通过自动化的工单分类提高客户支持效率

通过自动化工单分类提升客户支持效率的方法

介绍

在快节奏的客户支持领域，效率和响应能力至关重要。利用大语言模型（如OpenAI的GPT-3.5）来优化客户支持项目，引入了独特的视角。本文探讨了在自动化工单分类中应用大语言模型（LLMs），为客户支持团队提供无缝高效的解决方案。此外，我们还将包括一个实际代码实现，以说明该项目的实施过程。

学习目标

了解大语言模型的基本概念，以及如何在项目管理的各个方面进行优化。
深入了解特定项目场景，包括基于情感的工单分类和自动化代码注释，以了解LLMs的多种应用。
探讨将LLMs整合到项目管理流程中时的最佳实践、潜在挑战和考虑因素，确保有效和道德地利用这些先进的语言模型。

本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。

项目的大语言模型优化（LLMOPs）

项目的大语言模型优化（LLMOPs）代表了项目管理中的范式转变，利用先进的语言模型自动化和增强了项目生命周期的各个方面。

自动化项目计划和文档

参考：通过生成预训练技术改进语言理解（Radford等，2018年）

大语言模型，如OpenAI的GPT-3，在理解自然语言方面展示了强大的能力，实现了自动化的项目计划。它们分析文本输入，生成全面的项目计划，减少了计划阶段的人工努力。此外，大语言模型还有助于动态生成文档，确保项目文档能够及时更新，减少人工干预。

代码生成和优化

参考：BERT：用于语言理解的深度双向Transformer的预训练（Devlin等，2018年）

大语言模型在理解高级项目需求和生成代码片段方面展示了出色的能力。研究人员已经探索使用大语言模型进行代码优化，其中这些模型根据规范提供代码，并分析现有代码库以确定效率低下的地方并提出优化方案。

决策支持系统

参考：语言模型是少样本学习者（Brown等，2020年）

大语言模型通过分析文本数据并提供有价值的见解，成为强大的决策支持系统。无论是评估用户反馈、评估项目风险还是识别瓶颈，大语言模型都为项目管理中的明智决策提供了帮助。少样本学习能力使大语言模型能够在具有最少例子的特定决策场景下进行调整。

基于情感的工单分类

参考：各种情感分析研究

情感分析是LLMOPs的一个重要组成部分，其中包括训练模型以理解和分类文本中的情感。在客户支持的背景下，基于情感的工单分类根据客户的情感对问题进行优先排序。这确保了及时解决表达负面情绪的工单，从而提高客户满意度。

AI驱动的情节生成

参考资料： 语言模型是少样本学习器（Brown等，2020年）

在互动媒体领域，LLMs为AI驱动的情节生成做出了贡献。这涉及根据用户交互动态创建和调整情节。该模型理解上下文线索并量身定制叙述，为用户提供个性化和引人入胜的体验。

客户支持票务分类的挑战

客户支持团队经常面临大量的进入票务，每个票务都需要分类和优先级。手动分拣过程可能耗时且可能导致解决关键问题的延迟。LLMs可以在自动化票务分类过程中起到关键作用，使支持团队能够专注于及时提供实用的解决方案。

1. 自动化票务分类

培训LLMs以了解客户支持票务的上下文和根据预定义标准对其进行分类是可能的。此自动化流程通过将票务定向到合适的团队或个人来确保流程化的解决方案。

2. 基于票务内容的优先级分配

优先级分配需要对支持票务的紧急程度有所了解。LLMs可以自动分配优先级，分析票务的内容，并查找表明紧急程度的关键词或情感。这确保了紧急问题能够迅速解决。

3. 常见问题的响应生成

经常遇到的查询通常遵循可预测的模式。LLMs可以用于为常见问题生成标准响应，节省支持代理商的时间。这不仅加快了响应时间，而且还确保了沟通的一致性。

一种独特的视角：基于情感的票务挑选

本文将关注LLMOP中的一种独特视角-基于情感的票务挑选。通过利用LLMs进行情感分析，我们旨在根据客户表达的情感来确定支持票务的优先级。这种方法确保了能够及时处理反映负面情绪的票务，提高客户满意度。

项目实施：基于情感的票务挑选系统

我们的独特项目涉及使用LLMs构建一个基于情感的票务挑选系统。代码实现将演示如何将情感分析集成到票务挑选中，以自动确定和分类支持票务。

代码实现

# 导入必要的库
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, pipeline

# 需要分析的支持票务
support_tickets = [
    "该产品非常好，但是我在设置方面遇到了困难。",
    "我对服务中断非常不满！",
    "我喜欢最新更新中的新功能！做得很棒！",
    "故障排除的说明清晰而有帮助。",
    "我对产品定价感到困惑。您能提供更多细节吗？",
    "服务始终不可靠，这让人沮丧。",
    "感谢您对我的问题的快速回复。非常感谢！"
]

# 根据情感对票务进行分类的函数
def triage_tickets(support_tickets, sentiment_analyzer):
    prioritized_tickets = {'positive': [], 'negative': [], 'neutral': []}
    for ticket in support_tickets:
        sentiment = sentiment_analyzer(ticket)[0]['label']
        if sentiment == 'NEGATIVE':
            prioritized_tickets['negative'].append(ticket)
        elif sentiment == 'POSITIVE':
            prioritized_tickets['positive'].append(ticket)
        else:
            prioritized_tickets['neutral'].append(ticket)
    return prioritized_tickets

# 使用默认情感分析模型
default_sentiment_analyzer = pipeline('sentiment-analysis')
default_prioritized_tickets = triage_tickets(support_tickets, default_sentiment_analyzer)

# 使用自定义情感分析模型
custom_model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
custom_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(custom_model_name)
custom_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(custom_model_name)
custom_sentiment_analyzer = pipeline('sentiment-analysis', model=custom_model, tokenizer=custom_tokenizer)
custom_prioritized_tickets = triage_tickets(support_tickets, custom_sentiment_analyzer)

# 使用AutoModel进行情感分析
auto_model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
auto_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(auto_model_name)
auto_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(auto_model_name)
auto_sentiment_analyzer = pipeline('sentiment-analysis', model=auto_model, tokenizer=auto_tokenizer)
auto_prioritized_tickets = triage_tickets(support_tickets, auto_sentiment_analyzer)

# 显示每个情感分析器的优先级票务
for analyzer_name, prioritized_tickets in [('默认模型', default_prioritized_tickets), 
                                           ('自定义模型', custom_prioritized_tickets), 
                                           ('AutoModel', auto_prioritized_tickets)]:
    print("---------------------------------------------")
    print(f"\n使用{analyzer_name}优先级排序的票务：")
    for sentiment, tickets in prioritized_tickets.items():
        print(f"\n{sentiment.capitalize()}情感的票务：")
        for idx, ticket in enumerate(tickets, start=1):
            print(f"{idx}. {ticket}")
        print()

提供的代码示例展示了使用Transformers库进行客户支持票务分类的情感分析的实际实现。初始时，代码通过使用不同的模型设置情感分析流水线来展示库的灵活性。默认情感分析器依赖于库提供的预训练模型。此外，还引入了两个替代模型：自定义情感分析模型（“nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment”）和AutoModel，展示了在Transformers生态系统中自定义和利用外部模型的能力。

随后，代码定义了一个函数triage_tickets，该函数使用指定的情感分析器评估每个支持票的情感，并将其分类为积极、消极或中性情感。然后，代码使用每个情感分析器将此函数应用于支持票数据集，根据情感呈现基于情感的优先级票务供比较。这种方法可以全面了解情感分析模型的变化及其对票务分类的影响，强调了Transformers库在实际应用中的多样性和适应性。

输出：

1. 默认模型

积极情感票务：3张积极的票务表达对产品或服务的满意。
消极情感票务：4张票务是消极的，表示出问题或挫折。
中性情感票务：列出0张票务。

2. 自定义模型

积极情感票务：未列出任何积极情感票务。
消极情感票务：未列出任何消极情感票务。
中性情感票务：列出包括来自默认模型的积极和消极情感票务在内的所有票务。

3. 自动模型：

积极情感票务：未列出任何积极情感票务。
消极情感票务：未列出任何消极情感票务。
中性情感票务：列出包括来自默认模型的积极和消极情感票务在内的所有票务。

需要注意的是，情感分析有时可能是主观的，并且模型的解释可能不完全符合人的直觉。在实际场景中，建议针对特定领域的数据对情感分析模型进行微调以获得更准确的结果。

评估性能度量

衡量大型语言模型优化项目（LLMOPs）的性能，特别是在情感驱动的票务分类的背景下，涉及评估反映实施系统的效力、效率和可靠性的关键指标。以下是一些相关的性能指标：

1. 票务分类准确性

定义：衡量由LLM正确分类的支持票的百分比。
重要性：确保LLM准确理解和分类每个支持票的上下文。
公式：

2. 优先级分配准确性

定义：评估LLM根据票务内容分配的优先级水平的正确性。
重要性：反映LLM识别紧急问题的能力，有助于有效和及时解决票务。
公式：

3. 响应时间缩短

定义：衡量相对于手动处理而言，在响应支持请求上平均节省的时间。
重要性：指示通过使用LLM自动回复常见问题的方式所达到的效率提升。
公式：

4. 响应一致性

定义：评估LLM为常见问题生成的回复的一致性。
重要性：确保LLM生成的标准回复在与客户沟通时保持一致性。
公式：

5. 情感准确度

定义：衡量情感分析在对客户情感进行分类时的正确性。
重要性：评估LLM准确解读和优先处理支持请求中基于客户情感的能力。
公式：

6. 提升客户满意度

定义：衡量LLM驱动的支持请求筛选对整体客户满意度的影响。
重要性：衡量LLM运营对提升客户支持体验的成功程度。
公式：

7. 情感分析中的假阳性率

定义：计算错误分类为负面情感的支持请求的百分比。
重要性：突出情感分析准确性可能需要改进的领域。
公式：

8. 情感分析中的假阴性率

定义：计算错误分类为正面情感的支持请求的百分比。
重要性：标示可能需要改进情感分析以避免错过重要负面情感的领域。
公式：

9. 针对特定领域情感的适应性

定义：衡量LLM对特定行业或领域情感细微差异的适应性。
标准：使用特定领域的数据进行情感分析性能的验证测试。

10. 伦理考虑

定义：评估情感分析结果所涉及的道德问题和偏见。
标准：考虑LLM在情感分类中引入的公平性和潜在偏见。

伦理考虑

使用大型语言模型（LLMs）和OpenAI GPT-3。伦理考虑对于确保LLMs在任务管理和客户支持中的负责任和真实部署至关重要。以下是关键的伦理考虑：

1. 偏见和公平：

挑战：LLMs在大型数据集上进行训练，这可能无意中延续了训练记录中存在的偏见。

缓解措施：定期评估和审查模型的输出是否存在偏见。在训练过程中实施去偏见技术和解偏技术。

2. 透明度：

挑战：LLMs，特别是像GPT-3.5这样复杂的模型，常被视为“黑盒”，难以解释其如何得出具体结论。

缓解措施：通过确保决策策略的透明性来增强模型的可解释性。记录影响模型输出的特征和问题。

挑战：与LLM系统互动的用户可能不知道所使用的先进语言模型，也不了解自动化决策的潜在后果。

缓解措施：优先保持与用户的透明沟通。在项目管理过程中使用LLMs时，向用户解释其作用和潜在影响。

4. 数据隐私：

挑战：LLMs，尤其是在客户支持中的应用，会分析包含敏感信息的大量文本数据。

缓解措施：采用强大的匿名化和加密信息的方法。只使用模型训练所需的数据，避免不必要地存储敏感信息。

5. 账户责任和责任：

挑战：由于项目管理的协作性质，确定LLM驱动决策的结果责任可能很复杂。

缓解措施：明确团队内监督LLM驱动过程的角色和责任。建立监测和解决潜在问题的问责机制。

6. 公众舆论：

挑战：公众对LLMs的看法可能影响对自动化系统的信任，特别是如果用户认为存在偏见或缺乏透明度。

缓解措施：与公众进行透明交流，涉及道德考虑。积极处理担忧，并展示对负责任的AI实践的承诺。

7. 公平使用和避免伤害：

挑战：LLM驱动的项目管理决策可能导致意外结果、滥用或伤害。

缓解措施：制定负责任使用LLM和避免障碍的准则。优先选择避免伤害并符合道德原则的决策。

解决这些道德问题对于推动LLMs在项目优化中的负责和公平部署至关重要。

结论

将大型语言模型整合到客户支持工单分拣流程中是提高效率和响应能力的重要一步。代码实现展示了组织如何应用LLM来根据客户情感优先级和分类支持工单，突出了基于情感驱动的工单分拣的独特视角。在努力提供卓越客户体验的过程中，利用LLM进行自动工单分拣成为一项有价值的资产，确保及时解决关键问题，最大化客户满意度。

要点：

1. 大型语言模型（LLMs）在提升项目管理过程中展现了卓越的多功能性。从自动化文档和代码生成到支持决策制定，LLMs在优化项目各个方面中是宝贵的资源。

2. 本文介绍了独特的项目视角，如情感驱动的任务优先级和AI驱动的故事情节生成。这些视角展示了创造性地应用LLMs可以从客户支持到互动媒体等领域带来创新解决方案。

3. 本文通过提供实际项目的代码实现，赋予读者在其项目中应用LLMs的能力。无论是自动化工单分拣、生成代码注释还是打造动态情节，这些实际示例弥合了理论与应用之间的鸿沟，促进对LLMOPs的深入理解。

常见问题

参考资料

https://arxiv.org/abs/2005.14165
https://huggingface.co/transformers/

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