生成式AI(Generative AI)是當今科技領域的前沿技術之一。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加和計算能力的不斷提升,AI技術在企業(yè)和個人生活中的應用越來越廣泛。AI-BOT(以下簡稱BOT)是生成式AI技術的其中一種重要的應用形式,它可以通過學習各類業(yè)務數(shù)據(jù)信息,幫助人們執(zhí)行一系列任務,從而提高工作效率,減少人力成本。而GPTBots作為BOT開發(fā)平臺,一直是生成式AI的前沿探索者。本文將與您分享,如何在GPTBots上,為您的業(yè)務開發(fā)和訓練一個擁高可用性的BOT。
準備工作
注冊GPTBots平臺
注冊一個GPTBots賬號,是開發(fā)BOT的第一步。
進入GPTBots平臺(https://gptbots.ai/developer),點擊【注冊】,并登錄到【開發(fā)者后臺】。完成注冊后,平臺會為您贈送一些積分,這些積分能夠讓您進行平臺功能的初體驗,例如創(chuàng)建BOT、調(diào)試BOT、訓練BOT等。如果完成企業(yè)認證,還可以獲得高達500 積分的贈送。
業(yè)務分析
首先,您需要明確BOT在您的業(yè)務中的定位和目標。
定位指的是BOT在您的業(yè)務中的特殊位置,它被用于解決某個特定領域的問題,因此與其他BOT是存在差異的。目標指的是BOT在您的業(yè)務中所能達成的具體結果,例如降低成本、提升人效等。
我們建議您可以把BOT理解為一名員工,這位員工知識淵博,無所不知,但在某些專業(yè)領域又有些欠缺。不過,只需要提供相關專業(yè)知識就,它可以化身領域專家,有效解決專業(yè)問題。因此,在明確定位和目標時,我們可以這么思考:
定位:一名非常專業(yè)的電商售后客服人員,他對于公司業(yè)務了如指掌,能夠快速且專業(yè)地為客戶解決各類型售后問題。
目標:提升客戶服務效率和質量,降低客戶服務成本。
其次,您需要了解BOT所需解決的業(yè)務領域中存在的問題和挑戰(zhàn)。了解這些,有助于幫助您進一步定位BOT的能力范圍。
數(shù)據(jù)收集
在明確了BOT的定位和目標后,我們需要為BOT進行數(shù)據(jù)收集。
根據(jù)上文我們提供的建議,我們把這個BOT想象成為一名無所不能的員工。但一名強大的員工,除非部分人有天賦以外,更多地一定是通過不斷的知識學習和經(jīng)驗積累后才能做到的。而BOT的數(shù)據(jù),指的就是BOT需要學習的知識。
繼續(xù)使用上文的例子。一名“一名非常專業(yè)的電商售后客服人員”,一定是擁有非常豐富的公司售后業(yè)務知識,包括但不限于:公司的售后服務政策、公司歷史處理售后問題經(jīng)典案例……
因此,我們需要做以下工作:
1. 收集數(shù)據(jù)。作為給這個“電商售后BOT”的學習資料;
2. 數(shù)據(jù)分類。分類越清晰,越有助于BOT知識的維護管理,以及提升BOT的響應質量。例如電商售后服務知識,我們可以大致分類為:服務總則、服務細則、服務流程、常見問題、經(jīng)典案例等;
3. 數(shù)據(jù)清洗及預處理。以保證最終給BOT學習的數(shù)據(jù)是相對“干凈”,不含“雜質”的。
注意,數(shù)據(jù)的收集并不是越多越好,更重要的是數(shù)據(jù)的質量。我們需要給BOT“學習”高質量的知識,BOT才能給我們輸出高質量的結果。
構建BOT
在以上準備工作均已完成后,就可以開始構建這個“電商售后BOT”。
更多的GPTBots使用教程,請訪問GPTBots官方文檔,在本文中不做詳細展開。
創(chuàng)建BOT
根據(jù)業(yè)務實際,創(chuàng)建合適類型的BOT。GPTBots定義了兩類BOT:
● 知識問答:擁有“短記憶”能力,適用于一些簡單的問答場景,例如翻譯、客服、知識檢索等;
● 智能助理:擁有“短記憶+長記憶”能力,適用于較為復雜的對話場景。
用戶可按自身實際需求來選擇BOT類型。
身份提示撰寫技巧
在構建BOT的過程中,比較重要的一個環(huán)節(jié),就是為BOT撰寫身份提示。
身份提示可用來塑造BOT的身份、能力,邊界和情緒等。一個優(yōu)質的身份提示,能夠讓BOT以更加符合期望地回復用戶問題。
我們可以用一個通用的結構來撰寫身份提示,如下:
● 角色:BOT需要擔任的角色,如“專業(yè)的售后服務人員”;
● 技能:BOT需要擁有的技能,如“出色的售后服務能力與客戶溝通技巧”;
● 個性:BOT的語氣、個性、溝通方式等,如“語氣請平和,用詞需禮貌”;
● 目標:BOT的任務目標,如“基于參考內(nèi)容及客戶提問,回答客戶的問題”;
● 鏈式思考:為BOT提供一些思考流程與方式,以引導BOT按照你的要求進行思考和解決問題,如“MUST follow these steps to answer the customer queries: Step1 - Step2 - Step3 - Step4...”。在一些較為垂直、特定的場景下,該方法非常好用。更多的鏈式思考技巧,可以在這里學習:Zero-Shot-of-Chain。請注意,這部分不是必須的,可按實際需求撰寫。
● 輸出規(guī)則:若您需要BOT輸出內(nèi)容為特定結構或格式(如:json、markdown……),您也可以在此定義。請注意,這部分不是必須的,可按實際需求撰寫。
以上文“電商售后BOT”為例,我們可以這樣撰寫身份提示:
請扮演一名專業(yè)的售后服務人員。你擁有出色的售后服務能力與客戶溝通技巧。你的任務是,基于參考內(nèi)容及客戶提問,回答客戶的問題。語氣請平和,用詞需禮貌。
訓練BOT
在設定好BOT的基本信息后,我們需要對BOT進行知識“投喂”以及訓練。
知識輸入
我們需要將數(shù)據(jù)收集階段收集到的售后服務類數(shù)據(jù),以合適的格式,“投喂”給BOT進行訓練。GPTBots平臺目前支持文檔導入(.docx、.md、.txt、……)、網(wǎng)站爬取、在線文本、在線Q&A等方式進行知識輸入。
向量搜索
訓練完成后,可以立刻通過“向量搜索”功能,對知識進行向量搜索測試,檢查命中情況,目的是為了觀察已經(jīng)訓練好的知識在面對實際問題時,是否能夠有效地完成信息召回。
聊天記錄訓練
在BOT已經(jīng)投入使用后,我們依然可以對BOT進行反復訓練。
目前GPTBots支持基于用戶的聊天記錄進行訓練。這種訓練方式的優(yōu)勢在于,訓練的語料使用的是用戶在使用BOT過程中實際發(fā)生的對話,使用這些對話作為訓練材料,能夠讓BOT更有效地接近實際的用戶使用場景。
調(diào)試BOT
調(diào)試模式可以幫助開發(fā)者一邊使用BOT一邊調(diào)整BOT參數(shù),以讓BOT達到開發(fā)者所期望的效果。
更復雜的場景,如何處理?
在實際業(yè)務中,會很多遠比售后服務問答要復雜得多的場景。面對這些場景,GPTBots提供了更豐富的處理方式以應對。
為BOT插上翅膀——插件能力
大語言模型(LLM)本身是有知識范圍限制的,當需要LLM幫助我們處理更多業(yè)務定制化的、復雜的任務時,我們可以通過為LLM添加插件的方式,擴展LLM的能力,使BOT擁有更加強大的能力。
GPTBots當前已支持插件功能。
GPTBots官方已經(jīng)提供了一些免費的公開插件供用戶使用(更多的官方插件正在陸續(xù)開發(fā)中……)。
同時,GPTBots也支持開發(fā)者自行開發(fā)插件,以個性化地覆蓋自身的業(yè)務場景。例如,開發(fā)者可以通過開發(fā)插件,將BOT對接到自己的業(yè)務系統(tǒng),調(diào)用自己的業(yè)務數(shù)據(jù),讓BOT來處理特定業(yè)務工作。
用可視化流程(FLOW)構建BOT
若是存在更加復雜的業(yè)務場景,則可以通過可視化流程(FLOW)來構建BOT。
GPTBots目前正在內(nèi)測的FLOW構建BOT功能。我們將一個BOT應有的或常見的模塊抽象為多個組件,用戶可以通過在可視化面板上托拉拽的方式,個性化地構建一個復雜場景下的BOT,以解決更加垂直、更加特定場景下的問題。
將BOT與業(yè)務連接
GPTBots支持將構建好的BOT與用戶自己的業(yè)務進行連接,目前主要有以下三種方式:
● API:GPTBots當前提供了多個與BOT進行交互的API,包括但不限于創(chuàng)建對話、發(fā)送消息、獲取消息等;
● iframe網(wǎng)頁嵌入:將BOT對話界面以iframe的形式嵌入到您的網(wǎng)頁內(nèi)進行使用;
● bubble網(wǎng)頁小部件:將BOT以bubble小部件的形式嵌入到您的網(wǎng)頁內(nèi)進行使用,它將以氣泡的形式,展示在您網(wǎng)頁的右下角。
寫在最后
在生成式AI發(fā)展迅猛的今天,GPTBOTS為開發(fā)者提供了強大的自主構建AI-BOT的能力,能夠幫助開發(fā)者快速高效地構建個性化的BOT,以解決其業(yè)務痛點或問題,驅動業(yè)務增長。
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