需求背景
客服知识库：是存储和管理客户服务信息的系统，可提高客户满意度、品牌忠诚度并优化客服工作流程。
近日，收到咱们客服部提出的新需求：打造部门业务的客服知识库，利于知识传承和交流。一番沟通了解，落地大致像这样：
客服们反馈还是蛮好用的，但站在产品角度思考，会发现“发帖并回复”社交客服形式存在以下问题：
- 答案可读性较低：一定情况下，需要在大段落“回复”中找答案
- 检索体验较低：需通过“输入关键词-结果筛选-打开回复页”完成检索
- 可维护性一般：信息的新增与更新，都需要人工进行分类和排版
那么，有没有更好的解决方案呢？
当前热门ChatGPT是不错的选择，但是它无法给到我们专属的答案。幸运的是，我们可以通过技术升级，让它学会我们的知识库，成为专属客服机器人。
技术方案
实现专属客服的核心在于：如何让ChatGPT学会客服知识库？
目前业内主要有两个思路：
- 模型微调（Fine-tunes），得到适应我们业务场景的新模型;
- 中间件(LlamaIndex)，在输入问题的同时将“例子”也给到模型，达到现学现答的效果
注：目前仅可微调GPT-3模型，但API支持GPT-3.5调用
进一步调研内容如下：
| 方案 | 简介 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| Fine-tunes | 模型微调 | 拓展性强，准确度一般 | 训练和请求成本高 |
| LlamaIndex | 在请求时给予“上下文” | 成本一般，准确度优秀 | 拓展性一般 |
出于 实现成本和应用场景 考量，我们这次选择 LIamaIndex + OpenAI API 方案实现需求。
LlamaIndex
LlamaIndex：LlamaIndex (GPT Index) 是一个提供中央接口以将您的 LLM（large language model，大语言模型）与外部数据连接起来的项目。
我们通过栗子，来理解它解决ChatGPT的什么问题（如下图所示）：
可以看到，ChatGPT给了一个错误的答案，我们需要喂给它正确的栗子矫正（如下图所示）：
那么，我们在输入问题的同时，将知识库输入给ChatGPT，问答不就准确了？
不行，原因有两个：
- 每次请求ChatGPT是按token收费（1token≈0.73单词）， $0.002/1K tokens，价格不菲。
- 每次请求ChatGPT是有token最多4096个。
聪明的小伙伴，可能想到了，那么每次询问ChatGPT像栗子一样，带上与问题关联性强的知识，问题就迎刃而解了？是的，这就是LlamaIndex所提供的！
技术实现
LlamaIndex 运作流程：
- 将知识库文本，转为index.json
- 接收用户提问，通过index.json筛选关联性知识内容，一并发送给ChatGTP
- 接收ChatGPT回传，对用户回复
技术实现细节如图所示：
具体代码及注释，我放在了colab上面（智能客服实现），提示prompt 与 回应completion，也可以在线编辑测试。大家有兴趣可以在线运行试试。
注：Colab是由Google提供的基于云端的开发环境，允许用户在Web浏览器中编写、运行和共享类似Jupyter Notebook的代码，提供了强大的计算资源。
结果展示
借助更丰富的知识库建设，以及客服人工强化学习，效果会更好。
目前在与客服协作训练，待通过后，起个后端服务，就可以供客户端调用了~
经验总结
本文介绍了如何通过 LlamaIndex + ChatGPT（OpenAI API） 技术方案，实现智能客服机器人。相比较于传统的社交客服形式，智能客服机器人可以提高答案可读性和检索体验，同时提升知识库的可维护性。
具体讲解了 LlamaIndex 的运作流程以及技术实现细节，并提供了 Colab 上的代码示例。
彩蛋：上面两段总结是ChatGPT自动生成的 ：）
产品思路再做延伸，通过特定场景（帮助中心、社群自动回复）知识库训练，都可以让AI智能客服大展身手，广袤天地，AI大有可为！
参考资料
开源项目 LlamaIndex docs
Build AI chatbot with custom knowledge base using OpenAI API and GPT Index Irina Nik
OpenAI API reference [Fine-tunes] docs
写了技术文档别人不看？用GPT+llama_index解决！ 浩
