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大语言模型在客服中心落地应用能力提升
【课程背景】
2022年底以 ChatGPT为代表的大语言模型的出现如同一场暴风刮遍了所有“传统”智能服务的企业。在“人人皆可大模型”的口号下于是乎一场新的军备竞赛轰轰烈烈的拉开的帷幕，我国大语言模型的发展正处于快速增长的阶段，在学术研究、产业应用和技术创新方面，国内的技术人员和机构正积极探索和推动大语言模型的发展。随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型在各个领域都展现出了巨大的潜力，并逐渐被应用于客服中心的场景中。然而，目前大语言模型在客服中心领域的应用还比较有限，很多人员对于大语言模型的理解还比较浅。尤其是在大语言模型本地化部署的应用建设过程中，模型的选择、算力的测算、场景的梳理、数据管理和隐私保护将成为模型搭建的重点。
面对大语言模型所带来的技术变革，已成熟的人工智能训练师应该如何转型，如何提升技能、储备知识？如何借助大语言模型进行技术变革与业务赋能都是迫切需要解决的问题。本课程基于上述背景在已成熟的人工智能训练师认证体系中级课程的基础之上，结合最新前沿技术发展路径与企业应用实践帮助企业解决目前困惑问题。
【课程针对问题】
1、如何理解大模型时代下，智能服务应用与非大模型下的智能服务应用的优劣差异？
2、如何结合大模型技术赋能各岗位员工日常能力？
3、国内较为成熟的大模型系统落地方式都有哪些？
4、大模型下的智能服务全链路运营体系与非大模型时代下的应用差异有哪些？
5、大模型技术如何辅助传统智能服务训练师团队进行机器人业务训练，提升系统准确率及训练效率？
【课程目标】通过系统化学习，快速提升学员以下能力：
1、全面认知升级：
1）AI1.0迈向AI2.0对于客服中心有什么影响？
2）大模型的基本概念和原理：介绍大模型的定义、发展历程以及其在客服行业中的应用背景和意义；
3）大语言模型的原理和应用：原理、训练方法和应用场景，包括对话生成、问答系统、智能客服等；
4）客服行业的数字化转型与挑战：如何利用大模型来提升客服效率和质量？
2、有效应用避坑：
1）面对众多的产品，如何选择大语言模型厂家？
2）如何确保业务联动技术部门，共同推动大模型落地，以及过程管理的关键知识。
3）大语言模型部署后，如何选择具体的应用场景？
4）展望大模型在客服行业的未来发展趋势，包括技术创新、应用场景拓展等方面的内容？
3、最佳实践应用：
1）如何对大模型进行优化和调优，提高其性能，包括数据预处理、模型参数调整、评估指标等；
2）提供实际案例和场景，通过实践应用大语言模型解决问题；
3) 探讨大模型可能涉及法律问题，如隐私保护、数据安全等，并提供相应的解决方案和建议；
4) 语言模型本地化部署实践指导和案例研究:掌握大语言模型的基本概念和原理，理解其在客服中心的应用场景，了解国内大语言模型的发展方向，并通过实践指导和案例研究提高实际应用能力。有助于推动大语言模型在客服中心领域的普及和应用，提升客户服务的质量和效率；
【课程内容】
第一章：大模型技术在客户服务行业应用的必备知识
章节目标：学习大模型技术在客户服务行业应用的必备知识为后续准备在企业落地大语言模型技术打好基础
1、大语言模型的一些必懂技术细节；
2、生成式AI的原理；
3、大语言模型落地必知的能力限制
1）内容精确度；
2）内容幻想；
3）一致性等；
4、大语言模型直接对客服务的挑战；
5、不同大语言模型间的能力差异表现；
第二章：大模型为客户服务行业带来的应用与实践落地
1、大模型为客服务行业带来的应用变革：以前不行现在行；
2、大模型带来传统智能应用能力升级：以前就有现在更强；
3、大模型与服务行业结合的三要素；
1）与服务体系结合；
2）在服务行业落地的路径；
3）在服务行业场景的挖掘；
4、大模型在服务前环节中的应用结合：提升服务支撑能力；
1) 智能陪练；
2) 服务能力与技巧凝练；
3) 知识管理能力提升；
5、大模型在服务中环节中的应用结合：提升坐席服务效率；
6、大模型在服务后环节中的应用结合：提升坐席服务质量；
1) 业务风险控制与决策建议；
2）对话日志分析；
第三章：大模型落地应用能力提升
1、人工智能训练师工作业务全链路解析
2、应用必备技巧：构建提示词；
1) 场景工作流测试；
2) 客服行业提示词结构与范式；
3) 典型场景Prompt提示词应用示例
3、大模型如何进行业务场景梳理；
4、大模型提升数据处理效率：数据采集、清洗、标注与质检；
5、在模型训练领域的应用与赋能
1) 模型识别能力提升；
2) 应答能力提升；
3) 训练能力提升；
6、借助大模型设计对话流
1) 多轮对话设计痛点；
2) 拆解逻辑树；
3）联动AIGC快速创建对话流；
第四章：大模型落地管理能力进阶
1、大模型对其他类型知识库管理能力提升：图谱、文档；
2、借助大模型提升机器人管理能力：对话日志分析、转人工分析、数据挖掘、辅助建模等；
3、大模型落地3种路线：从企业战略、数据隐私等角度分析；
4、落地部署中的非业务关键因素与解决方案；
1) 数据安全；
2) 隐私和历史记录、伦理道德；
3) 业务应答风险与安全案例；
5、基于业务联动技术，推动大模型落地的关键思路解析（需求分析、项目管理、团队协作）
6、从监理视角看推动大模型落地的关键要素
1) 方案选型；
2) 评价指标；
3) 评价方案；
【课程咨询】010-53663002 15701679426
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