在客户支持中导航ChatGPT：克服挑战以实现有效实施

ChatGPT的出现彻底改变了人工智能的世界，尤其是在客户支持领域。这种强大的语言模型为自然对话和高效流程开辟了新的可能性。然而，重要的是要理解，ChatGPT并不是一种适合所有人的解决方案。为了有效利用其潜力，企业必须仔细考虑其特定的使用案例以及实施这种先进技术所面临的挑战。

许多企业常犯的一个错误是关注工具本身，而不是它所要解决的问题。Ultimate的首席科学官Jaakko Pasanen强调，在实施大型语言模型（LLMs）如ChatGPT之前，识别特定应用和需求的重要性。必须问：你试图用生成性AI解决什么问题？不同的应用有不同的需求和相关风险，因此将技术与特定需求对齐至关重要。

LLMs和生成性AI可以通过多种方式应用于增强客户支持。面向客户的应用包括增加对话层，使聊天互动更加自然，以及从知识库中提取信息以提供即时、最新的答案。在后台，这些技术可以帮助结构化和总结支持工单，将事实回复转化为特定的语气，将客户数据分类为意图，甚至为对话设计师编写示例回复。通过理解这些潜在应用，企业可以更好地利用LLMs来改善其客户支持操作。

在客户支持中实施ChatGPT和类似LLMs的主要挑战之一是它们在面对超出训练数据的问题时生成不准确信息的倾向。这种“幻觉”问题可能导致客户误信息并损害信任。例如，如果客户询问“最快的支付选项”，而知识库缺乏此信息，LLM驱动的机器人可能会编造一个答案。这个问题突显了在客户支持环境中使用生成性AI时需要谨慎实施和保护措施。

为了解决AI幻觉的问题，创建一个专注的LLM系统至关重要。这涉及三个关键组成部分：提供正确的训练数据、用搜索引擎为模型提供基础，以及实施事实检查机制。通过确保语言模型在与客户支持需求相关的高质量数据上进行训练，可以显著降低不准确回复的风险。此外，使用内部定制搜索引擎可以帮助引导LLM仅访问相关信息。最后，使用单独的模型来验证生成答案的准确性，为您的AI驱动的客户支持系统增加了一层额外的可靠性。

采用LLMs进行客户支持的另一个重大挑战是其实施和维护的资源密集型特性。托管单个LLM可能非常昂贵，可能高达数万美元。此外，这些模型的庞大规模可能导致延迟等问题，这在客户支持场景中尤其成问题，因为期望即时响应。虽然使用像OpenAI这样的API似乎是一个更简单的解决方案，但它们也有自己的一系列挑战，包括潜在的停机时间和API请求的累积成本。这些因素需要在实施LLMs于客户支持系统时，仔细平衡技术可靠性、可扩展性和财务考虑。

为了解决LLMs的资源密集型特性，企业可以考虑使用“适度规模”的语言模型。虽然较大的模型通常在自然语言理解方面表现更好，但规模并不是决定AI模型有效性的唯一因素。训练数据的质量和整体基础设施同样重要。通过关注这些方面，可以在拥有数十亿参数的模型中实现出色的结果，而不是数百亿参数。这种方法可以帮助在性能和资源效率之间取得平衡，使AI在客户支持中的实施对各种规模的企业更可行和可持续。

尽管面临挑战，LLMs和生成性AI在客户支持中的未来看起来很有希望。该领域的快速进展令人瞩目，新发展在几周甚至几天内就会出现。例如，最近的突破导致了更紧凑但功能强大的模型的创建，这些模型可以在较小的设备上运行。虽然以现实的态度看待这些技术的实施很重要，但无疑有理由保持乐观。随着LLMs的不断发展和效率提高，它们有潜力彻底改变客户支持，提供更自然、准确和高效的互动。然而，成功的整合需要一种深思熟虑的方法，平衡尖端技术与实际考虑，并专注于解决真实的客户支持挑战。