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智能客服

Answer

以下是关于智能客服的相关内容:

在开源 AI 社区中,通过 Coze 开发了社群运营机器人作为智能客服。其具有以下功能和特点:

  1. 知识库问答:将社区长期积累的文章和资料喂给机器人学习,它能通过 RAG 机制匹配用户问题给出准确稳定的答案。解决了如“AGI 是什么”“什么是 ChatGPT”等基础问题,提高了效率,保证了答案的准确性和一致性。此外,还会基于问题给出相关延伸阅读链接,鼓励用户主动学习,影响用户学习方式。
  2. 定时推送:能将活动信息和社区动态定时推送给用户,避免用户错过重要活动。

另外,GPT 智能客服部署方面:

  1. 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)。
  2. 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。其实现原理是将 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),将知识库和问题一起做 embedding,扔给 LLM 作答。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

安仔:玩转 Coze,我帮开源 AI 社区搞了一个社群运营机器人

知识库问答:用户再也不用担心问题被反复问烦了。我们只需要把社区长期积累的文章和资料喂给机器人学习,它就能通过RAG机制匹配用户的问题给出更准确稳定的答案。有了智能客服,社群人肉管理员终于可以歇口气了。就拿我们社区来说,经常有新人问一些关于AI的基础问题,比如"AGI是什么"、"什么是ChatGPT"之类的。以前大家都是手动复制粘贴一些文档链接给他们,现在直接让机器人来回答,既提高了效率,又能保证答案的准确性和一致性。机器人除了回答问题之外,有时还会基于问题给出一些相关的延伸阅读链接,鼓励大家主动学习,提升自学能力。知识库问答不仅解决了用户的问题,还潜移默化地影响了用户的学习方式。定时推送:很多用户可能因为不在电脑前而错过了重要的社区活动?这个机器人就能帮你把活动信息和社区动态,定时准时地推送给用户。这下谁还敢说不知道社区最近有什么动作?想想每次搞线下活动,我们都要在各个群里手动@大家,还要私聊一些重点用户,生怕遗漏了谁。现在有了机器人,只要提前设置好推送任务,它就会在指定时间把活动通知精准地送达每一个人。(当然,毕竟Coze是字节的亲儿子,目前支持在飞书上实现...我当然希望Coze什么时候也可以在已支持的发布平台加上这个功能,实在不行,我在Coze上写个自定义插件应该就好了?)

安仔:玩转 Coze,我帮开源 AI 社区搞了一个社群运营机器人

知识库问答:用户再也不用担心问题被反复问烦了。我们只需要把社区长期积累的文章和资料喂给机器人学习,它就能通过RAG机制匹配用户的问题给出更准确稳定的答案。有了智能客服,社群人肉管理员终于可以歇口气了。就拿我们社区来说,经常有新人问一些关于AI的基础问题,比如"AGI是什么"、"什么是ChatGPT"之类的。以前大家都是手动复制粘贴一些文档链接给他们,现在直接让机器人来回答,既提高了效率,又能保证答案的准确性和一致性。机器人除了回答问题之外,有时还会基于问题给出一些相关的延伸阅读链接,鼓励大家主动学习,提升自学能力。知识库问答不仅解决了用户的问题,还潜移默化地影响了用户的学习方式。定时推送:很多用户可能因为不在电脑前而错过了重要的社区活动?这个机器人就能帮你把活动信息和社区动态,定时准时地推送给用户。这下谁还敢说不知道社区最近有什么动作?想想每次搞线下活动,我们都要在各个群里手动@大家,还要私聊一些重点用户,生怕遗漏了谁。现在有了机器人,只要提前设置好推送任务,它就会在指定时间把活动通知精准地送达每一个人。(当然,毕竟Coze是字节的亲儿子,目前支持在飞书上实现...我当然希望Coze什么时候也可以在已支持的发布平台加上这个功能,实在不行,我在Coze上写个自定义插件应该就好了?)

开发:GPT智能客服部署

作者:邬嘉文源地址:[GPT智能客服部署](https://m8wevyydob.feishu.cn/docx/YnP8d452voyXRxxqzgicS7L7nfx)[heading2]GPTs介绍[content]1.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。2.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)3.GPTs实现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,不太擅长推理计算。[heading2]实现原理[content]将FAQ上传到知识库,让GPTs具有客服应答能力。OpenAI is ClosedAI,没发过paper。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。

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如何搭建智能客服?
搭建智能客服主要包括以下步骤: 1. 起个好名字和给它头像 进入 Bot 主页并开始创建 Bot,网址:https://www.coze.cn/home 起个好名字,例如“善良有爱专业的幼师” 选择头像,AI 生成后若不喜欢可重新生成 补充:创建 Bot 有两种方式,点击创建 Bot 适合使用过 Bot 且想好名称和描述的人;Coze Assistant 适合第一次创建 Bot 的人,会引导创建并自动生成一些内容,包括名称、头像、人设与回复逻辑、开场白文案、开场白预设问题等。 2. 教她技能 如果通过 Coze Assistant 方式创建 Bot,Coze 助理已帮您教她技能,您可按需修改完善。 起好名字和头像后,进入教她技能环节。 先查看整理布局,再找到编排、预览与调试。 在编排的人设与回复逻辑教她技能,例如:认识自己、掌握专业技能、不能做什么等。 3. 让她教别人 找到高级下开场白,点击展开,填写开场白文案、开场白预置问题。 开场白预置问题可设置多个。 勾选用户问题建议:在 Bot 回复后,根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 添加语音选择:让她不仅会写,还会通过语音跟您交流。 点击“发布”。 4. 选择发布平台 Bot Store:Bot 会出现在 Coze Bot 商店中,获取更多曝光和流量。 豆包:一键发布到豆包 App,随时随地与 Bot 对话。 飞书:在飞书中直接@Bot 对话,提高工作生产力。 微信客服:微信沟通更高效,本次分享重点部分也是发布到微信客服中,相比其他平台稍微复杂,下面会按步骤引导。 微信公众号(服务号):服务号针对企业,订阅号针对个人,两种账号不互通,服务号不支持个人注册,订阅号运营主体可为企业或个人,服务号运营主体只能是企业或其他机构。 微信公众号(订阅号):托管公众号消息,助力微信运营无间断。 掘金:在掘金社区 AI 聊天室圈子与 Bot 互动。 因为已经配置过,下面是重新注册微信客服和解绑后重新配置微信客服的流程。
2025-02-26
智能RAG客服系统搭建
搭建智能 RAG 客服系统主要包括以下方面: 1. RAG 全貌概览: RAG 的流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。 离线数据处理的目的是构建知识库,知识会按照某种格式及排列方式存储在其中等待使用。 在线检索是利用知识库和大模型进行查询的过程。 2. 应用场景: 以构建智能问答客服为例,了解 RAG 所有流程中的“What”与“Why”。 3. 客服系统的要求: 具备结构清晰、全面的 FAQ 库,覆盖常见问题并根据实际场景动态更新。 例如订票平台,可基于用户信息提前呈现可能遇到的问题及解答。 4. 企业客户实践案例: 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。 5. RAG 提示工程: 在利用 RAG 架构构建智能问答系统时,“指代消解”是关键挑战之一,特别是在多轮对话场景中。 目前采用 Prompt 方法解决指代消解问题,会增加计算资源消耗和系统响应延迟,需权衡推理负荷、Token 消耗和问答准确性等因素,根据具体应用环境和需求做出合理选择。
2025-02-26
如何搭建AI客服
搭建 AI 客服可以按照以下步骤进行: 1. 创建大模型问答应用:通过百炼创建一个大模型应用,并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站: 创建应用:点击打开函数计算应用模板,参考相关图示选择直接部署、填写前面获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY,其他表单项保持默认,点击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 访问网站:应用部署完成后,在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名,点击即可查看,确认示例网站已经部署成功。 3. 为网站增加 AI 助手: 增加 AI 助手相关代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,取消相关位置的代码注释。最后点击部署代码,等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面,此时会发现网站的右下角出现了 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。 4. 增加私有知识:准备一些私有知识,让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题,帮助更好地应对客户咨询。 以下是一些 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 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(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 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设计良好的工作流。 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、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,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。 以上信息提供了关于 6 个平台的概述,您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-26
如何在拼多多接入AI客服
在网站上接入 AI 客服通常可以按照以下步骤进行: 1. 创建大模型问答应用:通过百炼创建一个大模型应用,并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站:通过函数计算,快速搭建一个网站,模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手:通过修改几行代码,实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识:准备一些私有知识,让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题,帮助更好地应对客户咨询。 另外,基于 COW 框架实现 ChatBot 时需要注意: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 基于相关教程,可实现打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入。本文只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 可选择多种模型,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等。 支持多种消息类型,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 有多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-02-24
如何接入AI客服
接入 AI 客服主要有以下两种方式: 1. 在网站上接入 AI 助手: 创建大模型问答应用:通过百炼创建大模型应用,并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 搭建示例网站:通过函数计算,快速搭建一个网站,模拟企业官网或其他站点。 引入 AI 助手:修改几行代码,实现在网站中引入 AI 助手。 增加私有知识:准备私有知识,让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题,更好地应对客户咨询。 2. 在微信上接入 AI 客服: 微信公众号:Coze AI 平台支持与微信公众号对接,使 AI 机器人能够自动回复用户消息。 微信服务号:Coze AI 平台支持与微信服务号对接,提升服务效率。 微信客服:Coze AI 平台支持与微信客服对接,自动回答用户咨询,提高客服响应速度。 个人微信/微信群:最近 Coze 的国内版正式发布了 API 接口功能,使得直接对接个人微信甚至微信群成为可能。但对接国外版 Coze 平台需要部署的服务支持黑魔法。
2025-02-24
AI微信客服
以下是关于 AI 微信客服的相关信息: Coze AI 平台是一个 AI 智能体创作平台,可构建多个 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信作为多功能社交平台,其不同功能存在差异: 个人微信/微信群:是日常聊天工具,但 Coze AI 平台此前不支持直接对接。不过,最近 Coze 国内版发布 API 接口功能,对接个人微信和微信群已成为可能。 微信公众号:是信息发布和用户管理平台,Coze AI 平台支持对接,使 AI 机器人能自动回复消息。 微信服务号:提供更丰富服务功能,Coze AI 平台也支持对接以提升服务效率。 微信客服:是企业与用户实时沟通渠道,Coze AI 平台支持对接,让 AI 机器人自动回答咨询,提高客服响应速度。 此外,还有以下搭建 AI 微信助手的方法: 搭建 OneAPI,用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt,作为知识库问答系统,接入大模型。若不接入微信,搭建到此即可使用。 搭建 chatgptonwechat 接入微信,配置 FastGpt 将知识库问答系统接入。建议先用小号以防封禁风险。若想拓展功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程。
2025-02-23
aI 智能体和大模型的区别是什么
AI 智能体和大模型的区别主要体现在以下几个方面: 1. 概念和定位:智能体简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。大模型是一种技术。 2. 服务对象:大模型是技术,面向用户提供服务的是基于大模型的产品,如智能体。 3. 功能特点:大模型具有强大的语言理解和生成能力,但存在局限性,如无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等。智能体通过集成特定的外部能力,能够弥补大模型的不足,例如实时信息获取、回答私有领域问题等。 4. 应用场景:智能体在 C 端有社交方向,用户注册后捏自己的 Agent 并让其与他人的 Agent 聊天;在 B 端可以帮助商家搭建 Agent。大模型适用于通用的语言处理任务。 5. 开发方式:有专门的智能体开发平台,如字节扣子、腾讯元器等。
2025-02-28
本地部署的AI模型如何制作智能体
以下是关于本地部署的 AI 模型制作智能体的相关信息: 阿里云百炼满血版 DeepSeek: 1. 开通满血版 R1 模型:在模型广场找到 DeepSeekR1 并进行授权。每个人会免费获得 100 万额度,过期未用则浪费。此模型由阿里云自主部署,并做了推理优化,性能强于多数本地部署版本。 2. 应用开发:新增模板,可从模板学习应用搭建。 3. 联网搜索:配置简单方便,结合 Deepseekr1 更强大,如搜索天气时会多方验证。 4. 新鲜的动态 few shot:可用于对模型某些表现不佳、易出幻觉的任务通过 prompt training 强行修正。 5. 工作流:用工作流让不同模型在同一任务创作。 行业变革中的智能体相关: Anthropic 的 Claude 3 拥有三个版本,最大规模的 Opus 适合复杂推理与自动化任务计划,其次的 Sonnet 适合个人助理及内容快速分析,如智能体任务,最快最便宜的 Haiku 可执行快速翻译、客服对话等任务。Meta、微软、Google、Apple 等均有可适配到移动终端上运行的开源模型。边缘算力竞争中,Apple、Google、高通等在终端占有量和芯片方面具有优势,PC 级别终端因智能集成复兴,未来可能有家用和办公用“智能体”终端诞生,Tesla EV 也在相关量级之上。 自制软件和赤脚开发者中的智能体相关: 大型语言模型可表现为智能体,能制定计划和决策以实现设定目标,可访问外部工具、数据库长期记忆等,并模仿逻辑思维模式。语言模型和智能体已部署到帮助专业开发人员的工具中,如 GitHub Copilot、Cursor 和 Replit,能读写代码、调试、创建文档和编写测试,使用此类工具可提高开发人员完成任务的速度。
2025-02-27
人工智能法律
以下是关于人工智能法律的相关内容: 《人工智能权利法案蓝图》提出了人工智能权利法案的相关内容。 《全球人工智能治理大变局之欧盟人工智能治理监管框架评述及启示》中提到: 1. 欧盟人工智能监管体系对中国的启示包括纳入道德伦理和人权考量的以风险为基准的统一人工智能治理。但伦理道德和人权的高度概括性、抽象性和不确定性给融入人工智能治理带来挑战,我国《科技伦理审查办法(试行)》是积极探索,但人工智能的特殊性可能无法体现,且“不可接受的风险”和“高风险”的界定存在不确定性和模糊性,以风险为基准的人工智能管理框架成效有待观望和研讨。 《人工智能法案》的相关规定包括: 1. 通过适当的设计、测试和分析,在开发前和整个开发过程中,用适当的方法(如让独立专家参与)证明对健康、安全、基本权利、环境、民主和法治的合理可预见风险的识别、减少和缓解,以及开发后剩余不可缓解风险的记录。 2. 处理和纳入仅受适当数据治理措施约束的数据集用于基础模型,特别是检查数据源的适用性和可能的偏差以及适当的缓解措施。 3. 设计和开发基础模型,以在其整个生命周期内通过适当的方法(如让独立专家参与模型评估、记录分析和广泛测试)实现适当水平的性能、可预测性、可解释性、可纠正性、安全性和网络安全性。 4. 设计和开发基础模型时,利用适用的标准来减少能源使用、资源使用和浪费,并提高能源效率和系统的整体效率,但不损害相关的现有联盟和国家法律。在第 40 条所述的标准公布之前,此义务不适用。基础模型应具备能够测量和记录能源和资源消耗以及在技术可行的情况下系统部署和使用在整个生命周期内可能产生的其他环境影响的能力。 5. 制定广泛的技术文档和易懂的使用说明,以使下游供应商能够遵守第 16 条和第 28(1)条规定的义务。 6. 建立质量管理体系,以确保并记录对本条的遵守情况,并有可能在满足这一要求方面进行试验。
2025-02-27
如何用扣子搭建自己的智能体
用扣子搭建自己的智能体可以参考以下步骤: 1. 创建智能体: 输入智能体的人设等信息。 为智能体起一个名称。 写一段智能体的简单介绍,介绍越详细越好,系统会根据介绍智能生成符合主题的图标。 2. 配置工作流: 放上创建的工作流。 对于工作流中的特定节点,如【所有视频片段拼接】,注意插件 api_token 的使用,避免直接发布导致消耗个人费用,可以将其作为工作流的输入,让用户自行购买后输入使用。 3. 测试与发布: 配置完成后进行测试。 确认无误后再发布。 扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。开发完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。同时,像菠萝作词家这样的智能体,是专为特定需求设计的,能够帮助解决相关领域的问题。
2025-02-27
一个智能脚本的智能体提示词应该怎么写
以下是关于智能体提示词的相关内容: 对于儿童寓意故事创作者智能体,比如“此地无银三百两”的故事,描述了张三藏银并留下纸条,被隔壁王二发现并偷走银子的情节。 又如“熟能生巧”的故事,讲述了山海关题字中店小二用独特方式写出绝妙“一”字的经过。 在创建 Coze 智能体时,工作流中的每个节点有不同的细节。“开始”节点有 4 个输入变量,分别为 idea_txt(主题观点)、left_to_txt(画面左上角的文字)、right_to_txt(画面右上角的文字)、img_prmpot(画面中间图片生成提示词),且变量名称要与智能体中提示词的变量对应一致。“大模型”节点使用 DeepSeek R1 模型,提示词要求不复杂,说出需求即可。“文本”节点是为了将文案分句,可按“句号”分句,具体根据文案格式选择不同方式。“图像生成”节点使用官方插件,模型选“LOGO 设计”,若生成全景图,此插件效果可能不佳,建议选其他插件。“抠图节点”用于对上一节点生成的图片进行抠图。 总之,写智能体提示词要根据具体的应用场景和需求来确定,明确输入变量和模型要求等。
2025-02-27
创建智能体
创建智能体的步骤如下: 1. 使用单 Agent 对话流模式: 点击创建新的对话流,并与智能体关联。 在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie,note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。 使用代码节点进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 2. 测试: 找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 回到智能体的编排页面进行测试,确保对话流执行成功。 3. 发布: 点击发布,选择多维表格,然后进行配置。 输出类型选文本,输入类型选择字段选择器。 完善上架信息,填写表格,发布范围可选仅自己可用以加快审核。 提交上架信息,返回配置界面显示已完成,即可完成最终提交。 另外,创建智能体还包括以下方式: 1. 打开扣子官网(https://www.coze.cn/),“画小二智能小助手”Coze 商店体验地址(https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00),点击创建 Bot,在对话框中工作空间选择“个人空间”,命名为画小二智能小助手,并设置提示词。 2. 创建一个智能体,输入人设等信息,放上相关工作流。但注意工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是个人 token 时,不能直接发布,可将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户购买后输入 api_token 再发布。
2025-02-27