在ChatGPT为首的AI大模型浪潮袭来后,国内外就掀起了一波AI大模型风潮。越来越多的企业都开始布局AI大模型领域,其中不少企业已经推出了自家的AI大模型产品,试图在这股AI浪潮中拔得头筹。《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,我国10亿参数规模以上的大模型已发布79个,“百模大战”一触即发。
在AI大模型产品相继诞生后,AI大模型的落地以及商业化应用,就成为了各方关注的重点。基于AI大模型的深度学习和自然语言处理技术,使它在内容生成和语义理解方面的有着优秀表现。而智能客服则是利用人工智能技术,加上语音识别、自然语言理解、智能知识检索等技术,通过语音或文本与客户进行实时的对话交互,帮助解决问题、提供信息和处理各类客户需求。
虽然较之传统的人工客服,智能客服在一定基础上,缓解了人工客服的压力,提升了工作效率,但由于现有的客服机器人,都是通过关键词匹配来回答用户提出的问题,当同一个关键词出现在不同的语境中,客服机器人就会出现答非所问的情况。
杭州音视贝科技把AI大模型和智能客服结合在一起,完美的解决了这些问题。
首先‘大模型具有更强大的语言模型和学习能力,能够更好地理解复杂语境下的问题。通过上下文感知进行对话回复,保持对话的连贯性。并且可以记住之前的问题和回答,以更好地响应后续的提问。
其次,大模型可以记忆和学习用户的偏好和选择,通过分析用户的历史对话数据,在回答问题时提供更个性化和针对性的建议。这有助于提升服务的质量和用户满意度。
然后,大模型可以结合多模态信息,例如图像、音频和视频,通过分析多种感知信息,从多个角度进行情感的推断和判断。
虽然说大模型在处理智能客服在情感理解方面的问题上取得了很大的进步,但由于情感是主观的,不同人对相同文本可能产生不同的情感理解。大模型难以从各种角度准确理解和表达情感。比如同一个人在心情愉悦和生气的两种状态下,虽然都是同样的回答,但表达的意思可能截然相反。此时,如果用户没有明确给出自己所处的具体情感状态,大模型就有可能给出错误的答案。
但我们仍然可以借助多模态信息处理、强化学习和迁移学习、用户反馈的学习,以及情感识别和情感生成模型的结合等方式来改善情感理解的能力。然而,这需要更多的研究和技术创新来解决挑战,并提高情感理解的准确性和适应性。
随着人工智能在情感识别与深度学习等技术领域的开拓,智能客服的功能方向将越来越宽广、多样,在不久的将来,智能客服会突破一个个瓶颈,站在各个行业客户服务的前线。