项目简介：基于NLP和机器学习技术的客户支持系统优化 背景： 在现代企业中，建立高效的客户支持系统对于维护客户满意度和提升市场竞争力至关重要。然而，随着客户数量的增长和问题的复杂性，传统的客户支持方式已经无法满足企业的需求。因此，我们开展了这个项目，旨在利用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，构建一个更高效、更智能的客户支持系统。 目标： 我们的目标是通过NLP和机器学习技术对客户提出的问题进行自动分类和聚类，从而实现更高效的客户支持系统。具体目标包括： 问题自动分类：自动将客户提出的问题归类到不同的类别中，以便更好地组织和处理。 问题相似性分析：分析客户提出的问题之间的相似性，从而能够更快地找到解决方案。 即时响应：建立一个实时响应系统，能够在客户提出问题后立即给予反馈和解决方案。 客户反馈：收集客户的反馈数据，用于不断优化系统性能和改进服务质量。 技术细节： 文本预处理：对客户提出的问题进行文本预处理，包括分词、去除停用词、词干化等，以准备进行特征工程和模型训练。 特征工程：提取客户问题的特征，如词袋模型、TF-IDF向量等，以便输入到机器学习模型中进行分类和聚类。 聚类和分类模型：使用机器学习算法，如K-means聚类、朴素贝叶斯分类器等，对客户问题进行分类和聚类。 实时响应系统集成：将分类和聚类模型集成到实时响应系统中，使得客户提出的问题能够得到及时响应和解决。 成果与展望： 通过我们的努力，我们期望实现以下成果： 提高客户满意度：通过快速响应和解决客户问题，提升客户满意度和忠诚度。 提高效率：实现自动分类和聚类，减少人工干预，提高工作效率。 解决持久性问题：通过分析问题相似性，寻找解决方案并避免重复工作。 数据驱动决策：收集客户反馈数据，为企业提供数据支持，优化决策和服务策略。 这个项目将为企业建立更强大的客户支持体系，提供更好的客户体验，同时提高市场竞争力。

项目简介：基于微调语义理解模型的客户与客服关键事件抽取系统 背景： 在现代企业中，客户服务是维护客户关系和提升客户满意度的重要环节。为了更好地理解客户与客服之间的对话，并从中提取关键事件和信息，我们开展了这个项目。通过微调语义理解模型，我们旨在构建一个能够自动抽取客户与客服对话中的关键事件的系统，从而帮助企业更好地理解客户需求、改进服务质量。 目标： 我们的目标是建立一个自动化的客户与客服关键事件抽取系统，能够准确地识别对话中的重要事件和信息。通过这个系统，企业可以更好地了解客户的需求和问题，并及时采取措施加以解决，提升客户满意度和忠诚度。 技术细节： 模型微调：我们通过使用私有的客户与客服对话数据，对预训练的语义理解模型（如BERT、Roberta等）进行微调。这样可以使模型更好地适应特定领域的语境和词汇，提高对话理解的准确性。 关键事件抽取：我们设计了一套算法和模型，用于从微调后的语义理解模型的输出中抽取关键事件。这些事件可以包括客户提出的问题、客服的回答、客户的反馈等。 系统集成：我们将关键事件抽取系统集成到客户服务平台中，使其能够实时处理客户与客服之间的对话。这样客服人员可以及时获得对话的摘要和关键信息，提高工作效率和服务质量。 成果与展望： 通过我们的努力，我们成功建立了一个高效、准确的客户与客服关键事件抽取系统。该系统已经在企业的客户服务平台上投入使用，为客服人员提供了强大的辅助功能。未来，我们将继续优化系统的性能和功能，引入更多先进的技术和算法，不断提升客户服务的水平和质量。

项目简介：基于 Langchain RAG 框架的自定义知识库对话系统 1. 功能模块及用户功能： 对话接口： 用户可以通过文本输入与系统进行自然语言对话。 系统能够理解用户的查询并返回相关信息。 知识库检索： 系统能够从事先构建好的知识库中检索相关内容，以支持对话中的信息提供。 用户反馈： 用户可以通过点击按钮提供对话结果的反馈，包括正确性、流畅性等方面的评价。 2. 我的任务、技术栈与成果： 任务： 搭建自定义知识库对话系统，提供高效、准确的信息查询服务。 技术栈： 使用 Langchain 提供的 RAG 框架作为对话系统的核心。 选择 Qwen-14B-Chat 作为基座模型，具有强大的对话生成能力和对话理解能力。 使用 Streamlit 框架重新设计前端界面，提供用户友好的交互体验。 成果： 成功搭建了一个自定义知识库对话系统，能够通过与用户交互，提供准确、丰富的信息支持。 引入了用户反馈功能，能够持续收集用户的评价数据，用于优化系统性能和调整知识库内容。 3. 难点与解决方案： 难点： 如何有效地组织和索引知识库中的内容，以便快速、准确地进行检索。 解决方案： 使用 RAG 框架将知识库内容进行索引，利用其检索式搜索功能实现快速的信息检索。 通过对知识库内容进行分类和标签化，提高检索的准确性和效率。