摘要：在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大潮中，企業(yè)信息系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用為企業(yè)帶來了前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。技術(shù)難題和操作疑惑成為影響工作效率和信息支持團(tuán)隊(duì)負(fù)擔(dān)的關(guān)鍵因素。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，本研究提出了開發(fā)一款基于大模型技術(shù)的智能問答客服機(jī)器人，旨在提供全天候的技術(shù)支持和咨詢服務(wù)。本文首先介紹項(xiàng)目背景和目標(biāo)，其次詳細(xì)闡述解決方案，包括系統(tǒng)設(shè)計(jì)、個(gè)性化服務(wù)、知識庫管理等關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)，最后探討該系統(tǒng)的實(shí)施對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)作用。

關(guān)鍵詞：大模型；智能問答；客服機(jī)器人；數(shù)字化轉(zhuǎn)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世紀(jì)的數(shù)字化時(shí)代，信息技術(shù)的迅猛發(fā)展正在重塑全球商業(yè)環(huán)境和工作方式。企業(yè)為了保持競爭力，紛紛踏上了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的征程，力圖通過技術(shù)創(chuàng)新來優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提高工作效率、降低運(yùn)營成本，并最終實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造和業(yè)務(wù)增長。在這一過程中，信息系統(tǒng)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心工具，其重要性日益凸顯。

然而，信息系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用同樣帶來了一系列挑戰(zhàn)。技術(shù)難題和操作疑惑成為業(yè)務(wù)人員在日常工作中經(jīng)常遇到的問題，這些問題不僅影響了工作效率，也加重了信息支持團(tuán)隊(duì)的工作負(fù)擔(dān)。特別是在集團(tuán)層面，由于信息系統(tǒng)眾多、用戶基數(shù)龐大，如何提供及時(shí)、有效的技術(shù)支持和咨詢服務(wù)，成為企業(yè)亟須解決的問題。

為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，本研究提出了開發(fā)一款基于大模型技術(shù)的智能問答客服機(jī)器人。該機(jī)器人利用人工智能領(lǐng)域的最新成果，通過模擬人類的語言理解和生成能力，為用戶提供全天候的技術(shù)支持和咨詢服務(wù)。與傳統(tǒng)的客戶服務(wù)方式相比，智能問答客服機(jī)器人具有響應(yīng)速度快、服務(wù)成本低、可擴(kuò)展性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，能夠顯著提升客戶服務(wù)的效率和質(zhì)量。

大模型技術(shù)，作為智能問答客服機(jī)器人的核心，是近年來人工智能領(lǐng)域的重要突破之一。大模型通常是指參數(shù)規(guī)模龐大的深度學(xué)習(xí)模型，它們能夠從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到豐富的知識和模式，從而在多種任務(wù)上展現(xiàn)出卓越的性能。在自然語言處理領(lǐng)域，大模型技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于語言翻譯、文本摘要、情感分析、問題回答等任務(wù)，并取得了令人矚目的成果。

本項(xiàng)目提出的智能問答客服機(jī)器人，正是基于大模型技術(shù)構(gòu)建的。通過對大模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，機(jī)器人能夠理解用戶的查詢意圖，并從知識庫中檢索出最相關(guān)的答案，以自然語言的形式提供給用戶。此外，機(jī)器人還能夠根據(jù)用戶的反饋進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和調(diào)整，不斷提高回答的準(zhǔn)確性和滿意度。

在系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面，本項(xiàng)目充分考慮了用戶體驗(yàn)和可擴(kuò)展性。通過設(shè)計(jì)用戶友好的界面，確保用戶能夠輕松地與智能問答客服機(jī)器人進(jìn)行交互。同時(shí)，系統(tǒng)還提供了豐富的API接口，支持與其他信息系統(tǒng)的集成和擴(kuò)展，為未來的技術(shù)升級和功能拓展打下了基礎(chǔ)。

在個(gè)性化服務(wù)方面，智能問答客服機(jī)器人能夠根據(jù)用戶的問答歷史和偏好，提供個(gè)性化的服務(wù)。通過對用戶行為的分析和學(xué)習(xí)，機(jī)器人能夠更好地理解用戶的需求，從而提供更加精準(zhǔn)和貼心的服務(wù)。

在知識庫管理方面，本項(xiàng)目建立了一個(gè)全面且不斷更新的知識庫，為智能問答客服機(jī)器人提供強(qiáng)有力的支持。通過對知識庫的持續(xù)維護(hù)和優(yōu)化，確保機(jī)器人能夠提供最新、最準(zhǔn)確的信息，滿足用戶的需求。

總之，本項(xiàng)目提出的智能問答客服機(jī)器人，不僅是對現(xiàn)有服務(wù)模式的優(yōu)化，也是集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的關(guān)鍵舉措。

1系統(tǒng)解決方案

在公司內(nèi)網(wǎng)部署一個(gè)以大模型為基礎(chǔ)的數(shù)字員工服務(wù)系統(tǒng)，是我們解決方案的核心。該系統(tǒng)專門設(shè)計(jì)用于回答有關(guān)新上線系統(tǒng)和應(yīng)用的問題，確保員工能夠迅速獲得所需的技術(shù)支持。我們將構(gòu)建一個(gè)用戶友好的界面，每個(gè)信息系統(tǒng)都配備一個(gè)獨(dú)立的數(shù)字員工助手，每個(gè)助手都擁有自己的知識庫。這樣的設(shè)計(jì)確保所有員工都能輕松與各信息系統(tǒng)數(shù)字員工進(jìn)行交互，無論他們在使用哪個(gè)信息系統(tǒng)，都能得到及時(shí)準(zhǔn)確的幫助。

系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程如圖1所示，通過客戶或上下文的對話輸入問題，大模型針對問題進(jìn)行問題的提煉，并結(jié)合預(yù)訓(xùn)練的一些知識庫，針對性地對問題的意圖進(jìn)行識別，進(jìn)而進(jìn)行知識檢索以及利用向量數(shù)據(jù)庫的知識儲(chǔ)備，最后運(yùn)算后得出答案。我們的系統(tǒng)主要包含了如下幾部分工作。

1.1用戶界面設(shè)計(jì)

用戶界面將采用現(xiàn)代化、直觀的設(shè)計(jì)原則，支持多種交互方式，包括文本輸入、語音輸入以及圖像識別，以適應(yīng)不同用戶的需求和偏好。界面將提供清晰的導(dǎo)航和搜索功能，使用戶能夠快速找到所需的信息。此外，界面還將提供易于理解的視覺提示和反饋，確保用戶在使用過程中感到舒適和自信。

1.2個(gè)性化服務(wù)

數(shù)字員工將提供全天候的服務(wù)，根據(jù)用戶的問答歷史和偏好提供個(gè)性化的服務(wù)。我們將利用大模型技術(shù)對用戶行為進(jìn)行分析，構(gòu)建用戶畫像，包括用戶的興趣點(diǎn)、常見問題和偏好的交互方式。通過上下文感知能力，數(shù)字員工將能夠根據(jù)當(dāng)前的對話上下文提供相關(guān)服務(wù)，確保回答的連貫性和準(zhǔn)確性。

1.3即時(shí)服務(wù)與多模態(tài)輸入

我們的數(shù)字員工將提供7×24小時(shí)的即時(shí)服務(wù)，確保用戶在任何時(shí)間都能得到快速響應(yīng)。數(shù)字員工將接受多種輸入方式，包括文字、截圖和消息提示，以適應(yīng)不同用戶的操作習(xí)慣。此外，數(shù)字員工還將支持文字說明和流程圖輸出，為用戶提供更直觀的解答和指導(dǎo)。

1.4服務(wù)過程摘要與性能評估

為了持續(xù)優(yōu)化數(shù)字員工的性能，我們將生成服務(wù)過程摘要，記錄用戶與數(shù)字員工的交互歷史，包括問題、回答和用戶反饋。這些摘要將用于自動(dòng)化性能評估，幫助我們識別服務(wù)過程中的瓶頸和改進(jìn)點(diǎn)。通過定期審查這些報(bào)告，我們將能夠不斷改進(jìn)數(shù)字員工的回答質(zhì)量和服務(wù)效率。

1.5知識庫管理與維護(hù)

知識庫是數(shù)字員工提供準(zhǔn)確回答的基礎(chǔ)。我們將構(gòu)建一個(gè)全面且不斷更新的知識庫，由專業(yè)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理和維護(hù)，確保信息的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。知識庫將包含gMie0YCjaWiUPl2IPU/1CQ==常見問題解答、操作手冊、視頻教程等多種類型的資源，以滿足不同用戶的需求。智能推薦系統(tǒng)將根據(jù)用戶的問題智能推薦知識庫中的最佳答案，提高問題解決的效率。

1.6持續(xù)學(xué)習(xí)與模型微調(diào)

數(shù)字員工將通過持續(xù)的數(shù)據(jù)投喂和模型微調(diào)，不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)，以提供更準(zhǔn)確、更個(gè)性化的服務(wù)。我們將實(shí)施在線學(xué)習(xí)機(jī)制，使數(shù)字員工能夠?qū)崟r(shí)學(xué)習(xí)用戶的反饋，不斷優(yōu)化其回答策略。此外，我們還將定期對GPT大模型進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)新的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)變化。

2系統(tǒng)框架

系統(tǒng)的設(shè)計(jì)采用了分層架構(gòu)，旨在確保系統(tǒng)的高效性、穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性。如圖2所示，系統(tǒng)的框架清晰地展示了從硬件基礎(chǔ)設(shè)施到用戶層的各個(gè)層面，每個(gè)層面都承擔(dān)著特定的功能和責(zé)任。

硬件基礎(chǔ)設(shè)施是整個(gè)系統(tǒng)的基石，位于架構(gòu)的最底層。這一層提供了系統(tǒng)運(yùn)行所需的物理資源，包括但不限于中央處理單元（CPU）、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（RAM）、固態(tài)硬盤（SSD）等關(guān)鍵組件。這些組件不僅提供必要的計(jì)算能力，而且對于高性能計(jì)算任務(wù)，硬件層還特別集成了圖形處理單元（GPU），它們在處理復(fù)雜算法和并行計(jì)算中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。GPU的引入大幅提升了系統(tǒng)處理大數(shù)據(jù)和執(zhí)行深度學(xué)習(xí)模型的能力，為智能問答客服機(jī)器人的快速響應(yīng)和高效運(yùn)算提供了強(qiáng)有力的支持。

此外，硬件層還涵蓋了網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備，如服務(wù)器、路由器和交換機(jī)，它們支撐著系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)傳輸和外部的網(wǎng)絡(luò)連接，確保了網(wǎng)絡(luò)通信的高效性和穩(wěn)定性。硬件基礎(chǔ)設(shè)施的設(shè)計(jì)注重可靠性和可用性，通過冗余設(shè)計(jì)和故障轉(zhuǎn)移機(jī)制，以設(shè)計(jì)最小化系統(tǒng)停機(jī)時(shí)間。通過這種綜合的硬件配置，系統(tǒng)能夠持續(xù)穩(wěn)定地為用戶提供高質(zhì)量的服務(wù)。

數(shù)據(jù)層位于硬件基礎(chǔ)設(shè)施層之上，扮演著系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的角色。在這一層，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、檢索和管理是核心任務(wù)。數(shù)據(jù)層維護(hù)著大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過高效的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)。它確保了數(shù)據(jù)的完整性、一致性和安全性，這是企業(yè)運(yùn)營中不可或缺的。為了應(yīng)對可能的系統(tǒng)故障，數(shù)據(jù)層還提供了數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制，以保障數(shù)據(jù)的持久性和可恢復(fù)性。

應(yīng)用層進(jìn)一步上移，包含了系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯和處理流程。作為用戶層和數(shù)據(jù)層之間的橋梁，應(yīng)用層負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)具體的業(yè)務(wù)規(guī)則和工作流程。它處理來自用戶層的各種請求，包括問題解答、服務(wù)請求的分發(fā)，以及用戶會(huì)話和事務(wù)的處理。應(yīng)用層的設(shè)計(jì)注重模塊化和靈活性，以適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。

用戶層位于架構(gòu)的最頂層，是系統(tǒng)與最終用戶交互的界面。用戶層的設(shè)計(jì)重點(diǎn)在于提供直觀、易用的用戶界面（UI）和卓越的用戶體驗(yàn)（UX）。它支持多種交互方式，如文本輸入、語音輸入和觸摸屏操作，以適應(yīng)不同用戶的操作習(xí)慣和偏好。用戶層還集成了用戶反饋機(jī)制，通過收集用戶的意見和建議，不斷優(yōu)化系統(tǒng)性能和用戶體驗(yàn)。

這種分層方法的優(yōu)勢在于，它使得數(shù)字員工服務(wù)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)模塊化設(shè)計(jì)，便于系統(tǒng)的維護(hù)、升級和擴(kuò)展。每一層都可以獨(dú)立地進(jìn)行更新和改進(jìn)，而不會(huì)對其他層造成影響。此外，這種架構(gòu)也便于集成新技術(shù)，如人工智能、大數(shù)據(jù)分析等，以適應(yīng)業(yè)務(wù)需求的不斷變化和演進(jìn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和業(yè)務(wù)需求的不斷演變，數(shù)字員工服務(wù)系統(tǒng)將持續(xù)演進(jìn)，以提供更加智能、高效和個(gè)性化的服務(wù)。

3總結(jié)展望

本研究旨在通過先進(jìn)的人工智能技術(shù)，為企業(yè)信息系統(tǒng)用戶提供全面、高效的智能客服解決方案。系統(tǒng)的開發(fā)和部署，不僅響應(yīng)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切需求，更體現(xiàn)了對提升服務(wù)質(zhì)量和工作效率的不懈追求。

系統(tǒng)優(yōu)勢總結(jié)：全天候服務(wù)能力，提供7×24小時(shí)的即時(shí)服務(wù)，確保用戶在任何時(shí)間都能獲得快速響應(yīng)。通過分析用戶行為和偏好，系統(tǒng)能夠提供定制化服務(wù)，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。多模態(tài)交互支持，系統(tǒng)接受文字、截圖等多種輸入方式，提供文字和流程圖等多樣化的輸出形式。利用在線學(xué)習(xí)和模型微調(diào)機(jī)制，數(shù)字員工能夠不斷適應(yīng)新的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)變化。

未來展望：隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)字員工服務(wù)系統(tǒng)將持續(xù)集成最新技術(shù)，以提供更加精準(zhǔn)和智能的服務(wù)。系統(tǒng)將逐步擴(kuò)展服務(wù)范圍，涵蓋更多信息系統(tǒng)和應(yīng)用場景，實(shí)現(xiàn)更廣泛的業(yè)務(wù)覆蓋。通過持續(xù)收集用戶反饋，系統(tǒng)將進(jìn)一步優(yōu)化用戶界面和交互流程，提升用戶滿意度。通過深度學(xué)習(xí)算法，知識庫的智能推薦系統(tǒng)將更加精準(zhǔn)地滿足用戶的查詢需求。系統(tǒng)將開發(fā)多語言處理能力，為不同語言背景的用戶提供服務(wù)，實(shí)現(xiàn)國際化服務(wù)。

總之，本系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用，標(biāo)志著企業(yè)客戶服務(wù)進(jìn)入了一個(gè)新的智能化階段。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，我們有理由相信，該系統(tǒng)將在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上發(fā)揮越來越重要的作用，為企業(yè)帶來深遠(yuǎn)的積極影響。

參考文獻(xiàn)：

［1］張華，李寧.基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別技術(shù)［J］.計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2019，29（2）：122130.

［2］李柵柵，陳敏耀，喻瑋，等.大數(shù)據(jù)背景下的智能客服系統(tǒng)研究［J］.今日自動(dòng)化，2023（10）：120122.

［3］李攀，邱小健.人工智能在我國教育領(lǐng)域的應(yīng)用研究評述［J］.繼續(xù)教育研究，2024（09）：4954.

［4］宋冬冬.基于改進(jìn)BERT模型的中文短文本分類方法研究［D］.天津：天津工業(yè)大學(xué)，2023.

作者簡介：趙萌（1993—），女，漢族，河北邯鄲人，碩士研究生，中級職稱，研究方向：智能電網(wǎng)、電力大數(shù)據(jù)；劉?。?999—），男，漢族，安徽池州人，本科，初級職稱，研究方向：網(wǎng)絡(luò)安全；鄭皓元（1996—），男，漢族，浙江寧波人，碩士，助理工程師，研究方向：軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)。