ChatGPT阅读了最新的文章《智能客服系统从0开始搭建知识库》，摘要如下

本文总结了如何从零搭建智能客服知识库，涵盖平台选择、模型评估、业务分析、FAQ编写、知识库构建及词库维护等关键步骤，旨在打造高效、安全的知识引擎。

以下是根据你提供的文章内容整理出的10条关于产品经理的建议，围绕产品设计、知识库搭建、模型选择、业务分析、流程优化等方面：

1. 明确产品目标与业务场景，驱动知识库建设

在搭建知识库前，需深入理解业务场景与用户需求，识别高频、复杂和应急问题，确保知识库内容与实际业务紧密结合。

2. 根据业务合规性选择部署方式

若涉及敏感数据，需优先选择本地化部署方案，如Dify，以保证数据安全和可控性。

3. 选择适合业务场景的AI模型

根据客服系统的多轮对话和推理需求，选择千问模型，兼顾多场景应用与推理能力，权衡其效率和适用性。

4. 制定可量化的产品指标

设置清晰的业务指标，如转电话率、问题覆盖率、首次响应时间等，确保产品能被有效评估和优化。

5. 构建结构化、分层的FAQ知识库

将常见问题分层处理：直接命中知识库的问题直接回答，复杂问题引导转人工，敏感问题拒绝回答，避免法律风险。

6. 采用父子分段方式导入文档

在知识库导入时，采用父子分段结构，保留上下文关联性，适用于技术文档和用户手册等结构化内容，提升检索准确度。

7. 优化知识库检索与匹配策略

使用混合检索方式，结合向量检索和Remark模型，提升关键词识别和精准匹配能力；设置Top K为7，Score阈值为0.7，平衡覆盖与精准。

8. 注重用户语言习惯与表达方式

在编写FAQ时，结合用户实际使用场景和语言习惯，避免专业术语，采用更贴近用户表达的自然语言。

9. 定期维护和更新知识库内容

建立知识库更新机制，每日监控智能客服的反馈数据，持续优化FAQ内容，保持知识库的时效性和准确性。

10. 构建词库和NLP规则库提升识别准确率

维护相似词、专有名词、停止词等资源，减少NLP识别错误和幻觉问题，提升知识库的回答质量与用户体验。

如需进一步优化知识库的流程编排或参数设置，也可在后续迭代中进行深入分析和调整。
原文链接：https://www.woshipm.com/ai/6238450.html