基于大模型的智能问答客服机器人的应用研究

摘要：在数字化转型的大潮中，企业信息系统的广泛应用为企业带来了前所未有的机遇与挑战。技术难题和操作疑惑成为影响工作效率和信息支持团队负担的关键因素。为应对这一挑战，本研究提出了开发一款基于大模型技术的智能问答客服机器人，旨在提供全天候的技术支持和咨询服务。本文首先介绍项目背景和目标，其次详细阐述解决方案，包括系统设计、个性化服务、知识库管理等关键技术点，最后探讨该系统的实施对企业数字化转型的推动作用。

关键词：大模型；智能问答；客服机器人；数字化转型；人工智能

Abstract：Inthetideofdigitaltransformation，thewidespreadapplicationofenterpriseinformationsystemshasbroughtunprecedentedopportunitiesandchallengestoenterprises.TechnicaldifficultiesandoperationaldoubtshavebecomekeyfactorsaffeYEby05lx5+PoKLMJsgvLbAHb4Rv/NjCxw4aA/qbfHGA=ctingworkefficiencyandtheburdenoninformationsupportteams.Toaddressthischallenge，thisstudyproposesthedevelopmentofanintelligentquestionansweringcustomerservicerobotbasedonlargemodeltechnology，aimingtoprovide24×7technicalsupportandconsultingservices.Thisarticlefirstintroducestheprojectbackgroundandobjectives，thenelaboratesonthesolutionindetail，includingkeytechnicalpointssuchassystemdesign，personalizedservices，andknowledgebasemanagement.Finally，itexplorestheroleoftheimplementationofthesysteminpromotingenterprisedigitaltransformation.

Keywords：largemodel；intelligentQ&A；customerservicerobot；digitaltransformation；artificialintelligence

在21世纪的数字化时代，信息技术的迅猛发展正在重塑全球商业环境和工作方式。企业为了保持竞争力，纷纷踏上了数字化转型的征程，力图通过技术创新来优化业务流程、提高工作效率、降低运营成本，并最终实现价值创造和业务增长。在这一过程中，信息系统作为企业数字化转型的核心工具，其重要性日益凸显。

然而，信息系统的广泛应用同样带来了一系列挑战。技术难题和操作疑惑成为业务人员在日常工作中经常遇到的问题，这些问题不仅影响了工作效率，也加重了信息支持团队的工作负担。特别是在集团层面，由于信息系统众多、用户基数庞大，如何提供及时、有效的技术支持和咨询服务，成为企业亟须解决的问题。

为了应对这一挑战，本研究提出了开发一款基于大模型技术的智能问答客服机器人。该机器人利用人工智能领域的最新成果，通过模拟人类的语言理解和生成能力，为用户提供全天候的技术支持和咨询服务。与传统的客户服务方式相比，智能问答客服机器人具有响应速度快、服务成本低、可扩展性强等优点，能够显著提升客户服务的效率和质量。

大模型技术，作为智能问答客服机器人的核心，是近年来人工智能领域的重要突破之一。大模型通常是指参数规模庞大的深度学习模型，它们能够从海量数据中学习到丰富的知识和模式，从而在多种任务上展现出卓越的性能。在自然语言处理领域，大模型技术已经被广泛应用于语言翻译、文本摘要、情感分析、问题回答等任务，并取得了令人瞩目的成果。

本项目提出的智能问答客服机器人，正是基于大模型技术构建的。通过对大模型进行训练和优化，机器人能够理解用户的查询意图，并从知识库中检索出最相关的答案，以自然语言的形式提供给用户。此外，机器人还能够根据用户的反馈进行自我学习和调整，不断提高回答的准确性和满意度。

在系统设计方面，本项目充分考虑了用户体验和可扩展性。通过设计用户友好的界面，确保用户能够轻松地与智能问答客服机器人进行交互。同时，系统还提供了丰富的API接口，支持与其他信息系统的集成和扩展，为未来的技术升级和功能拓展打下了基础。

在个性化服务方面，智能问答客服机器人能够根据用户的问答历史和偏好，提供个性化的服务。通过对用户行为的分析和学习，机器人能够更好地理解用户的需求，从而提供更加精准和贴心的服务。

在知识库管理方面，本项目建立了一个全面且不断更新的知识库，为智能问答客服机器人提供强有力的支持。通过对知识库的持续维护和优化，确保机器人能够提供最新、最准确的信息，满足用户的需求。

总之，本项目提出的智能问答客服机器人，不仅是对现有服务模式的优化，也是集团数字化转型策略的关键举措。

1系统解决方案

在公司内网部署一个以大模型为基础的数字员工服务系统，是我们解决方案的核心。该系统专门设计用于回答有关新上线系统和应用的问题，确保员工能够迅速获得所需的技术支持。我们将构建一个用户友好的界面，每个信息系统都配备一个独立的数字员工助手，每个助手都拥有自己的知识库。这样的设计确保所有员工都能轻松与各信息系统数字员工进行交互，无论他们在使用哪个信息系统，都能得到及时准确的帮助。

系统的业务流程如图1所示，通过客户或上下文的对话输入问题，大模型针对问题进行问题的提炼，并结合预训练的一些知识库，针对性地对问题的意图进行识别，进而进行知识检索以及利用向量数据库的知识储备，最后运算后得出答案。我们的系统主要包含了如下几部分工作。

1.1用户界面设计

用户界面将采用现代化、直观的设计原则，支持多种交互方式，包括文本输入、语音输入以及图像识别，以适应不同用户的需求和偏好。界面将提供清晰的导航和搜索功能，使用户能够快速找到所需的信息。此外，界面还将提供易于理解的视觉提示和反馈，确保用户在使用过程中感到舒适和自信。

1.2个性化服务

数字员工将提供全天候的服务，根据用户的问答历史和偏好提供个性化的服务。我们将利用大模型技术对用户行为进行分析，构建用户画像，包括用户的兴趣点、常见问题和偏好的交互方式。通过上下文感知能力，数字员工将能够根据当前的对话上下文提供相关服务，确保回答的连贯性和准确性。

1.3即时服务与多模态输入

我们的数字员工将提供7×24小时的即时服务，确保用户在任何时间都能得到快速响应。数字员工将接受多种输入方式，包括文字、截图和消息提示，以适应不同用户的操作习惯。此外，数字员工还将支持文字说明和流程图输出，为用户提供更直观的解答和指导。

1.4服务过程摘要与性能评估

为了持续优化数字员工的性能，我们将生成服务过程摘要，记录用户与数字员工的交互历史，包括问题、回答和用户反馈。这些摘要将用于自动化性能评估，帮助我们识别服务过程中的瓶颈和改进点。通过定期审查这些报告，我们将能够不断改进数字员工的回答质量和服务效率。

1.5知识库管理与维护

知识库是数字员工提供准确回答的基础。我们将构建一个全面且不断更新的知识库，由专业团队进行管理和维护，确保信息的准确性和时效性。知识库将包含gMie0YCjaWiUPl2IPU/1CQ==常见问题解答、操作手册、视频教程等多种类型的资源，以满足不同用户的需求。智能推荐系统将根据用户的问题智能推荐知识库中的最佳答案，提高问题解决的效率。

1.6持续学习与模型微调

数字员工将通过持续的数据投喂和模型微调，不断学习和适应，以提供更准确、更个性化的服务。我们将实施在线学习机制，使数字员工能够实时学习用户的反馈，不断优化其回答策略。此外，我们还将定期对GPT大模型进行微调，以适应新的业务需求和技术变化。

2系统框架

系统的设计采用了分层架构，旨在确保系统的高效性、稳定性和可扩展性。如图2所示，系统的框架清晰地展示了从硬件基础设施到用户层的各个层面，每个层面都承担着特定的功能和责任。

硬件基础设施是整个系统的基石，位于架构的最底层。这一层提供了系统运行所需的物理资源，包括但不限于中央处理单元（CPU）、随机存取存储器（RAM）、固态硬盘（SSD）等关键组件。这些组件不仅提供必要的计算能力，而且对于高性能计算任务，硬件层还特别集成了图形处理单元（GPU），它们在处理复杂算法和并行计算中发挥着关键作用。GPU的引入大幅提升了系统处理大数据和执行深度学习模型的能力，为智能问答客服机器人的快速响应和高效运算提供了强有力的支持。

此外，硬件层还涵盖了网络通信设备，如服务器、路由器和交换机，它们支撑着系统内部的数据传输和外部的网络连接，确保了网络通信的高效性和稳定性。硬件基础设施的设计注重可靠性和可用性，通过冗余设计和故障转移机制，以设计最小化系统停机时间。通过这种综合的硬件配置，系统能够持续稳定地为用户提供高质量的服务。

数据层位于硬件基础设施层之上，扮演着系统数据仓库的角色。在这一层，数据的存储、检索和管理是核心任务。数据层维护着大量的结构化和非结构化数据，通过高效的数据库管理系统来实现。它确保了数据的完整性、一致性和安全性，这是企业运营中不可或缺的。为了应对可能的系统故障，数据层还提供了数据备份和恢复机制，以保障数据的持久性和可恢复性。

应用层进一步上移，包含了系统的业务逻辑和处理流程。作为用户层和数据层之间的桥梁，应用层负责实现具体的业务规则和工作流程。它处理来自用户层的各种请求，包括问题解答、服务请求的分发，以及用户会话和事务的处理。应用层的设计注重模块化和灵活性，以适应不断变化的业务需求。

用户层位于架构的最顶层，是系统与最终用户交互的界面。用户层的设计重点在于提供直观、易用的用户界面（UI）和卓越的用户体验（UX）。它支持多种交互方式，如文本输入、语音输入和触摸屏操作，以适应不同用户的操作习惯和偏好。用户层还集成了用户反馈机制，通过收集用户的意见和建议，不断优化系统性能和用户体验。

这种分层方法的优势在于，它使得数字员工服务系统能够实现模块化设计，便于系统的维护、升级和扩展。每一层都可以独立地进行更新和改进，而不会对其他层造成影响。此外，这种架构也便于集成新技术，如人工智能、大数据分析等，以适应业务需求的不断变化和演进。随着技术的不断进步和业务需求的不断演变，数字员工服务系统将持续演进，以提供更加智能、高效和个性化的服务。

3总结展望

本研究旨在通过先进的人工智能技术，为企业信息系统用户提供全面、高效的智能客服解决方案。系统的开发和部署，不仅响应了数字化转型的迫切需求，更体现了对提升服务质量和工作效率的不懈追求。

系统优势总结：全天候服务能力，提供7×24小时的即时服务，确保用户在任何时间都能获得快速响应。通过分析用户行为和偏好，系统能够提供定制化服务，增强用户体验。多模态交互支持，系统接受文字、截图等多种输入方式，提供文字和流程图等多样化的输出形式。利用在线学习和模型微调机制，数字员工能够不断适应新的业务需求和技术变化。

未来展望：随着人工智能技术的不断进步，数字员工服务系统将持续集成最新技术，以提供更加精准和智能的服务。系统将逐步扩展服务范围，涵盖更多信息系统和应用场景，实现更广泛的业务覆盖。通过持续收集用户反馈，系统将进一步优化用户界面和交互流程，提升用户满意度。通过深度学习算法，知识库的智能推荐系统将更加精准地满足用户的查询需求。系统将开发多语言处理能力，为不同语言背景的用户提供服务，实现国际化服务。

总之，本系统的研发和应用，标志着企业客户服务进入了一个新的智能化阶段。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，该系统将在数字化转型的道路上发挥越来越重要的作用，为企业带来深远的积极影响。

参考文献：

［1］张华，李宁.基于深度学习的图像识别技术［J］.计算机技术与发展，2019，29（2）：122130.

［2］李栅栅，陈敏耀，喻玮，等.大数据背景下的智能客服系统研究［J］.今日自动化，2023（10）：120122.

［3］李攀，邱小健.人工智能在我国教育领域的应用研究评述［J］.继续教育研究，2024（09）：4954.

［4］宋冬冬.基于改进BERT模型的中文短文本分类方法研究［D］.天津：天津工业大学，2023.

作者简介：赵萌（1993—），女，汉族，河北邯郸人，硕士研究生，中级职称，研究方向：智能电网、电力大数据；刘琛（1999—），男，汉族，安徽池州人，本科，初级职称，研究方向：网络安全；郑皓元（1996—），男，汉族，浙江宁波人，硕士，助理工程师，研究方向：软件系统设计。