公司的客服部门一直是个头疼的问题。无论是招人还是培训，都需要耗费大量的时间和精力。但是，现在，公司终于找到了一个解决方案——利用OpenAI训练本公司的AI客服。
传统智能客服机器人的局限性
语言理解能力有限。传统机器人主要依靠手工设计的语义匹配模板来理解语言,其理解能力远不及人工智能模型广泛接触大量真实对话数据后的深层语义理解能力。
知识有限。传统机器人搭载的知识往往是手工编写的有限规则和知识库,无法匹配人类丰富的常识与知识。这导致其回答范围和准确性都相对有限。
缺乏上下文理解。传统机器人对每个用户输入进行独立匹配,难以理解上下文环境和会话历史,生成的回复缺乏连贯性和个性化。而人工智能模型可以充分利用上下文理解用户的真实意图。
定于一成不变。传统机器人一旦上线,其语言解释和知识范围就不再演进,无法匹配日新月异的领域知识和表达习惯,导致其回答效果逐渐难以满足用户。
个性化能力差。传统机器人生成的回复往往采用统一的风格,难以在不同语境下生成个性化回复。而AI技术可以匹配不同的语言风格来满足个性化需求。
部署运维成本高。传统机器人需要专业的语言资源和规则设计人员开发定制化系统,加上定期维护升级,总体上部署和运维成本都比较高,这也限制其广泛应用。
总体来说,传统机器人受限于开发时使用的技术手段,在语言理解、知识广度、上下文感知、个性化表达以及扩展性等方面都远不及人工智能技术,这也是其至今仍不够“智能”的根本原因所在。随着AI技术的发展,这一劣势正在逐步被弥补。
ChatGPT简介
ChatGPT是一种基于GPT-4架构的大型语言模型，由OpenAI研发。它可以理解并生成多种语言，包括中文，具有非常高的智能化程度。通过利用OpenAI，企业可以轻松为网站销售系统搭建智能客服，提供24小时在线服务，增强客户体验。
OpenAI训练的AI客服和传统客服机器人的区别
语言理解能力。OpenAI训练的AI客服可以利用强大的预训练语言模型，如GPT-4，其语言理解能力远超传统机器人,能够更深层次理解用户的意图和语义，生成更符合上下文的响应。
知识广度。由于GPT-4等庞大的预训练模型包含海量常识知识和词汇，OpenAI客服可以回答的问题范围更广，并且可以在回答过程中灵活运用这些知识，而传统机器人知识范围有限，无法做到知识广度与人媲美。
个性化表达。OpenAI训练的AI客服生成的回复可以匹配不同品牌风格或语境，达到较高的个性化表达能力,而传统机器人回复往往缺乏个性,较为机械刻板。
学习和提高能力。OpenAI平台会不断更新更强大的模型版本，并且企业可以基于自己的数据定制化这些模型，AI客服的性能会不断提高。而传统机器人一旦上线，其能力就固定了，难以实现持续学习和提高。
后续可扩展性。OpenAI的AI客服可以在多个品牌场景和语境下使用,只需要训练不同的语言模型或微调现有模型即可,扩展性很强。而传统机器人扩展至新的场景需要重大调整甚至重新构建。
总之，OpenAI训练的AI客服在语言理解能力、知识广度、个性化表达、持续学习等方面都远超传统的智能客服机器人,特别适合在需要较高智能和灵活性的场景使用,开发和运维成本也更低,这些都是其对比传统客服最主要的优势。
利用第三方AI技术开发智能客服的主流方案有:
Azure OpenAI:微软的OpenAI服务,提供GPT-4等强大的预训练模型,可以基于自己的数据进行微调,生成定制的语言理解模型,并以Web API形式集成到客服系统中,是很流行的方案之一。
Anthropic AI:专注于对话AI的创业公司,提供基于GPT-3和ClariNet的预训练模型进行微调和定制的服务,可以用于开发智能客服聊天机器人。
Claude:一款开源的面向对话的AI,提供基于GPT-2的预训练模型,支持自定义训练平台训练定制模型,也可用于开发智能客服。
Google Dialogflow:谷歌的对话平台,提供了预训练的语言模型用于意图识别和语义理解,可用来开发各类聊天机器人,包括智能客服。并支持自定义训练功能。
Amazon Lex:AWS提供的对话AI服务,也支持利用预训练模型或自己的数据训练定制化语言识别模型,用于聊天机器人等应用的开发,包括客户服务场景。
LLama：Anthropic公司开发的一款开源的对话AI,用于训练自定义语言理解模型。LLama的全称是Language Learning Model Assistant,意为语言学习模型助手
除此之外,还有其他像Anthropic PBC、LivePerson等提供的AI驱动的智能客服解决方案。总体来说,目前主要依靠大型云服务商或对话AI专业平台提供的AI技术和服务来开发智能客服应用，这类方案成熟度高，可以大大降低企业自身研发和投入成本。而目前OpenAI官方并未直接提供用于开发定制对话AI的商业服务平台，更类似的服务应属Azure OpenAI。其他的Google、AWS、IBM等也推出了对话AI的平台服务，都可以用于开发智能客服机器人。
使用Azure OpenAI训练本公司的智能客服需要的准备
准备类似的历史对话数据。收集公司客服人员与客户的历史聊天对话,这些数据将用于训练 chatbot 模型。
选择一个预训练的语言模型。Microsoft Azura OpenAI 提供几个选择,比如GPT-3、BERT、XLNet等。根据数据量和需求选择合适的模型。
为语言模型提供上下文环境。将对话数据按会话或话题进行分组,为每个会话或问题提供足够的上下文,让语言模型理解会话主题和客户意图。
定制语言模型的输出。通过针对对话数据的铲除和优化,调整语言模型的输出,使其生成的响应更符合公司品牌形象和客户服务要求。
将训练好的模型部署为聊天机器人。整合语言模型到聊天机器人平台,为客户服务页面或渠道部署在线机器人,让客户可以与其自然对话。
继续优化和改进。监控客户与机器人的对话,收集反馈意见,根据交互结果继续优化语言模型和聊天机器人,提高响应的准确度和满意度。
通过这6个步骤，公司可以利用Azura OpenAI的功能快速训练一个初代的智能客服机器人，并持续改进和优化,最终实现一款成熟的人工智能驱动的客户服务解决方案。关键是要有足够的数据和专业的语言模型调优能力。
如何利用Azure OpenAI方案搭建智能客服
在Azure OpenAI服务中注册,选择一个服务套餐。按需选择GPT-4或其他自定义方案。
准备好类似的历史对话数据。上传清洗后的对话文本数据至Azure OpenAI。
在Azure OpenAI中训练一个定制的语言生成模型。选择一个预训练模型(如GPT-3),根据历史数据对其进行微调,使其生成的响应更符合业务需求。
将训练好的模型部署为Web API。Azure OpenAI会为定制的语言模型提供Web API，方便其他系统调用。
开发一个聊天机器人，调用Azure OpenAI的Web API。在聊天机器人平台集成语言模型的Web API，让机器人能够向API请求生成响应并返回给用户。
收集用户反馈不断优化。监控用户与机器人的交互，收集反馈意见，并补充更多豁免数据不断优化语言模型，提高机器人的回答准确率。
评估机器人效果,逐步扩大上线范围。在控制的场景下评估机器人的性能，如果达标可以逐步扩大在更多渠道和场景的使用,最终覆盖所有客户接触场景。
相比其他方案，利用Azure OpenAI可以更快捷地训练初代机器人,并且有微软强大的AI技术作为后盾持续优化和提高性能。但需要公司有一定的开发能力，能够开发与之集成的聊天机器人系统。总体来说是一个很值得推荐的方案。
结论
总之，利用OpenAI为网站销售系统加入智能客服功能，不仅可以帮助企业降低成本、提升客户满意度，还能增强品牌形象，为企业的长远发展提供有力支持。随着人工智能技术的不断发展，未来智能客服将会在更多领域发挥重要作用，为企业创造更大的价值。