Construir la base de conocimiento de datos básicos subyacente para la respuesta inteligente a preguntas del modelo de lenguaje grande empresarial es un proceso complejo y crítico. A continuación se presentará en detalle cómo construir dicha base de conocimientos.
Determinar el alcance y los objetivos de la base de conocimientos:
En primer lugar, es necesario aclarar el alcance de la base de conocimientos y determinar las áreas y temas cubiertos. Esto se puede determinar en función de las áreas comerciales de la empresa y las necesidades de los usuarios. Al mismo tiempo, aclare los objetivos de la base de conocimientos, como proporcionar respuestas a preguntas frecuentes, soporte técnico, información de productos, etc.
Recopilar y organizar el conocimiento interno:
El conocimiento y la información existentes dentro de la empresa son fuentes importantes para construir una base de conocimientos. Este conocimiento puede incluir manuales de productos, guías operativas, preguntas frecuentes, materiales de capacitación, documentación técnica, etc. Recopile esta información, organícela y resúmala para formar datos estructurados.
Comentarios de clientes y registros de soporte:
Al recopilar y analizar las preguntas y comentarios de los clientes, se pueden obtener datos valiosos sobre preguntas y respuestas. Esto puede incluir registros del equipo de atención al cliente, historial de la plataforma de atención al cliente, discusiones en foros en línea y redes sociales, etc. Estos datos pueden complementar la base de conocimientos para cubrir una gama más amplia de preguntas y respuestas.
Utilización de fuentes de datos externas:
El contenido de la base de conocimientos puede enriquecerse aún más utilizando datos e información públicos en Internet. Esto incluye resultados de motores de búsqueda, foros en línea, blogs de tecnología, sitios de preguntas y respuestas y más. Sin embargo, es necesario prestar atención a la fiabilidad y exactitud de los datos para evitar introducir errores o información inexacta.
Extracción e inducción de conocimientos:
Extraiga el contenido central de las preguntas y respuestas de los datos recopilados y resúmalos. Se pueden utilizar tecnología de procesamiento del lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático para ayudar en el proceso de extracción e inducción del conocimiento. Esto puede incluir técnicas como reconocimiento de entidades, extracción de relaciones, clasificación de texto, etc.
Verificación y revisión de conocimientos:
Verificar y revisar el conocimiento obtenido de la recopilación y extracción para garantizar la exactitud e integridad de las respuestas. Esto se puede hacer mediante discusión y revisión con expertos en el dominio.
Almacenamiento y gestión del conocimiento:
Elija un sistema o herramienta de gestión del conocimiento adecuado para almacenar el conocimiento organizado en la base de conocimiento subyacente. Estas herramientas pueden ser software de gestión del conocimiento especializado, sistemas de gestión de contenidos o bases de datos. Es necesario garantizar que la estructura de almacenamiento y el método de indexación del conocimiento puedan respaldar la recuperación eficiente de problemas.
Actualización y mantenimiento de conocimientos:
La base de conocimientos se actualiza y mantiene periódicamente, se agregan nuevas preguntas y respuestas de manera oportuna y se elimina contenido obsoleto o inexacto. Esto ayuda a mantener la base de conocimientos actualizada y precisa.
Además de los pasos anteriores, la tecnología de IA también se puede utilizar para mejorar aún más la eficiencia y la calidad de la construcción de la base de conocimientos.
Por ejemplo, se puede utilizar un modelo de lenguaje grande para entrenar previamente un modelo para resumir y generar preguntas y respuestas automáticamente. Al mismo tiempo, se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático y métodos basados en datos para optimizar e iterar la base de conocimientos para mejorar la precisión de las preguntas y respuestas y la experiencia del usuario.
Por supuesto, el establecimiento de fuentes de datos de conocimientos básicos también es muy importante y se recomienda utilizar Baklib para una gestión unificada.
La plataforma Baklib proporciona una forma cómoda y rápida de crear y gestionar preguntas frecuentes, que pueden ayudar a las empresas a mejorar los niveles de servicio al cliente y aumentar la satisfacción y lealtad del cliente.
- Inicie sesión en la plataforma Baklib e ingrese a la página "Base de conocimientos".
- Haga clic en "Nuevo conocimiento" y seleccione el tipo "Preguntas frecuentes".
- En la página de edición de "Preguntas frecuentes", complete las preguntas y respuestas, y establezca etiquetas, categorías, palabras clave y otra información.
- Haga clic en el botón "Guardar" para guardar las preguntas frecuentes en la base de conocimientos.
- Las preguntas frecuentes creadas se pueden encontrar y administrar a través del cuadro de búsqueda o clasificación.
- Utilice API o complementos en sitios web o aplicaciones para integrar las preguntas frecuentes en el centro de servicio al cliente o en las páginas del centro de ayuda para facilitar a los clientes encontrar y resolver problemas. Vale la pena señalar que al realizar preguntas frecuentes, debe seguir los siguientes principios:
- Determine el público objetivo: debe quedar claro qué clientes necesitan brindar servicios de preguntas frecuentes, comprender sus necesidades y problemas y crear una pregunta frecuente adecuada para ellos.
- Sea conciso y claro: las preguntas frecuentes deben ser concisas y directas, evitar el uso de un lenguaje demasiado técnico o difícil de entender y facilitar la comprensión y el uso por parte de los clientes.
- Fije las preguntas frecuentes en la parte superior: las preguntas frecuentes deben fijarse en la parte superior para que a los clientes les resulte más fácil encontrar y resolver problemas rápidamente.
- Actualizaciones periódicas: las preguntas frecuentes deben actualizarse periódicamente, agregando nuevas preguntas y respuestas y eliminando contenido que ya no sea aplicable para garantizar la precisión y utilidad de las preguntas frecuentes.
En resumen, construir la base de conocimiento de datos básicos subyacente para la respuesta inteligente a preguntas del modelo de lenguaje empresarial a gran escala requiere un alcance y objetivos claros, recopilar conocimientos internos y comentarios de los clientes, utilizar fuentes de datos externas, extraer y resumir conocimientos, verificar y revisar conocimientos, almacenar y gestionar. Conocimiento , Al mismo tiempo, la tecnología de IA se puede utilizar para mejorar la eficiencia y la calidad. Esta base de conocimientos proporcionará a las empresas servicios inteligentes de preguntas y respuestas eficientes y precisos, mejorando la satisfacción del usuario y la eficiencia en el trabajo.