在Mixdesk客户服务中部署生成式人工智能的实用策略

此时，您可能迫不及待地想知道如何入手。机器学习专家建议，采用人性化视角来实施生成式AI，将模型视为新员工进行上岗培训。

构建、部署和逐步发展自动化的过程是一门艺术。这通常被称为自动化策略，您也可以将其视为自动化成熟度的体现。

在客户服务中部署生成式人工智能的3个策略

在客户服务中部署生成式AI时，有三个关键（且是按时间顺序排列的）最佳实践需要遵循：

1. 自动化最常见的FAQ问题，采用生成式方法

利用生成式AI，您无需浪费时间手动构建FAQ的答案，因此这是最好的起点。AI可以爬取您的支持文档并为您生成这些答案，但首先您需要采取措施，避免AI重新生成无关、不准确或有害的回复。

首先，从知识库入手。确保您的知识库中的所有信息都是准确且最新的。然后，训练AI有效使用这些信息。您应该：

• 连接现有的知识来源：确保您的支持文档是集中的，并作为代理和客户的唯一权威信息来源。
• 创建并维护品牌形象：建立与公司价值观和信息一致的品牌形象，并在各处统一应用。
• 加速内容创建：利用AI助手加速构建自动化流程的进度。

2. 整合跨系统，推动个性化和更复杂的案例

聊天机器人不仅仅是提供信息，它们还需要代表客户采取行动。为了实现这一点，AI需要与组织内的其他系统进行连接。制定API策略，使用以下提示：

• 确保您的团队有技术资源可以帮助提取如账户余额、订单状态、账户类型等信息。这样，AI就可以采取更多行动，比如处理账户升级、更改订单交付地址、查看账户状态等。
• 确保您的系统能够为AI提供所需信息，方法包括：（1）规划客户能够在聊天机器人中完成哪些操作，（2）了解这些数据今天存储在哪里，并与技术资源合作审计API，评估可以用于在一个系统与另一个系统之间传递信息的选项，（3）根据数据和潜在的投资回报率，优先考虑每个API集成的部署。

3. 通过分析和洞察提升生成式AI，持续优化自动化

随着时间的推移，您不仅要关注自动化解决率的衡量，还要在此基础上进行提升。生成式AI不仅能为您提供更快速、更精准的洞察，还能动态地为未曾预见的问题生成新的答案。以下是将生成式AI提升到这一层级的一些最佳实践：

• 打破知识孤岛：关键的人类专家知识应该被引入到这个过程中，将人类专家的知识转化为AI能够使用的格式。确定这些专家，设置路由技术以在需要时连接他们，并部署适当的工具，让他们的专业知识能够用于训练AI。
• 从政策和内容审查转向分析和洞察，进行优化：将聊天机器人经理定位为跨部门团队的桥梁，并使其成为AI领域的先锋和主题专家。

生成式人工智能的知识库最佳实践

1.互斥且完全覆盖的知识架构

在设计知识库结构时，进行细致规划和准备能够避免未来浪费大量时间和精力。这个概念通常叫做“本体”。

知识树中每个层次的分类应该做到“互斥且完全覆盖”。通过这样的结构，AI能够高效地回答大部分客户问题，并且做到准确高效。

具体来说：

• 互斥：意思是不同的分类之间没有重叠的内容。每一类信息都是独立的，避免了信息冲突。如果某个信息需要更新，只需要在一个地方修改，不会影响到其他地方的内容，从而减少了更新和维护的工作量。
• 完全覆盖：意味着所有的分类加在一起，能够完整地涵盖客户可能会提问的所有信息。没有遗漏的部分，确保客户能获得他们需要的答案。

2.精确且详尽的标题，以清晰设定上下文

如果你在同一主题下有多个相似的部分，并且它们的标题一样，AI将很难有效地抓取信息并为客户提供准确的答案。因此，标题和章节头应该随着客户逐步深入知识库的树状结构而变得越来越精确。

有趣的是，描述性标题往往比问题标题更为有效。如果你的知识库已按照问答格式组织，那么确保每个回答内容是独立且完整的。例如，问题“我可以使用信用卡付款吗？”的回答应该是“是的，你可以使用信用卡付款”，而不是简单地回复“是”。

如果许多文章讨论的是类似的主题，确保在标题和正文中明确区分，这样可以避免在生成答案时，信息被误用或断章取义。

3.独立完整的文章

关于文章内容的多少，或说详细程度的界限，通常取决于具体情况。但最佳实践是每篇知识文章只涉及一个主题，并确保客户从这一篇文章中就能获取到该主题所需的所有关键信息，而不需要在不同页面之间跳转。这样可以保证信息的连贯性和完整性，提高客户查找信息的效率

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