某中心测试客服聊天机器人
为提升客户服务质量，某中心正在测试两种基于神经网络的系统：一种可自动处理常见客服请求，另一种可辅助客服人员更便捷地响应客户需求。
技术架构
传统基于规则的客服系统依赖流程图式响应机制，而新型神经网络代理能处理更广泛的交互场景。在随机试验中，通过综合交易完成率和24小时内二次联系率的自动化率指标评估，神经网络模型显著优于传统系统。
模型类型
- 模板排序器：从预定义模板中选择响应，控制对话词汇
- 生成式模型：从头生成自然语言响应
核心技术特点
- 模板系统：采用包含产品名称、日期等变量的通用语句模板
- 上下文理解：模型综合考量对话上下文决定响应策略
- 用户画像整合：订单取消模型额外接收用户账户档案信息
- 注意力机制：识别历史对话中对响应排序关键的语言单元
训练与部署
模型在客服对话大数据集上预训练，支持：
- 退货退款状态查询
- 订单取消处理
- 动态模板扩展（无需重构对话流程）
目前面向客户的系统采用模板排序器，生成式模型正在内部测试优化，未来将逐步部署至生产环境。这是端到端神经网络对话模型在真实场景中的创新应用。
