哈啰出行智能客服:如何应用语言模型提升机器人服务能力

分论坛:工程创新

专题:信创与数字化建设


内容简介:

越来越多的toC公司都在应用智能客服,随着哈啰业务量的增长,我们在意图定位、智能决策和智能辅助人工方面做了很多升级迭代,逐步替换了不够准确、不够灵活的三方系统,并形成了一整套针对出行行业的解决方案。
本次演讲将探讨哈啰智能客服在解决该领域共同挑战方面的实践和经验,包括目标域标注样本少、模型通用性泛化性差和新意图发现能力弱等问题。我们将分享哈啰智能客服的优势和技术演进之路,并结合具体案例,介绍如何应用NLP技术解决这些挑战,包括利用度量学习增强发现用户新意图的能力、在大模型上使用小样本进行提示学习、以及生成式模型chatGPT在对话系统中的应用。此外,我们还将展望chatGPT为智能客服带来的可能性。

演讲提纲:

1. 智能客服平台构建的挑战和技术趋势 2. 哈啰智能客服的演进历程和技术实践 3. 案例分享:应用度量学习技术提升新意图检测的精度 4. 案例分享:利用大规模预训练语言模型和提示学习技术优化小样本数据上的模型性能 5. 探究生成式AI模型ChatGPT在智能客服中的应用及潜在可能性 6. 未来展望:智能客服的发展趋势和技术挑战

听众受益:

1. 了解智能客服平台构建的挑战和技术趋势 2. 学习如何应用度量学习技术提升新意图检测的精度 3. 学习如何利用大规模预训练语言模型和提示学习技术优化小样本数据上的模型性能 4. 探究生成式AI模型ChatGPT在智能客服中的应用及潜在可能性 5. 理解智能客服的发展趋势和技术挑战

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