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AI大模型助力客户对话分析
《AI大模型助力客户对话分析》解决方案通过自然语言处理技术(如情感分析、关键词提取、意图识别),帮助企业优化客户服务体验。方案详细介绍了大模型在对话分析中的应用,但技术细节和业务流程整合方面需进一步完善。部署体验清晰,但依赖安装和函数计算配置需补充说明。示例代码基本可用,但注释不足,且存在权限和超时问题。方案满足了核心业务需求,但在多语言支持、实时性和自定义模型优化等方面有改进空间。
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19天前
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Web网页端IM产品RainbowChat-Web的v7.2版已发布
RainbowChat-Web是一套Web网页端IM系统,是RainbowChat的姊妹系统(RainbowChat是一套基于开源IM聊天框架 MobileIMSDK (Github地址) 的产品级移动端IM系统)。
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24天前
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解锁电商直播新纪元:无人数字人客服如何在直播间掀起智能革命,重塑顾客服务体验的未来?
【10月更文挑战第7天】随着电商直播的兴起,客户咨询量激增,传统人工客服难以应对,无人数字人直播机器人客服应运而生。本文介绍如何使用Python、LangChain和ChatGPT搭建高效客服系统,包括安装库、设置API密钥、定义问答流程、构建FAQ知识库、集成实时聊天界面及部署上线,帮助企业自动处理客户咨询,提升用户体验。
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25天前
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基于开源IM即时通讯框架MobileIMSDK:RainbowChat v11.7版已发布
Android端主要更新内容: 1)[优化] 优化了首页“消息”列表中单聊类型未正确同步时的收发消息和点击后的处理逻辑; 2)[优化] 优化了首页“消息”列表中同一好友和陌生人会话不能自动合并的问题;
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25天前
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《ModelScope:模型即服务的创新与未来》
【10月更文挑战第2天】** 本文深入探讨了 ModelScope 所代表的模型即服务(MaaS)模式的发展背景、核心特点、技术优势、应用场景以及对各个领域带来的深远影响。通过对其架构、功能和实际案例的分析,展现了 ModelScope 在推动人工智能发展、促进产业升级和创新方面的巨大潜力,同时也对其未来发展趋势进行了展望。
开源模型+Orchestrating Agents多智能体框架,易用、强大且可控
本文采用开源Qwen2.5-14B-instruct-GGUF来体验多智能体编排和交接,希望在体验多智能体编排和交接框架的同时,一起评估中小参数规模的模型(14B)能否较好的完成多智能体任务。
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26天前
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阿里云国际版提交工单后需要多久才能解决问题
阿里云国际版提交工单后需要多久才能解决问题
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27天前
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实战揭秘:当RAG遇上企业客服系统——从案例出发剖析Retrieval-Augmented Generation技术的真实表现与应用局限,带你深入了解背后的技术细节与解决方案
【10月更文挑战第3天】随着自然语言处理技术的进步,结合检索与生成能力的RAG技术被广泛应用于多个领域,通过访问外部知识源提升生成内容的准确性和上下文一致性。本文通过具体案例探讨RAG技术的优势与局限,并提供实用建议。例如,一家初创公司利用LangChain框架搭建基于RAG的聊天机器人,以自动化FAQ系统减轻客服团队工作负担。尽管该系统在处理简单问题时表现出色,但在面对复杂或多步骤问题时存在局限。此外,RAG系统的性能高度依赖于训练数据的质量和范围。因此,企业在采用RAG技术时需综合评估需求和技术局限性,合理规划技术栈,并辅以必要的人工干预和监督机制。
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29天前
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选择智能工单系统的理由,功能与效益分析
智能工单管理系统利用数字化技术,帮助企业高效接收、分配和解决客户请求,具备多渠道接收、智能分配和自动化处理等功能。通过实时响应、数据分析和协作工具,系统显著提升服务质量和效率,优化客户体验,成为企业提升竞争力的关键工具。Zoho Desk等系统表现尤为突出,支持多种渠道和服务功能,助力企业实现高效管理。
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