大模型驱动的呼叫中心智能知识库构建与优化实战:知识库如何成为呼叫中心的超级大脑

背景

DeepSeek的爆火提升了大众对于以大语言模型为基础的GenAI的认知，也会加速生成式智能在企业的应用，而呼叫中心则是AI企业应用的先行者。

人们在开始阶段都对AI的应用有较高的预期，但真正实施的时候却发现并不简单。

根据波士顿咨询公司（BCG）的调研数据，国外“66%的高层管理者对于生成式人工智能的进程不满意”；而国内不少已经引入生成式智能的呼叫中心也发现，搭建DEMO很容易，但真正投入应用则存在很多问题：回答不准确、不一致甚至冲突、不稳定等，造成AI的落地存在很多风险。

追根溯源，在于呼叫中心知识库内容质量及其应用策略：

适合于人阅读的内容，并不一定适合AI的理解。在生成内容时要考虑AI的需求，知识库必须为未来的GenAI做好准备，这其实是知识库生成内容的范式转换。

大部分呼叫中心知识库已经积累了不少内容，为了更好的做好人工智能应用，一个方面是如何对既有内容进行优化升级，另一个方面是对于新产生内容如何形成新的策略、方法和模板。只有优化过的内容和合适的策略，才能保证生成式AI的结果，避免低质量的内容造成客户的体验感变差、不准确的内容误导甚至引起的法律风险等。

关于如何优化知识库内容质量应对呼叫中心智能化的趋势，我们特开设“大模型驱动的智能知识库构建与优化实战”。该课程由知名知识管理专家、KMCenter主任、《卓越密码：如何成为专家》和《你的知识需要管理》作者田志刚先生主讲。

课程收益

1. 理解以大模型为代表的人工智能的原理，明确大模型在知识库构建运营中能够解决的问题和能力边界；

2. 掌握构建服务最终客户和坐席代表的知识库的共性问题和差异性，提升优化知识库内容质量的方法论，规避人工智能应用的风险，提升知识库内容的客户化、场景化、结构化水平；

3. 落地实战技能，通过培训现场的案例分析和实操演练，掌握大模型在知识库管理中的实际应用，具备解决复杂业务场景的能力；

4. 推动跨部门协作能力：通过课程学习，促进采编、培训、运营、质检等部门间的协作，构建以AI为驱动的知识管理闭环。

如何组织

该课程为企业内训或者公开课形式，感兴趣的可以联系KMCenter的微信号：511956894 或电话：010-62925738

课程提纲：

模块一：深入理解人工智能与呼叫中心知识库

1.1理解知识管理和知识库的本质

1.2以大模型为基础的GenAI原理，DeepSeek代表的趋势

1.3人工智能下知识库的五个发展趋势

1.4知识内容质量决定人工智能效果

1.5基本概念：公共知识和私有知识、元数据、知识图谱、智能体

1.6 呼叫中心知识库智能化的核心策略

模块目的：

理解人工智能的基本原理，掌握如何在呼叫中心知识库中利用AI能力提升工作效率、客户满意度和客户体验。

掌握关键概念，为后续课程学习打下基础。

模块二：智能知识库构建与优化步骤与实战

2.1人工智能知识库建设和运营的步骤及应用类型

2.2定义高质量内容的标准：人的维度和AI的维度

2.3 高质量内容的客户化、场景化、结构化：从官方立场到知识生产的客户化，考虑客户使用知识的场景需求，搭建不同类型知识内容的结构化模板

◆思维方式变革：既考虑要传递的信息更考虑用户需求的内容，将长内容拆解到更细颗粒度的生产方式

练习：客户化思维练习

◆通过应用场景构建解决常见和复杂问题

    ◆常见场景识别

    ◆从显性需求到隐性问题

    ◆需求场景界定

    ◆知识模型建立

练习：场景化能力练习

◆梳理知识库关键内容类型，基于客户需求建立知识生产的结构化框架模板，满足当前需求和支撑未来AI的应用

◆预判用户的显性和潜在需求

2.4生成高质量内容的框架：基础层、生产层、应用层、运营层；两种内容（既有、新增）

2.5 LLM缺乏专业的背景信息和知识，为人工智能更好理解内容确定知识库的元数据规范，建立专业词汇表，并基于NLP技术提出实体关系建立专业内容的知识图谱

练习：构建跟专业关联的元数据规范、词汇表和知识图谱

2.6 两种维度的知识内容产出，既要考虑官方角度的内容生产，基于非结构化数据的结构化  构建内容产出框架，考虑内容客户化；也要进行客户需求角度的知识缺口分析，结合大模型的协作内容产出。

◆考虑人与AI需求差异性：一是坐席代表的应用场景，目标是准确性和可验证性，向客户提供权威信息；客户和客户代表的应用场景，基于问题和跨文档内容的产出，解决具体问题（结合智能体应用）。

◆非结构化内容结构化分析，提升内容结构化的颗粒度，考虑内容客户化需求;基于信息知识块构建“积木式”应用场景。

◆基于分析建立不同知识内容产出的模板（提供10个常见知识内容模板）。

练习：

a、选择之前内容优化；

b、基于客户问题和场景结合AI的内容产出；

c、选择合适场景，建立基于流程的智能体（AI Agents）解决具体问题。

2.7基于使用反馈优化内容质量：官方分析运营日志，发现内容短缺、匹配度问题并形成知识内容需求清单和优化清单；设计客户和坐席内容反馈流程，定时分析问题并归类到知识内容需求清单和优化清单中。

练习：分析运营数据确定知识内容需求清单和优化清单。

2.8高质量知识内容产出技巧30条

模块目的：

本模块主要讲述基于以大模型为代表的人工智能的特征，产生、优化高质量知识库内容的方法论。

从高质量内容标准定义入手，使学员理解AI理解内容的特点，并能够有针对性的优化既有内容，产生新内容。

在本模块中，提供了相应的现场实操、练习和相应的模板。

模块三：常见问题和对策

3.1为什么大模型输出的内容质量不高；

3.2大模型产出内容与直接看知识库内容不一致；

3.3最新的内容搜不到，显示的是老内容；

3.4图片、音视频内容的搜索与发现问题；

3.5明明知识库有相关内容，但大模型找不到。

模块目的：

本模块分析智能知识库建设和运营中的常见问题，并提出相应对策和改进建议。

同时在现场进行相关操作，体验相关方法。

模块四：知识库建设运营人员能力提升

4.1人工智能知识库建设运营人员能力要求；

4.2 提升与人工智能协同工作的能力：理解LLM的原理，结合具体问题进行练习；

4.3提升人员思维能力：概念思维、框架思维、技术思维能力等。

模块目的：

通过本模块讲述，使呼叫中心知识库明晰个人能力提升目标和方向，知道如何在工作中有效提升能力，高效完成工作。

模块五：具体问题研讨

结合课程主要内容进行现场互动，头脑风暴。

模块目的：

答疑解惑，结合具体问题进行分析，测试学员掌握情况。