当前人工智能技术快速发展，随着大语言模型的爆火，各行各业都在探索将大语言模型落地应用的方式。本期我们共同学习：市面上主流的3种智能客服的设计方案
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第一种：是用已开源的LLM模型来做微调， 比如Llama2，可以在我们自己收集的语料上训练，就可以直接回答问题而不需要其他的输入。当然如果数量级较小，可能微调结果会不太好，甚至会有语法错误。
🚀 第二种是更流行的检索式增强生成方法（Retrieval Augemneted Generation， RAG)。 我们需要对文本进行分块，然后进行向量存储。当提问时，会根据问题搜索相关的向量提供给LLM模型参考，从而回答问题。
🚀 第三种是集合前面两种方案的“多工作流agent ”方案本文重点介绍在实际项目中，我们发现传统的规则驱动客服系统在面对复杂业务场景时往往力不从心，用户意图识别准确率仅有65%左右，对话完成率更是低至40%。
这促使我们深入研究智能客服Agent技术 🅾️通过引入深度学习模型 🅾️多轮对话状态跟踪(DST) 🅾️动态知识库更新等先进技术最终将系统的意图识别准确率提升至92%，对话完成率达到78%，用户满意度从3.2分提升至4.6分(满分5分)。
🌿本文将结合我在多个智能客服项目中的实践经验
▶️从需求分析
▶️系统设计
▶️核心算法实现
▶️到生产部署的完整技术链路进行深度剖析。
✅重点关注客服场景的需求建模、多轮对话的上下文维护、知识库的动态集成以及人机协作的智能切换机制。通过详实的代码实现、丰富的技术图表和量化的性能评测，帮助读者构建一个真正适用于生产环境的智能客服Agent系统。
这套技术方案已在多家大型企业成功落地，处理日均对话量超过10万次，为企业节省人力成本60%以上。
项目是开源的，放在知识库里了，希望对大家有帮助～
