【阅读十分钟，百分百成功】——通过大模型实现对客服回答的质量评估

主要观点总结

本文章介绍了基于业务实践的客服质检场景解决方案和处理经验。涉及大模型整体技术链路、PE调优、模型微调以及迁移支持等工作。包括背景介绍、需求分析、经验总结和评测效果。

关键观点总结

关键观点1: 背景介绍

文章介绍了客服质检场景的重要性和基于AI大模型的解决方案的发展背景。

关键观点2: 需求分析

指出客服质检项目的核心需求，包括理解长文本、定位关键对话片段和比对回答是否合规等。并介绍了解决方案的整体架构和迭代过程。

关键观点3: 经验总结

总结了设计提示词的三条原则，如何优化提示词、处理文本中的错别字、了解大模型理解错误的依据和抽样反馈等重要经验。

关键观点4: 评测效果

介绍了实际的评测效果，包括使用提示词优化后的大模型准确率显著提升，每个规则都达到0.9左右。

文章预览

阿里妹导读 本文章基于业务实践，总结有关客服质检场景的解决方案和处理经验，为相似场景提供可行的借鉴方法。 我们是阿里云大模型技术服务团队，专注于通过专业技术服务，推动大模型技术在各行业的场景落地，涉及大模型的整体技术链路、PE调优，模型微调以及迁移支持等工作。 一、背景介绍 客服质检，就是基于一定规则检验客服的回复和对话是否合规，例如给定一条规则判断客服回答是否合乎礼貌，需要检验的是对话文本中客服是否使用了礼貌用语，使用则合规，不使用则不合规。随着AI大模型的兴起，智能判定合规的方法逐渐取代传统的人工判定，大模型因其出色的性能成为目前主流的方法。 从本质上说，客服质检-->给定对话文本，判定合规/不合规-->文本二分类任务，针对文本分类任务，大模型一般有几种解决方法：直接判定，加 ………………………………