：熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下是一些典型的通用人工智能应用： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程。 个性化医疗：提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出贷款决策。 投资分析：辅助投资者决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：根据客户数据推荐产品。 搜索和个性化：改善搜索结果和提供个性化体验。 动态定价：根据市场需求调整价格。 聊天机器人：回答客户问题和解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障。 质量控制：检测产品缺陷。 供应链管理：优化供应链。 机器人自动化：提高生产效率。 5. 交通运输：暂未提及具体应用。 此外，通用人工智能模型还具有以下特点： 大型生成式人工智能模型可以灵活生成文本、音频、图像或视频等内容，适应各种不同任务。 当通用人工智能模型集成到人工智能系统中，该系统可服务于各种目的。 通用人工智能模型的提供者在人工智能价值链中具有特殊作用和责任，应提供适度的透明度措施和相关文件。

通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前，AGI 还只是一个理论概念，尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。实现 AGI 是人工智能研究的长期目标，这需要开发出在各种任务和环境中都能够进行推理、学习、理解和适应的 AI 系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了关于通用人工智能（AGI）的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是处理人类的自然语言。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，耗费资金多。

人工智能带给人类的影响既有提升也有潜在的挑战，但并非必然导致毁灭。 从提升的方面来看： 技术上可以解决类似于社会歧视等问题，如通过 RLHF 等方法。 优化工作效率，虽然可能导致某些岗位的调整，但实际每个工作的组成部分不是单一的，人可以和人工智能更好地协同。例如放射科医生的案例，解读 X 光照片只是其工作的一部分，实际并未失业。 可以成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 作为自主的个人助理，代表人们执行特定任务，如协调医疗护理。帮助构建更好的下一代系统，并在各个领域推动科学进展。 潜在的挑战和担忧包括： 可能放大人类的负面影响，需要在技术层级加以解决。 导致失业，但能掌握人工智能的人会取代不会的人。 存在人类毁灭的担忧，不过目前此类观点缺乏具体的说明和论证。 对于强人工智能，目前 ChatGPT 的崛起引发了相关讨论，但通用技术并非等同于强人工智能。对于复杂的神经网络和黑箱模型的研究仍在进行，如何使用和控制这些模型是业界和社会争论的热点。科技公司倾向于训练辅助人类的超级智能助手，而非自我改进升级的超级智能体，以推动新一轮的工业革命和经济增长。 总之，人工智能的发展带来了巨大的机遇和挑战，需要我们聪明而坚定地采取行动，以实现其正面影响并应对潜在风险。

以下是人工智能的一些最新信息： 神经网络研究在 2010 年左右开始有巨大发展，ImageNet 大型图像集合催生了相关挑战赛。 2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降，2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。 从 2015 年到 2020 年，神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中陆续实现人类水平准确率。 过去几年大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功，得益于大量通用文本数据。 OpenAI 通用人工智能（AGI）的计划中，原计划 2026 年发布的 GPT7 因埃隆·马斯克的诉讼被暂停，计划 2027 年发布的 GPT8 将实现完全的 AGI。GPT3 及其升级版本 GPT3.5 是朝着 AGI 迈出的巨大一步。