如何将LLM大语言模型落地于ToBSaaS应用软件领域？

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2023-07-04 07:34:27

值不值得做

智能客服领域，值得用LLM大语言模型进行智能化产品改造嘛？产品的几个典型特征汇总下：人力密集：智能客服，是一个高度依赖人工操作的系统，有解放生产力的内在需求。数据密集：智能客服产品可沉淀大量过程性数据，如会话信息，通话记录，录音，操作日志。流程可定义：这类产品，往往都可以有典型的业务流程抽象：如IVR语音交互、外呼任务、工单流转等。有智能化应用基础：智能客服是很早迈入AI人工智能技术的赛道之一：文本机器人，语音机器人，智能质检的应用已经非常成熟。客户和用户的心智已得到教育。结论：一个行业，有相对落后的生产工具、有比较标准的生产流程，有大量未充分处理的数据，且对人工智能无抵触，那么肯定是一个值得LLM落地生根发芽的沃土。只不过。这片田地在现阶段LLM们眼中看来，还是小了一点而已。

如何做

对于智能客服这样一个ToBSaaS应用软件领域，想要落地LLM大语言模型，需要从架构设计、工具设计、应用设计等方面考虑：1.架构设计问题审视本身产品架构，是否具备LLM大语言模型落地基础。2.工具设计问题做顶层应用设计之前，需要先梳理工具。如AI引擎管理、数据建模工具、意图管理管理、标签标注和管理，流程生成工具，业务构建工具等等……3.应用设计问题智能客服应用层面的设计，需要针对智能客服的典型场景，看看ChatGPT们的优势能力，可带来哪些富有想象力的改变。

商业化前景

投入产出比？可衡量的客户认可和价值体现？通用性与行业性？数据风险和监管安全？这样的问题继续深入下去，将有很多的扩展，也不是一篇文章就能聊清楚。ChatGPT们的到来，首先让我们震惊，然后是思考，更重要是发现全新的机会。所知有限，期待与大家的深入交流。

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LLM 大语言模型智能客服 ToBSaaS 落地策略

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