基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的人工智能客服系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

關(guān)鍵詞：智能客服系統(tǒng)；大數(shù)據(jù)分析；自然語言處理；MapReduce

中圖分類號(hào)：TP311.52；TP391.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0 引言

在數(shù)字化時(shí)代背景下，人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)成為推動(dòng)各行各業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵力量。尤其在客戶服務(wù)領(lǐng)域，人工智能客服系統(tǒng)憑借其高效率和低成本的特點(diǎn)，逐漸成為企業(yè)提升服務(wù)質(zhì)量的重要手段[1-2]。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)分析、處理海量的用戶數(shù)據(jù)，通過不斷優(yōu)化其服務(wù)質(zhì)量和回應(yīng)方式，為客戶提供更加個(gè)性化和智能化的服務(wù)。

目前，人工智能客服系統(tǒng)的研究主要集中在自然語言處理（natural language processing， NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用[3]，并且多數(shù)研究致力于提升系統(tǒng)對(duì)用戶語言的理解能力和回應(yīng)的準(zhǔn)確性，而現(xiàn)有研究在處理特定領(lǐng)域問題和實(shí)現(xiàn)個(gè)性化回復(fù)方面還存在一定的局限性。此外，對(duì)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下客戶數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)處理和實(shí)時(shí)反饋機(jī)制的研究也相對(duì)不足。

鑒于上述問題，本文旨在設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的人工智能客服系統(tǒng)。首先，通過長(zhǎng)短期記憶（long short-term memory，LSTM）網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶提出的問題進(jìn)行分類；其次，將LSTM 網(wǎng)絡(luò)的分類結(jié)果作為后續(xù)文本生成模型的提示詞；再次，向Bloom 模型中注入上述提示詞（prompt），以生成更為精準(zhǔn)和個(gè)性化的回復(fù)文本；最后，為了實(shí)現(xiàn)更加定制化、智能化的客服服務(wù)，利用基于實(shí)時(shí)用戶問詢數(shù)據(jù)和反饋的Bloom 模型微調(diào)機(jī)制， 使人工智能客服系統(tǒng)能夠不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)用戶的具體需求，為不同用戶生成更加個(gè)性化的回復(fù)。

1 人工智能客服系統(tǒng)介紹

基于大數(shù)據(jù)分析的人工智能客服系統(tǒng)在MapReduce 大數(shù)據(jù)處理框架下運(yùn)行，核心模塊包括智能回復(fù)模塊和用戶數(shù)據(jù)分析模塊，為用戶提供定制化、智能化的客戶服務(wù)[4]。其中，智能回復(fù)模塊是人工智能客服系統(tǒng)的核心，旨在為客戶咨詢提供快速、準(zhǔn)確的回應(yīng)。這個(gè)模塊中的需求主要是使系統(tǒng)具有強(qiáng)大的NLP 能力[5]，使系統(tǒng)能夠理解客戶的查詢和語境，即使在面對(duì)模棱兩可的表達(dá)時(shí)也能有效響應(yīng)。用戶數(shù)據(jù)分析模塊在人工智能客服系統(tǒng)后端發(fā)揮作用，其負(fù)責(zé)管理數(shù)據(jù)并實(shí)施定制化的用戶數(shù)據(jù)分析。通過深入分析客戶與智能客服的交互記錄及反饋，對(duì)客戶模型進(jìn)行精細(xì)的微調(diào)，從而向用戶提供更加精準(zhǔn)和貼心的服務(wù)。

2 人工智能客服系統(tǒng)整體框架

本文以購物平臺(tái)中的智能客服系統(tǒng)為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的人工智能客服系統(tǒng)。首先，該系統(tǒng)利用LSTM 模型并且基于采集的用戶歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶問題的分類；其次，基于該分類模型的輸出結(jié)果，結(jié)合輔助提問信息進(jìn)行prompt 知識(shí)注入，通過構(gòu)建固定格式的prompt 作為模型輸入的模板，在其固定模板下將輔助信息和分類模型的輸入結(jié)果注入；最后，通過設(shè)定輸出的Tokenlization 反向解碼策略實(shí)現(xiàn)回答文本的生成，并且使用文本生成模型滿足用戶自動(dòng)回復(fù)的需求。其中，海量用戶數(shù)據(jù)通過MapReduce 大數(shù)據(jù)處理框架進(jìn)行分布式并行處理計(jì)算，以減小服務(wù)器的顯存。針對(duì)不同用戶，該系統(tǒng)還會(huì)自適應(yīng)生成不同的模型參數(shù)，從而區(qū)分不同用戶之間的偏好信息，再利用數(shù)據(jù)挖掘算法實(shí)現(xiàn)用戶偏好的個(gè)性化推薦，并將該推薦實(shí)時(shí)反映在客戶與智能客服系統(tǒng)之間的交互中?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的人工智能客服系統(tǒng)整體框架如圖1 所示。

3 人工智能客服系統(tǒng)核心模塊實(shí)現(xiàn)

3.1 智能回復(fù)模塊實(shí)現(xiàn)過程

智能回復(fù)模塊是人工智能客服系統(tǒng)的核心，直接影響客戶與智能客服交互的體驗(yàn)，客服在接受用戶的商品參數(shù)咨詢時(shí)，需要從知識(shí)數(shù)據(jù)庫中查找客戶相關(guān)問題的項(xiàng)，進(jìn)而為用戶解答。該模塊的實(shí)現(xiàn)依賴3 個(gè)子模塊的協(xié)同配合，智能客服系統(tǒng)相關(guān)模塊實(shí)現(xiàn)示意圖如圖2 所示。在處理用戶關(guān)于產(chǎn)品參數(shù)的咨詢時(shí)，該模塊負(fù)責(zé)從知識(shí)庫中檢索相關(guān)信息，以提供精準(zhǔn)的解答。

在智能回復(fù)模塊中，本文主要應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘和NLP 技術(shù)。通過預(yù)訓(xùn)練的大語言模型（largelanguage model，LLM）系統(tǒng)提取文本的特征，以生成有針對(duì)性的回復(fù)內(nèi)容。鑒于本文的實(shí)踐目標(biāo)為探究該人工智能客服系統(tǒng)的可行性，文本生成模型選用參數(shù)量較小的Bloom 模型，該模型擁有約17億個(gè)參數(shù)，足以驗(yàn)證智能客服處理的效能。

針對(duì)問題分類的任務(wù)，本文構(gòu)建了一個(gè)包含3 個(gè)主要部分的LSTM 網(wǎng)絡(luò)： 詞嵌入層（embeddinglayer）、LSTM 骨干網(wǎng)絡(luò)和全連接層。首先，在詞嵌入層中，利用Word2Vec 模型將詞語轉(zhuǎn)化為向量，這一映射過程不僅提高了詞語的表示能力，而且保留了詞語間的相似性。

將訓(xùn)練過程中的學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，動(dòng)量設(shè)置為0.9，使用Adam 優(yōu)化器進(jìn)行模型中參數(shù)的學(xué)習(xí)和優(yōu)化。智能回復(fù)模塊會(huì)結(jié)合LSTM 網(wǎng)絡(luò)的分類結(jié)果和用戶原始文本輸入，向Bloom 文本生成模型提供更加精確的提示詞。

3.2 用戶數(shù)據(jù)分析模塊實(shí)現(xiàn)過程

在每輪問答結(jié)束后，系統(tǒng)會(huì)請(qǐng)求客戶提供反饋，并通過情感分析來理解客戶的意見，并利用這些反饋對(duì)Bloom 模型進(jìn)行微調(diào)，不斷優(yōu)化回復(fù)質(zhì)量，以滿足客戶的獨(dú)特需求。其具體實(shí)現(xiàn)過程如下：首先，在每輪問答結(jié)束后，系統(tǒng)自動(dòng)提示客戶提供反饋。這些反饋可以是簡(jiǎn)單的評(píng)分系統(tǒng)，或者詳細(xì)的文本反饋。通過對(duì)客戶的文本反饋進(jìn)行情感分析，識(shí)別文本中的客戶正面、負(fù)面或中性情緒。其次，根據(jù)情感分析的結(jié)果，將問答回合（客服系統(tǒng)和用戶的歷史交互記錄）標(biāo)注為正面、負(fù)面或中性，再將標(biāo)注數(shù)據(jù)整理為適合訓(xùn)練的格式。采用遷移學(xué)習(xí)和微調(diào)技術(shù)，僅微調(diào)模型的最后3 層參數(shù)，并在特定類型的查詢（客戶負(fù)面反饋）上進(jìn)行權(quán)重較大的訓(xùn)練，從而調(diào)整文本生成模型，以更好地響應(yīng)客戶問詢。最后，該模塊需要建立持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制，讓模型定期接收新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而不斷適應(yīng)用戶的變化需求。在微調(diào)后，監(jiān)控模型的性能，通過不斷評(píng)估和迭代，持續(xù)改善模型，并保持開放的用戶反饋通道，鼓勵(lì)用戶持續(xù)提供反饋，使系統(tǒng)能夠得到不斷改進(jìn)。

4 結(jié)語

本文深入探討了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的人工智能客服系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。首先，介紹了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的原理和概念，強(qiáng)調(diào)了其在人工智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。其次，針對(duì)自動(dòng)回復(fù)、用戶數(shù)據(jù)分析等核心模塊進(jìn)行了需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)。特別是在自動(dòng)回復(fù)模塊的設(shè)計(jì)中，采用NLP 技術(shù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)客戶定制化、智能化的回復(fù)文本生成。本文為未來智能客服系統(tǒng)的研究和發(fā)展提供了一個(gè)可行的技術(shù)路線。