企业落地智能客服：解决AI拒答、幻觉与延迟过高问题 各位听众，大家好。今天我们来探讨企业落地智能客服时，如何解决AI拒答、幻觉与延迟过高这三大难题。智能客服作为提升效率、降低成本的重要工具，其应用前景广阔。然而，上述问题如果处理不好，会严重影响用户体验，甚至损害企业形象。 一、拒答问题：精准识别与有效兜底 拒答，即AI无法给出有效回复，通常表现为“我不知道”、“无法回答”等。解决拒答问题，核心在于提升AI对用户意图的理解能力，并提供有效的兜底策略。 1.1 提升意图理解能力：多维度分析与持续学习 意图分类 (Intent Classification): 这是智能客服的核心。我们需要训练模型，将用户的提问归类到预定义的意图类别中。 数据增强: 扩充训练数据，覆盖各种表达方式。例如，针对“如何退货”，可以增加“退货流程”、“怎样退货”、“退货方法”等变体。使用同义词替换、句子重组等方法。 import nlpaug.augmenter.word as naw def augment_data(text, n=3): “””使用nlpaug进行数据增强””” aug = naw.Synon …