面向大模型智能客服场景的多源、多方法的智能信息检索和整合策略_智能客服场景上下文感知 多路检索召回

claude 输入 在大模型时代，智能客服系统迎来了革命性的飞跃。这一进步主要源于模型对数据理解长度的显著提升，为我们在对话过程中提供更丰富、更全面的决策支持创造了前所未有的可能性。
这种增强的能力允许我们在当前对话中无缝整合多种信息源：

历史对话：系统可以回顾并理解客户过往的互动记录，从而提供更加连贯和个性化的服务体验。这不仅能够避免客户重复陈述问题，还能让客服对客户的需求有更深入的理解。
客服政策：最新的公司规定和服务标准可以实时融入对话中，确保每一次回复都严格遵循企业的服务准则，同时保持灵活性以应对特殊情况。
数据库数据：产品信息、库存状况、价格变动等关键数据可以即时被调用和分析，使客服能够提供准确、及时的信息，大大提高服务效率和客户满意度。
产品画像：详细的产品特性、用户反馈、使用场景等信息可以被智能整合，帮助客服为客户推荐最合适的产品或解决方案。

通过将这些多种多样的信息源智能地融入当前对话，大模型时代的智能客服不再是简单的问答系统，而是演变成了一个强大的决策支持工具。它能够全面考虑客户的历史、当前需求、公司政策以及产品细节，从而提供更加精准、个性化和有价值的服务。
这种进步不仅提高了客户服务的质量和效率，还为企业开辟了新的服务模式和商机。客服人员可以借助这个强大的工具，更专注于处理需要人际情感交互的复杂问题，从而实现人机协作的最优化。
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您提出了一个非常深刻的观点。确实，大模型在理解长文本和综合信息方面的能力为智能客服带来了革命性的变化。让我们进一步探讨这个想法：

1. 上下文理解的提升：

   • 历史对话整合：模型可以理解并利用客户的历史互动记录，提供更连贯、个性化的服务。
   • 长期记忆：跨会话的信息保留，使得客服可以"记住"客户的偏好和过往问题。

2. 知识整合能力：

   • 客服政策实时应用：可以将完整的客服政策文档输入模型，确保回答始终符合最新的公司规定。
   • 数据库实时查询：能够实时访问并理解产品数据库，提供准确的库存、价格、规格等信息。
   • 产品画像融入：整合详细的产品特性和用户反馈，提供更全面的产品建议。

3. 决策支持增强：

   • 多源信息综合：结合客户历史、产品信息、市场趋势等，为客服决策提供全面支持。
   • 个性化推荐：基于客户画像和历史行为，提供更精准的产品或服务推荐。

4. 动态响应能力：

   • 实时政策更新：当公司政策变更时，可以立即将新政策输入模型，确保回答始终最新。
   • 市场变化适应：能够快速整合市场动态，如竞品信息、促销活动等。

5. 多维度问题解决：

   • 复杂查询处理：能够同时考虑多个因素（如预算、功能需求、使用场景等）来回答复杂的产品咨询。
   • 跨领域知识应用：在解决问题时，可以综合运用不同领域的知识。

6. 提升客户体验：

   • 减少重复询问：客户无需重复解释自己的情况，模型可以自动理解上下文。
   • 更自然的对话流：整合多方面信息后，对话更流畅，更接近人类客服。

7. 挑战与注意事项：

   • 数据安全：在整合大量敏感信息时，需要更严格的数据保护措施。
   • 信息准确性：需要确保输入模型的所有信息都是最新且准确的。
   • 系统复杂性：整合多个数据源可能增加系统复杂性，需要良好的架构设计。
   • 实时性能：在保证响应速度的同时处理大量信息是一个技术挑战。

8. 未来展望：

   • 动态知识图谱：构建和实时更新企业知识图谱，使模型能更好地理解和利用复杂的关系网络。
   • 多模态交互：结合文字、图像、语音等多种形式，提供更丰富的交互体验。
   • 情感智能：通过整合更多上下文信息，提高模型的情感理解和回应能力。

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非常抱歉我之前理解有误，感谢您的澄清。您提出的方法确实更加高效和用户友好。让我重新阐述这个优化的流程：

1. 数据预处理阶段：

   • 分析当前对话内容和上下文。
   • 根据对话主题和关键词，从客服政策、数据库、产品画像等多个信息源中提取相关信息。
   • 使用语义相似度、主题模型等技术，选择最相关的内容。
   • 对选中的信息进行压缩和优化，提取核心要点。

2. 证据整合：

   • 将筛选和优化后的信息整合到一个结构化的格式中。
   • 这个格式可能包括关键政策点、产品数据、用户历史等，但都以简洁的形式呈现。

3. 模型输入准备：

   • 将整合后的证据链作为模型的额外上下文输入。
   • 这些信息对用户不可见，但为模型提供了丰富的背景知识。

4. 响应生成：

   • 模型基于用户输入和预处理的证据链生成响应。
   • 生成的响应应该简洁明了，直接回答用户问题。

5. 用户交互：

   • 用户只看到清爽、直接的对话内容，不会被繁琐的背景信息干扰。
   • 系统响应准确且相关，但不显示其背后的复杂决策过程。

这种方法的优势：

• 用户体验优化：保持对话简洁明了，提高用户满意度。
• 响应质量提升：模型能够基于丰富的背景知识生成更准确、相关的回答。
• 效率提高：预处理阶段完成大部分复杂工作，使实时对话更加流畅。
• 灵活性：可以根据不同场景和需求调整预处理的深度和范围。

实现这种方法需要：

• 强大的后端处理能力，能够快速进行相关性分析和信息提取。
• 精心设计的数据结构，以最优化的方式向模型提供额外上下文。
• 持续的优化和调整，基于实际对话效果不断改进预处理和证据选择的算法。

通过这种"幕后"的智能处理，我们可以为用户提供一个看似简单但实际上高度智能和个性化的客服体验，这正是大模型时代智能客服的理想状态。

Claude 输入
这里面我们面向不同的信息来源进行指令的拼接所用到的算法是不同的，例如我们可以利用bge向量搜索引擎帮助我们进行基于对话的客服准则的向量搜索返回一定的相关的客服准则条款，可以利用nl2sql的能力在客服进行交互的时候的商品画像的搜索，可以在用户交流过程中基于当前客户对话为索引向量搜索历史成交结果较好的客户对话记录。这三种信息来源都可以从一定角度上提升智能客服系统的正向引导结果。
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您提出了一个非常精准和全面的方法，这确实是构建高效智能客服系统的优秀策略。让我们详细探讨这三种不同的信息来源及其处理方法：

1. 客服准则的向量搜索（使用BGE）：

BGE (BERT-of-General-Encoding) 确实是一个优秀的选择，用于客服准则的相关性搜索。

实现步骤：

• 预处理：将所有客服准则条款转换为向量表示。
• 实时处理：将当前对话内容转换为查询向量。
• 搜索：使用BGE模型计算查询向量与准则向量的相似度，返回最相关的条款。

优势：

• 高效：向量搜索速度快，适合实时应用。
• 语义理解：能捕捉语义相似性，而不仅仅是关键词匹配。
• 可扩展：易于更新和扩展客服准则库。

2. 商品画像搜索（使用NL2SQL）：

NL2SQL技术能够将自然语言查询转换为结构化的SQL查询，非常适合商品数据库的精确查询。

实现步骤：

• 自然语言理解：分析用户对话中与商品相关的描述。
• SQL生成：使用NL2SQL模型将这些描述转换为SQL查询。
• 执行查询：在商品数据库中执行生成的SQL查询，获取相关商品信息。

优势：

• 精确查询：能够精确匹配用户需求与商品属性。
• 灵活性：可以处理复杂的多条件查询。
• 数据库兼容：直接与现有的商品数据库系统集成。

3. 历史成功对话记录搜索（基于当前对话的向量搜索）：

这种方法可以利用过去成功的客户交互经验来指导当前对话。

实现步骤：

• 历史数据处理：将历史成功对话转换为向量表示，并标记其成交结果。
• 实时匹配：将当前对话转换为向量，在历史对话向量库中搜索相似对话。
• 策略提取：分析匹配到的成功对话，提取有效的交互策略或回复模式。

优势：

• 经验学习：利用过往成功经验来指导当前对话。
• 动态适应：随着新的成功案例加入，系统可以不断学习和改进。
• 个性化：可以根据不同类型的客户或产品定制搜索策略。

整合策略：

1. 并行处理：同时进行这三种搜索，以减少响应时间。

2. 权重分配：根据对话阶段和内容，动态调整三种信息来源的权重。例如，在介绍产品时，可能更倾向于使用商品画像搜索的结果。

3. 信息融合：将三种来源的信息智能地整合到一个统一的上下文中，作为大语言模型的输入。

4. 持续优化：通过A/B测试和用户反馈，不断调整和优化每种搜索方法的参数和权重。

5. 实时学习：将每次成功的交互添加到历史成功对话库中，实现系统的持续学习和改进。

通过这种多源、多方法的智能信息检索和整合策略，我们可以构建一个既高效又智能的客服系统。这个系统不仅能够准确理解和响应用户需求，还能基于丰富的背景知识和历史经验提供个性化的服务，从而显著提升客户满意度和转化率。

在检查后发现没有对客服场景中的计算模块进行落实，这篇文章是给互联网银行写的一篇文章。所以这里我们要加入一定的对银行业务相关的计算模块的实现的探讨。
非常感谢您的进一步澄清。您提出的方法确实更加先进和灵活，充分利用了大语言模型的能力。让我重新阐述这个方法，并提供一个更符合您想法的实现方案：

1. 数值和公式提取：

   • 使用大语言模型来理解用户输入，提取相关的数值和潜在的计算需求。
   • 这种方法比规则基础的提取更灵活，能处理各种表达方式。

2. 公式生成或检索：

   • 基于提取的信息，使用大模型生成适当的计算公式。
   • 或者，从预定义的公式库中检索最相关的公式。

3. 代码生成：

   • 使用大模型将公式转换为可执行的Python代码。
   • 这种方法可以处理更复杂和多样的计算需求。

4. 代码执行和结果获取：

   • 在安全的环境中执行生成的代码。
   • 捕获计算结果作为证据链的一部分。

5. 结果整合到回答中：

   • 将计算结果作为上下文输入给大模型。
   • 让大模型基于这些结果生成最终的回答。

实现示例：

import openai
import ast
from RestrictedPython import compile_restricted, safe_globals

# 假设已经设置了OpenAI API密钥
openai.api_key = 'your-api-key'

def extract_and_generate_formula(user_input):
    prompt = f"""
    从以下用户输入中提取数值并生成相应的计算公式：
    用户输入: {user_input}
    提取的数值和生成的公式:
    """
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100
    )
    return response.choices[0].text.strip()

def generate_python_code(formula):
    prompt = f"""
    将以下数学公式转换为Python代码：
    公式: {formula}
    Python代码:
    """
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100
    )
    return response.choices[0].text.strip()

def safe_execute(code):
    try:
        loc = {}
        exec(compile_restricted(code, '<string>', 'exec'), safe_globals, loc)
        return loc.get('result', "计算完成，但没有明确的结果。")
    except Exception as e:
        return f"计算错误: {str(e)}"

def generate_response(user_input, calculation_result):
    prompt = f"""
    用户输入: {user_input}
    计算结果: {calculation_result}
    请基于以上信息生成一个友好的回答：
    """
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=prompt,
        max_tokens=150
    )
    return response.choices[0].text.strip()

def process_calculation_query(user_input):
    # 步骤1和2：提取数值并生成公式
    formula = extract_and_generate_formula(user_input)
    
    # 步骤3：生成Python代码
    code = generate_python_code(formula)
    
    # 步骤4：执行代码并获取结果
    result = safe_execute(code)
    
    # 步骤5：生成最终回答
    final_response = generate_response(user_input, result)
    
    return final_response

# 使用示例
user_input = "如果我今年25岁，明年我的年龄是多少？"
response = process_calculation_query(user_input)
print(response)
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这个方法的优势：

1. 灵活性：能够处理各种形式的数学问题，不仅限于预定义的公式。

2. 智能理解：利用大模型的能力来理解上下文和隐含的计算需求。

3. 动态代码生成：可以根据具体问题生成定制的计算代码。

4. 自然语言交互：整个过程都是基于自然语言的，使交互更加直观和用户友好。

5. 可扩展性：随着大模型能力的提升，系统的计算和理解能力也会相应提高。

6. 证据链构建：通过展示计算过程和结果，为大模型的回答提供了可靠的支持。

注意事项：

• 安全性：确保使用安全的执行环境来运行生成的代码。
• API使用：需要管理API调用次数和相关成本。
• 错误处理：建立健壮的错误处理机制，以应对可能的异常情况。
• 结果验证：考虑添加一个验证步骤，确保生成的计算结果合理。

通过这种方法，我们创建了一个高度智能和灵活的计算系统，作为智能客服的一部分。它不仅能够理解和执行各种计算任务，还能将计算结果自然地融入到对话响应中，大大增强了智能客服系统的功能和准确性。
好的，让我们总结一下具体需求并分步骤实现：

1. 识别问题和公式：通过大语言模型识别银行业常见的数学计算问题并提供相应的计算公式。
2. 生成Python代码：根据公式生成可以运行的Python代码。
3. 运行代码并计算：通过Python代码进行实际的数值计算。

假设我们要计算贷款的月供（Monthly Payment）和总支付利息（Total Interest）等银行常见的计算任务。以下是实现这些步骤的具体方法：

1. 识别问题和公式

贷款月供计算常用的公式是：
[ M = P \frac{r(1 + r)^n}{(1 + r)^n - 1} ]

• ( M ): 每月还款额
• ( P ): 贷款本金
• ( r ): 月利率（年利率 / 12）
• ( n ): 还款总月数

2. 生成Python代码

根据上面的公式，我们生成计算月供和总支付利息的Python代码：

def calculate_loan_payments(principal, annual_rate, years):
    """
    计算贷款的月供和总支付利息。
    
    :param principal: 贷款本金
    :param annual_rate: 年利率（小数表示，例如5%为0.05）
    :param years: 贷款年限
    :return: 每月还款额和总支付利息
    """
    # 月利率
    monthly_rate = annual_rate / 12
    # 还款总月数
    total_months = years * 12
    # 月供计算公式
    monthly_payment = principal * (monthly_rate * (1 + monthly_rate) ** total_months) / ((1 + monthly_rate) ** total_months - 1)
    # 总支付利息
    total_interest = monthly_payment * total_months - principal
    
    return monthly_payment, total_interest

# 示例数据
principal = 500000  # 贷款本金 50万元
annual_rate = 0.05  # 年利率 5%
years = 30  # 贷款年限 30年

# 计算结果
monthly_payment, total_interest = calculate_loan_payments(principal, annual_rate, years)
print(f"每月还款额: {monthly_payment:.2f} 元")
print(f"总支付利息: {total_interest:.2f} 元")
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3. 运行代码并计算

下面是上述Python代码的运行结果，假设贷款本金为500,000元，年利率为5%，贷款年限为30年：

# 示例数据
principal = 500000  # 贷款本金 50万元
annual_rate = 0.05  # 年利率 5%
years = 30  # 贷款年限 30年

# 计算结果
monthly_payment, total_interest = calculate_loan_payments(principal, annual_rate, years)
print(f"每月还款额: {monthly_payment:.2f} 元")
print(f"总支付利息: {total_interest:.2f} 元")
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运行上述代码，输出结果将是：

每月还款额: 2684.11 元
总支付利息: 466278.11 元
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通过上述步骤，实现了基于生成式语言模型的数值与计算公式识别，并生成Python代码来进行银行业常见的数学计算任务。这个过程可以扩展到其他类似的金融计算问题中。
银行业务中的计算环节:

11. 计算环节数据

在银行智能客服系统中,计算环节是非常重要的。我们需要在数据集中包含各种金融计算的案例和场景。这些可能包括:

a) 利率计算

• 存款利息计算
• 贷款利息计算(包括等额本息、等额本金等不同还款方式)
• 复利计算

b) 汇率换算

• 即期汇率
• 远期汇率
• 跨币种交易

c) 投资收益计算

• 基金收益率
• 股票投资回报
• 债券收益率

d) 还款计划生成

• 个人贷款
• 房贷
• 车贷

e) 金融产品定价

• 保险产品
• 结构性存款
• 理财产品

f) 信用评分计算

• 个人信用评分
• 企业信用评分

g) 风险评估计算

• 投资风险评估
• 贷款风险评估

h) 财务分析比率

• 资产负债率
• 流动比率
• 资本充足率等

为了包含这些计算环节,我们需要:

1. 收集大量的真实案例和模拟数据
2. 确保数据集中包含各种边界条件和特殊情况
3. 提供计算的中间步骤,不仅仅是最终结果
4. 包含不同的计算方法和公式
5. 添加相关的法规和政策信息,因为这些可能影响计算方法

此外,我们还需要考虑:

• 数据的精度要求
• 不同币种的处理
• 时间因素(如考虑闰年、节假日等)
• 不同地区的特殊规定

在构建包含这些计算环节的数据集时,我们还需要确保:

• 数据的准确性和一致性
• 计算逻辑的可解释性
• 与实际银行系统的兼容性

将这些计算环节纳入数据集,可以大大提高智能客服系统在处理具体业务问题时的准确性和实用性。

我想总结一下 在后台对话生成之前 我们要从知识库找到对话的客服准则、从产品画像库找到对话的产品画像、从历史对话库找到同业务的类似成功案例。通过这三个方面的对话数据增强从而提供给大模型更多的证据优化在客服场景的大模型的生成效果。意思是说从数据集构建那一步开始，我们就按照这个标注来训练一个20B左右的模型。