大语言模型实现智能客服知识库文档数据提取功能
off999 2024-11-27 18:50 51 浏览 0 评论
智能客服的知识库有两类:机器人知识库和坐席知识库,分别是为机器人和坐席进行服务时,提供数据的支撑。如何通过大语言模型,让企业的文档可批量上传,无需更多的整理,直接转化为有效的QA,供座席和机器人直接调用呢?本文作者对此进行了分析,一起来看一下吧。
上一篇提到了《大语言模型实现智能客服知识库自动扩写功能》,这次谈下知识库文档数据提取功能的实现。
一、产品场景和需求
我们知道智能客服的知识库有两类:机器人知识库和座席知识库。
分别是为机器人和座席进行服务时,提供数据的支撑。
智能客服系统会标配知识库管理功能,常见的形式是树状结构,提供分类管理、知识库条目管理,并支持知识库的批量导入导出操作。
使用中,企业需要经常性地维护管理知识库内容,将企业已有知识内容文档上传,但如果是将原文件上传,则系统最多能支持预览功能,使用者在操作界面只能点击打开全文检索。而如果是机器人知识库,直接上传文档是不可用的,需要操作者手工整理文档中的内容为机器人标准问答对。
以上是目前绝大多数主流产品的使用情况。
大语言模型来了,我们提出的需求很简单,所有企业的文档可以批量上传,无需更多的整理,直接可自动转化为有效的QA,供座席和机器人直接调用。
二、知识提取实测:PDF文档内容提取
已有诸多产品使用大语言模型实现PDF文档数据提取,我们先看下已实现的产品的效果。
1. ChatPDF
https://www.chatpdf.com/
界面特别干净,上传pdf,然后conversation。
为了测试,我扔了一份100页的产品手册进来。
上传速度很快,最关键的时,对话响应也非常的快。
对文档内容的解析很准确,包括一些隐藏在内部的知识点也可以快速搜索找到。
2. Pandagpt
https://www.pandagpt.io/
网络问题,访问有点慢,但是这个对话的样式,一言难尽,没有一个版块不是互相遮挡的,强迫症死敌。
响应速度差一些,问题回答基本到位,相比ChatPDF,略显啰嗦。
3. typeset
https://typeset.io/
主打论文检索的typeset,也支持pdf文档解读。
上传、对话响应都十分缓慢,对话的效果非常不OK,很多知识点无法解读,一律回复无法找到这个问题的答案。
三、自研框架的选择
基于OpenAIEmbeddings,官方给出了基于embeddings检索来解决GPT无法处理长文本和最新数据的问题的实现方案。
参考:https://www.datalearner.com/blog/1051681543488862
也可以使用LangChain框架,参考以下内容实现效果。
参考:
ChatGPT怎么建立私有知识库?:https://www.zhihu.com/question/596838257/answer/3004754396
利用LangChain和国产大模型ChatGLM实现基于本地知识库的自动问答:https://www.zhihu.com/zvideo/1630964532179812353
另外除了从文档中抓取数据,从指定网站URL抓取数据,实现智能客服外部知识库,可以借助ChatGPT写Python代码,PythonBeautiful Soup库的实现方式很成熟。
四、智能客服产品设计要点
回到智能客服产品场景中,产品设计使用中要考虑的问题。
1)功能分割
建议为保持原知识库管理系统的完整,可增加单独的大语言模型知识库,避免SaaS产品原来的企业使用体验和数据库内容产生交叉影响。
2)书架式管理
模型知识库同样支持分类管理,方便使用者管理文档库,能够快速检索文档名称和内容。
提供增删改查,预览、批量上传删除等操作。并支持以QA问答对的方式全文展示,使用者可以了解到本文档新增的有效文档数据有多少内容。
3)提供测试对话工具
模型库中可内置对话测试工具,供使用者先行进行知识点的维护管理。
4)知识库编辑扩展
提供插件、支持在线改写编辑,重新读取。
减少重复上传给使用者带来的挫败感。
5)知识库关联
已测试完成的大模型知识库,可允许使用者关联发布到座席或者机器人知识库中,提供对话数据的扩展。
如果是机器人知识库,可以在机器人模板设置关联,允许流程中各节点选择性调用对应的知识库,这样也不会破坏原有流程的知识库体系,增强了部分节点的知识库能力。
对于交叉引用知识库的节点,权重可以允许调节,一般默认为机器人自身知识库为主,大模型知识库辅助。
6)反馈机制
文本对话机器人的访客端点踩、座席的手工点踩,和语音机器人的手工标记无效问答,都可以帮助反馈大模型知识库的效果。
以数据报表方式展示,手工或自动进行知识维护。
7)功能开关
最后,仍然是设置功能性开关,并关联到SaaS产品账户角色权限中,可邀请一部分友好客户星火测试,不断迭代优化。
当然,以上情况,也不限于智能客服产品范畴,一些需要知识管理的场景中,都可以借鉴。
最后还是放出业内大厂们已实现的产品截图加以说明:
Z厂的企业资料库,关联大语言模型自动搜索
T厂的大模型文档知识抽取和“即搜即问”
期待更多更好的应用落地,有对这方面内容感兴趣的朋友,欢迎随时联系。
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题图来自Unsplash,基于CC0协议。
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