大模型文本机器人再进化！告别答非所问，客服无人化稳了

文本机器人基于深度学习的NLP算法，具备强大的自然语言理解与泛化能力，能够精准识别用户表达的真实需求。

一、企业为什么会选择文本机器人？

以制造业为例，其应用场景类型多、需求复杂，既存在行业通用属性，又具备许多个性化特征。总体来说，制造企业存在以下6大需求痛点：

1.产品型号多，信息量庞大：客户拥有上千条产品线，产品型号众多，信息零散，客服人员难以从厚重的信息文档中找到对应的产品。

2.产品更新换代快：客户产品常常进行迭代，产品手册更新版本多。多个版本并存，无法实现统一的管理查询，导致用户体验不佳。

3.产品下架后无法快速找到替代产品：用户在使用过程中寻找已下架或者替代产品时，一轮对话无法满足用户的查询需求，无法准确查询到合适产品。

4.专业名词和产品参数多：专业名词和产品参数多会导致识别难度大。产品参数要求准确，且不同的产品参数也不同，客户难以从众多的参数中找到对应的产品，客服也难以实现快速推荐，使用体验不佳。

5.机器人训练难度大：庞大的咨询量会导致机器人训练难度较高。许多企业拥有产品线多，导致客户进线咨询量飙升，机器人知识库也很庞大，用户在后期训练时面对的问题非常多，专职训练师训练起来也很棘手。

6.对知识库要求高：复杂的产品线，完成知识梳理难度大。多条产品线，多种商品，产品手册众多，知识梳理难度加大，内部专业人士在梳理时也需要花费大量时间。

二、智能客服文本机器人核心功能

1. 界面配置可视化拖拉拽：智能客服机器人可视化界面元素拖动、多节点类型任意组合，海量对话模板预置、流程/节点一键复制，与业务系统快速对接。

2. 知识体系管理：知识点训练、测试、审核一体化流程配置，提升培训效率，知识健康度自动检测，确保内容质量与准确性，行业数据一键导入，快速构建基础知识库。

4. 大模型与机器人流程深度融合：大模型文档问答与ai客服机器人流程融合,深入分析和理解文档内容，大模型自动抽取QA、生成相似问与答案。

5. 机器人健康检查：自动提醒待训练语料，确保语料库及时更新。在线知识消歧，提升知识库准确性与一致性。语料健康自动评估，保证内容质量和有效性。标准问与相似问数据状态优化建议，提高问答准确率。

6. 机器人数据概览：关键指标卡片，通过多维度数据衡量机器人效果，按小时/天,从各个维度分析关键指标变化趋势，查看机器人热门知识,可针对重点知识进一步提升，智能客服机器人查看未匹配热点问题,针对性优化。

三、大模型文本机器人技术优势

智能化与自适应学习：具备大数据和上下文信息的推理能力，支持复杂语义对话场景的构建和管理，海量对话模板预置,可持续训练和优化。

大模型技术深度应用：集成大模型自动解析,多模态文档识别技术，深入理解用户意图,处理复杂、模糊查询，赋能知识库构建, 整合广泛知识, 跨领域解答。

用户体验个性化服务：智能客服机器人有先进情感识别技术,感知用户情绪,提供适当的情感回应和互动；结合用户画像和大模型的分析能力,为用户提供个性化的内容推荐和服务体验。

高效扩展与灵活性：大模型技术轻松扩展服务范围和功能模块，会话智能分配、会话路由策略、排队策略等多种路由规则设置,智能识别访客身份。

全渠道接入，服务触手可及: 支持微信公众号、官网、APP、H5等接入渠道，7*24小时全天候在线,面向不同渠道和场景提供定制化智能客服机器人。

丰富的行业知识库储备：知识点训练、测试、审核、发布一体化流程；自动进行知识点智能学习, ai客服机器人具有优越的问答能力；内置预训练模型与关联推荐问题, 快速冷启动。