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大模型在智能客服領(lǐng)域的落地 可以看到，目前 AIGC 智能客服的優(yōu)勢?常明顯，隨著 AIGC 智能客服技術(shù)的不斷升級和完善，其在?融、電商、物流等領(lǐng)域的應(yīng)用前景也是十分樂觀的。

但在大模型掀起一場“新革命”革命之前，我們還需要為其鋪好每一段路，不能操之過急。比如在智能客服產(chǎn)品領(lǐng)域中，對話通常是限定于特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域和任務(wù)驅(qū)動的需求。但客戶并不希望訪客進(jìn)來只是為了尋找?個超級智能、善解?意、會寫會畫的聊天機(jī)器?。對話內(nèi)容必須在企業(yè)業(yè)務(wù)范疇內(nèi)收斂，服務(wù)于客服和營銷場景，解決和處理問題，不要浪費(fèi)寶貴的資源。直接將 ChatGPT 這類大模型引?客服領(lǐng)域?不加控制，其結(jié)果難免會讓人失望。 構(gòu)建一款能夠?qū)嶋H應(yīng)用于業(yè)務(wù)中的大模型并非容易事，通常需要完成多項(xiàng)步驟，包括大模型選型、數(shù)據(jù)采集清洗、模型訓(xùn)練、模型測試與評估、模型微調(diào)、部署應(yīng)用等。具體鏈路：

• 選擇開源的通用大模型
• 收集領(lǐng)域數(shù)據(jù)，用領(lǐng)域數(shù)據(jù)繼續(xù)訓(xùn)練開源大模型（學(xué)術(shù)上叫知識注入），得到領(lǐng)域大模型
• 整理領(lǐng)域任務(wù)的指令集合（可以半自動生成），用這些指令數(shù)據(jù)對領(lǐng)域大模型進(jìn)行指令微調(diào)
• 篩選優(yōu)質(zhì)的真實(shí)場景的客服多輪對話數(shù)據(jù)，繼續(xù)微調(diào)領(lǐng)域大模型（使領(lǐng)域大模型的對話能力增強(qiáng)）
• 收集一些安全相關(guān)的問題（例如涉及到政治、敏感話題、歧視等），人工給出符合安全要求的答案，繼續(xù)微調(diào)大模型（對齊到人類的價(jià)值觀、規(guī)范）
• 模型部署，對接智能客服系統(tǒng)進(jìn)行應(yīng)用