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大模型客服
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AI客服跨会话记忆:老客户二次咨询不再重复提问
每次咨询都让用户从头再来,是客服体验最大的硬伤。本文讲清跨会话记忆的分级设计与隐私边界,留住每一位回头客。
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AI客服大模型怎么选:五项评测指标与实测方法
选大模型不能只看跑分。本文给出面向客服场景的五项评测指标与一套低成本实测方法,帮你避开采购决策的坑。
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金融保险行业AI客服:合规话术审核与全程留痕
金融保险场景对客服话术有严格监管要求,AI 客服不能自由发挥。本文讲清答案白名单、敏感词拦截、双人复核与全量留痕四道防线,让合规与效率兼得。
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AI客服答案可溯源:每条回复都标注依据告别幻觉
强合规与专业行业里,AI 客服答错一条的代价可能很高。本文讲清溯源式回答的原理:让每条回复附带知识库来源,答不出就承认,从机制上压制幻觉。
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AI 客服意图识别与多轮对话:让机器人真正听懂客户
客户问法千奇百怪,机器人为什么答非所问?本文拆解 AI 客服意图识别与多轮对话的工作机制,并给出提升理解准确率的实操方法,让机器人从「能回复」进化到「听得懂」。
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大模型加持的 AI 客服:LLM、RAG、微调到底在做什么
为什么这两年 AI 客服"突然变聪明"?底层是大模型 + 检索增强 + 行业微调三层叠加。本文用人话讲清楚 LLM、RAG、微调分别在干什么、什么时候用哪一层。