Editing AI客服技术方案 (section)

== AI模型优化 ==
在AI模型的使用上，需要考虑调用方式、定制优化以及多轮对话的效果改进。本系统将针对GPT模型进行一系列优化：

* '''GPT 模型调用与微调'''：初期直接调用大型预训练模型（如 GPT-4/GPT-3.5）的API来获得强大的对话能力。为提升回答贴合行业语境，可考虑对模型进行微调(fine-tuning)或提示优化。但直接微调GPT-3/4成本极高且需OpenAI开放权利，而且单次训练费用可能高达数百万美元 (ChatGPT客服系统产品-利用chatgpt训练企业知识开发个性化客服系统-CSDN博客)。因此更现实的方案是利用'''提示工程'''和'''少量样本示例'''提高模型回答准确度。对于特定领域术语，可通过在系统消息中提供上下文或定义来定制模型行为。如果使用开源模型，可以在自有数据上继续预训练或微调较小规模的模型以适应领域，但要权衡投入产出。
* '''知识库管理与检索增强'''：GPT模型本身只掌握训练时的信息，对于'''企业专属知识'''或'''最新动态'''并不了解 (ChatGPT客服系统产品-利用chatgpt训练企业知识开发个性化客服系统-CSDN博客)。为此，引入'''RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构：将企业知识库中的信息检索出来作为提示提供给GPT。在实现上，维护每个企业自己的知识库'''，包括FAQ、业务文档、产品手册等。预先对这些文档生成'''向量嵌入 (embedding)'''，存入向量数据库。用户提问时，系统先对问题生成向量，并从知识库向量数据库中检索'''语义相似'''的内容片段 (ChatGPT客服系统产品-利用chatgpt训练企业知识开发个性化客服系统-CSDN博客)。然后将检索结果附加在GPT提示中，引导模型参考企业知识回答。这种方法避免了对每个企业单独训练模型，具有高效低成本的优势 (ChatGPT客服系统产品-利用chatgpt训练企业知识开发个性化客服系统-CSDN博客)。如果知识库更新频繁，定期或实时更新嵌入索引，以保证检索结果新鲜。通过调优检索的'''相关性阈值'''和提供给GPT的内容长度，可以在准确性与提示长度间取得平衡。必要时，还可将企业知识简化为结构化的 '''FAQ''' ，对于这些常见问答可直接回复以减少API调用，或在GPT回答后进行纠错覆盖。
* '''多轮对话与上下文管理'''：为了让GPT在多轮会话中保持上下文连贯，需要妥善管理对话历史。直接将完整聊天记录每次都发送给模型不可行，一方面有'''令牌长度限制'''，大量历史可能超出模型输入上限，另一方面无差别提供过多上下文会引入噪音 (GitHub - aws-samples/managing-chat-history-and-context-at-scale-in-generative-ai-chatbots)。本系统采用'''滑动窗口 + 摘要'''的策略：对每个会话，后端维护最近若干轮对话内容直接作为上下文，针对更久远的对话内容生成'''摘要'''。具体实现：每当对话累积到一定轮次（例如20条消息），触发后台任务将旧的对话内容总结要点并存储 (GitHub - aws-samples/managing-chat-history-and-context-at-scale-in-generative-ai-chatbots) (GitHub - aws-samples/managing-chat-history-and-context-at-scale-in-generative-ai-chatbots)。这样模型既能参考到主要历史信息，又不会因无关细节干扰 (GitHub - aws-samples/managing-chat-history-and-context-at-scale-in-generative-ai-chatbots)。会话历史可分层存储：近期消息存于 '''Redis'''(内存) 以快速获取，提高响应速度；完整历史存于 '''数据库''' 以供查询和审计 (GitHub - aws-samples/managing-chat-history-and-context-at-scale-in-generative-ai-chatbots)。当用户提问时，系统从Redis取出最近N轮对话，如果有摘要则附加摘要，一并发给GPT模型。这样的'''混合式上下文管理'''在 AWS 提供的示例中被证明可有效在保证相关性的同时控制上下文长度 (GitHub - aws-samples/managing-chat-history-and-context-at-scale-in-generative-ai-chatbots)。此外，还应设置每次对话的最大上下文长度，当超出阈值时从最早消息开始截断或只保留摘要。对于每个用户会话，可以分配唯一ID，后端通过ID关联历史记录，实现跨请求的上下文衔接。如果用户长时间未交互，可将会话归档，在继续时需用户提供必要背景或由系统提示上一对话摘要。

通过上述优化，GPT 模型能够更准确地回答带有企业个性化知识的问题，并在长对话中保持连贯。整体策略是'''尽量减少对基础模型的改动（不频繁微调），更多依赖外部知识增强和对话管理'''来提升效果。这既降低了实现难度和成本，又保证了在模型升级时能够平滑过渡。