大模型赋能客服质检，轻松实现信息精准传达

一、质检项概述

• 产品名称
• 月费价格
• 月流量总量
• 适用条件（如有）

二、实例分析

示例一

1. 产品名称：经济型套餐
2. 月费价格：50元每月
3. 月流量总量：未提及
4. 适用条件：未提及

{"accurate":false,"reason":"缺少月流量总量信息"}

示例二

1. 畅游套餐

• 产品名称：畅游套餐
• 月费价格：180元每月
• 月流量总量：100G
• 信息完整且准确

• 校园套餐
• 产品名称：校园套餐
• 月费价格：150元每月
• 月流量总量：200G
• 适用条件：限在校学生办理
• 信息完整且准确
输出结果：
{"accurate":true}

三、如何利用大模型实现质检

为了实现上述分析，以下是一个利用大模型的代码示例：
import openaiimport os
# 加载 .env 文件from dotenv import load_dotenv, find_dotenv_ = load_dotenv(find_dotenv())
# 从环境变量中获得你的 OpenAI Keyopenai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')openai.api_base = os.getenv('OPENAI_API_URL')model = os.getenv('MODEL')
# 基于 prompt 生成文本def get_completion(prompt, model=model):messages = [{"role": "user", "content": prompt}]response = openai.ChatCompletion.create(model=model,messages=messages,temperature=0.8,# 模型输出的随机性，0 表示随机性最小)return response.choices[0].message["content"]
instruction = """给定一段用户与手机流量套餐客服的对话，你的任务是判断客服介绍产品信息的准确性：
当向用户介绍流量套餐产品时，客服人员必须准确提及产品名称、月费价格和月流量总量 上述信息缺失一项或多项，或信息与实时不符，都算信息不准确
已知产品包括：
经济套餐：月费50元，月流量10G畅游套餐：月费180元，月流量100G无限套餐：月费300元，月流量1000G校园套餐：月费150元，月流量200G，限在校学生办理"""
# 输出描述output_format = """以JSON格式输出。如果信息准确，输出：{"accurate":true}如果信息不准确，输出：{"accurate":false,"reson":不符合的具体原因"}"""
context = """用户：你们有什么流量大的套餐客服：您好，我们现在正在推广无限套餐，每月300元就可以享受1000G流量，您感兴趣吗"""
context2 = """用户：有什么便宜的流量套餐客服：您好，我们有个经济型套餐，50元每月"""
context3 = """用户：流量大的套餐有什么客服：我们推荐畅游套餐，180元每月，100G流量，大多数人都够用的用户：学生有什么优惠吗客服：如果是在校生的话，可以办校园套餐，150元每月，含200G流量，比非学生的畅游套餐便宜流量还多"""
prompt = f"""{instruction}
{output_format}
请一步一步分析以下对话
对话记录：{context3}"""
response = get_completion(prompt)print(response)




四、提高客服产品信息准确性的措施

1. 系统培训：定期对客服人员进行培训，确保他们熟悉所有产品的详细信息。
2. 标准话术：制定详细的标准话术，供客服在与客户沟通时使用，避免信息遗漏或错误。
3. 实时更新：确保所有产品信息在系统中是最新的，并及时通知客服人员任何变动。
4. 质检系统：利用大模型建立完善的质检系统，通过抽查和分析对话记录，及时发现和纠正信息错误。
   
   

结论

客服在介绍产品信息时的准确性对于客户满意度和公司合规性至关重要。通过系统化的培训、标准话术和质检机制，特别是利用大模型技术，可以显著提高客服的服务质量，确保向客户提供准确的产品信息。
希望本文的分享能帮助各位更好地理解和应用产品信息准确性的质检方法，为客户提供更优质的服务体验。