一种基于ChatGPT的智能客服的应用方法及其存储介质

技术领域

本发明涉及自然语言处理领域，尤其涉及一种基于ChatGPT的智能客服的应用方法及其存储介质

背景技术

传统的客服系统通常基于固定规则或预定义的回答模板来提供服务。这些规则和模板是事先设计和编写好的，用于回答常见问题和处理常见场景。客服系统会根据用户的输入，匹配输入与事先定义好的规则或模板，然后生成相应的回答。其主要限制在于缺乏灵活性和个性化交互能力，这些系统往往无法适应复杂的用户查询、无法处理多语言或模糊的问题，并且需要手动编写和维护大量的规则和模板。

ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言生成模型，能够生成人类级别的自然语言文本。它通过大规模的预训练和微调过程，具备了强大的语义理解和生成能力。但由于ChatGPT是一个通用模型，它可能在特定领域的应答上存在准确性或不符合要求的问题。因此，有必要提出一种提高智能客服系统在特定领域中的准确性的方法。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供了一种基于ChatGPT的智能客服的应用方法及其存储介质。

在本发明的第一实施例中提供一种智能客服的应用方法，所述方法包括以下步骤：

收集和预处理预设领域的对话数据集；使用所述对话数据集对ChatGPT模型进行训练和微调，以适应预设领域的客服场景；进行对话管理，所述对话管理包括用户意图识别、生成会话和会话存储；通过评估和优化模块评估微调后的ChatGPT模型，并收集用户反馈进行系统性能的优化。

可选地，所述收集和预处理预设领域的对话数据集的步骤包括：从多个数据源收集对话数据，所述对话数据至少包括客服记录、在线聊天记录和社交媒体对话。

可选地，所述预处理预设领域的对话数据集的步骤还包括：对收集到的对话数据进行清洗，去除不必要的标记、字符和噪声；对对话数据进行标注，并将问题和对应的回答进行匹配。

可选地，所述对对话数据进行标注的方法包括人工标注和自动标注。

可选地，所述预处理预设领域的对话数据集的步骤还包括：将预处理后的对话数据集划分为训练集、验证集和测试集，所述训练集用于ChatGPT模型的微调，所述验证集用于ChatGPT模型参数的选择和调整，所述测试集用于评估在预设领域的性能和准确度。

可选地，所述使用所述对话数据集对ChatGPT模型进行训练和微调的步骤包括：选择适合预设领域的预训练模型；根据预处理的对话数据集，准备用于微调的训练数据；设置微调的参数，使用准备好的训练数据和微调参数，对选择的预训练模型进行微调。

可选地，所述对话管理包括用户意图识别、生成会话和会话存储，所述用户意图识别用于对用户提出的问题进行分类和识别，确定问题的类型和所需的回答方式，所述生成会话是将用户的问题发送给经过微调的ChatGPT模型接口，让模型生成相应的回答并发送给用户，所述会话存储是将用户与客服系统之间的对话信息进行存储和管理的过程。

可选地，所述评估和优化模块包括收集评估指标和用户反馈，所述评估指标至少包括准确率、回答的相关性和响应时间，所述用户反馈至少通过用户调查、用户评分、用户评论或在线讨论的方式主动收集。

可选地，所述收集用户反馈并进行系统性能的优化的步骤包括：改进模型的微调策略、优化对话管理算法、提高回答生成的质量。

本发明第二实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行上述任一项所述的一种智能客服的应用方法。

本发明收集和预处理预设领域的对话数据集，使用对话数据集对ChatGPT模型进行训练和微调，进行对话管理，通过评估和优化模块评估微调后的ChatGPT模型，并收集用户反馈并进行系统性能的优化，本发明相对于现有技术，通过对ChatGPT进行微调，实现智能客服系统的高效、准确的自动应答，提高客户服务的质量和效率，通过不断优化系统性能，可以提高智能客服系统的准确性、效率和用户体验。

附图说明

图1为本发明一种基于ChatGPT的智能客服的应用方法的流程示意图；

图2为本发明一种基于ChatGPT的智能客服的应用方法的其中一具体实施例的流程示意图；

图3为本发明一种基于ChatGPT的智能客服的应用方法的微调过程的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合发明实施例中的附图，对发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于发明保护的范围。

本发明提供一种基于ChatGPT的智能客服的应用方法，请参考图1所示，所述方法包括如下步骤：

步骤S10，收集和预处理预设领域的对话数据集。

请参考图2所示，在本发明的其中一实施例中步骤S10具体包括如下步骤：

步骤S11，确定智能客服系统所涉及的预设领域。

确定智能客服系统所涉及的特定领域，例如电子商务、银行业、航空等。

步骤S12，收集特定领域的对话数据。

在这一步骤中，需要收集特定领域的对话数据，以便训练和微调ChatGPT模型。从多个数据源收集对话数据，所述对话数据至少包括客服记录、在线聊天记录、社交媒体对话等。通过涵盖特定领域内常见对话场景和问题的数据源，确保对话数据的多样性和覆盖性。

步骤S13，对收集到的对话数据集进行预处理。

预处理包括对收集到的对话数据进行清洗，去除不必要的标记、特殊字符和噪声，以确保数据的一致性和可用性。

步骤S14，对对话数据进行标注。

对对话数据进行标注，将问题和对应的回答进行匹配，确保每个问题都有相应的准确答案，以便后续的训练和评估。对对话数据进行标注的方法包括人工标注和自动标注。

步骤S15，将预处理后的对话数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的微调和性能评估。

训练集用于ChatGPT模型的微调，验证集用于模型参数的选择和调整，而测试集用于评估系统在特定领域下的性能和准确度。

步骤S20，使用所述对话数据集对ChatGPT模型进行训练和微调，以适应预设领域的客服场景。

在这一步骤中，使用预处理后的对话数据集对ChatGPT模型进行微调，以适应特定领域的客服场景。请参考图3所示，微调过程包括以下步骤：

步骤S21，选择适合预设领域的预训练模型。

根据实际需求选择合适的预训练模型作为基础模型。在微调之前，需要选择适合特定领域的预训练模型作为基础。预训练模型可以是通用的自然语言处理模型，如GPT-3，或经过特定领域预训练的模型。

步骤S22，根据预处理的对话数据集，准备用于微调的训练数据。

根据步骤S10中的预处理后的对话数据集，准备用于微调的训练数据，具体的可使用训练集作为微调的训练数据，为模型提供特定领域的对话样本，训练数据可以是对话数据的对问对答形式，确保每个问题都有相应的准确答案。

步骤S23，设置微调的参数，使用准备好的训练数据和微调参数，对选择的预训练模型进行微调。

在微调过程中，需要设置微调的相关参数，例如学习率、迭代次数等。这些参数的选择可以通过实验和验证集的反馈进行调整和优化，以便在微调过程中获得最佳的模型性能。使用准备好的训练数据和微调参数，对选择的预训练模型进行微调。微调的目标是使ChatGPT模型能够理解和生成与特定领域相关的对话，使其适应特定领域的客服场景。

步骤S30，进行对话管理，所述对话管理包括用户意图识别、生成会话和会话存储。

用户意图识别是对用户提出的问题进行分类和识别，确定问题的类型和所需的回答方式。简单问题可以由智能客服系统自动回答，而复杂问题或罕见问题可能需要人工客服的介入。

生成会话是将用户的问题发送给经过微调的ChatGPT模型接口，让模型生成相应的回答并发送给用户。通过ChatGPT模型的生成能力，系统能够提供准确、自然的回答。

会话存储是将用户与客服系统之间的对话信息进行存储和管理的过程。它可以确保系统在对话过程中保持一致的上下文，并能够在需要时重新加载先前的会话状态，提供连贯的对话体验。

步骤S40，通过评估和优化模块评估微调后的ChatGPT模型，并收集用户反馈进行系统性能的优化。

在这一步骤中，评估微调后的模型的性能和准确度，可以使用测试集或真实用户数据对模型进行评估，收集评估指标和用户反馈。

评估指标可以包括准确率、回答的相关性、响应时间等。同时，通过用户调查、用户评分、用户评论或在线讨论等方式主动收集用户反馈，了解系统的优势和不足之处。

根据用户反馈和评估结果，可以对智能客服系统进行进一步的优化。优化包括改进模型的微调策略、优化对话管理算法、改进回答生成的质量等。通过不断优化系统性能，可以提高智能客服系统的准确性、效率和用户体验。

本发明所述的智能客服的应用方法，使用对话数据集对ChatGPT模型进行训练和微调，进行对话管理，通过评估和优化模块评估微调后的ChatGPT模型，并收集用户反馈并进行系统性能的优化，实现智能客服系统的高效、准确的自动应答，提高客户服务的质量和效率，通过不断优化系统性能，可以提高智能客服系统的准确性、效率和用户体验。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S10至步骤S40。

具体的，计算机可读存储介质能够包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦ROM(EEPROM)或闪速存储器。易失性存储器能够包括作为外部高速缓存存储器的随机存取存储器(RAM)。通过说明并非限制，RAM可以以诸如同步RAM(SRAM)、动态RAM、(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据速率SDRAM(DDR SDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、Synchlink DRAM(SLDRAM)以及直接Rambus(兰巴斯)RAM(DRRAM)之类的许多形式得到。本发明实施例中所描述的操作环境的所公开的存储器组件或存储器旨在包括这些和/或任何其他适合类型的存储器中的一个或多个。

以上实施例仅用以说明发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离发明各实施例技术方案的精神和范围。