如何用ChatWiki大模型RAG知识库,实现微信客服的自动回复?

如何用ChatWiki大模型RAG知识库,实现微信客服的自动回复?

在当前的人工智能领域,ChatGPT、GLM等生成式人工智能模型已经在文本生成和文本到图像生成等任务中展现了令人瞩目的性能。尽管如此,这些模型也面临着一些固有的局限性,包括产生幻觉(即生成与事实不符的信息)、缺乏对生成文本的可解释性、在专业领域的知识理解上存在不足,以及对最新知识的了解有限等问题。为了解决这些问题并提升模型的能力,企业可以考虑采用基于大型语言模型(LLM)并集成了RAG检索增强生成技术的Chatwiki系统。

Chatwiki是一个开源的大型模型企业私有知识库问答机器人系统,其代码可在GitHub(https://github.com/)上免费获取。这个系统兼容全球20多种主流AI模型,并且可以开箱即用。对于希望实现微信客服自动接待的企业,可以通过以下步骤进行配置:

1. 注册并登录Chatwiki官网(https://chatwiki.com/)。

2. 获取API密钥并添加AI模型。企业可以进入系统后台,选择【系统管理】-【可添加模型】,在添加配置处输入API Key进行配置。如果不知道如何获取API密钥,可以点击Chatwiki的指引进行获取。

如何用ChatWiki大模型RAG知识库,实现微信客服的自动回复?

3. 新增知识库。由于嵌入的AI模型回复的问答内容可能存在限制且较为模糊,企业可以通过新增知识库内容来训练更具专业性质的机器人。

4. 机器人管理。企业可以创建多个不同的机器人,并将它们应用于不同场景中。不同的机器人也可以关联不同的知识库。例如,我们可以创建一个基于刚才上传的知识库文档的机器人,并设置它根据系统提示词回复问答。如果设置回复要求为“你只能根据知识库回复用户提问,如果你不知道答案,请回答‘对不起,没有在知识库中查找到相关信息’”,则机器人将按照这一要求进行回复。

如何用ChatWiki大模型RAG知识库,实现微信客服的自动回复?

此外,如果企业希望机器人更加灵活,还可以设置机器人的聊天模式为混合模式。在这种模式下,当用户提问时,如果问题符合上传的知识库文档内容,则由大型语言模型(LLM)根据检索出来的文档分段进行回复;如果没有符合的分段,则由大型语言模型自行组织回复。

5. 接入使用。如果企业希望在微信客服处使用机器人,首先需要企业管理员工的账号登录微信客服后台(kf.weixin.qq.com),然后选择微信客服中的【开发配置】,启用企业内部接入。接下来,返回Chatwiki后台按照指定流程配置,配置完成后选择保存并继续下一步。最后,输入企业头像、名称、企业ID、企业secret,点击完成配置后,即可让AI客服开始从事客户接待工作。

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原创文章,作者:小芝麻,如若转载,请注明出处:https://xiaokefu.com.cn/blog/14212.html