为人工智能准备高质量知识内容,呼叫中心知识库优化提升课程
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。
追根溯源，在于呼叫中心知识库质量及其应用策略：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“为人工智能准备高质量知识内容，呼叫中心知识库优化提升课程”。
该课程为内训形式，感兴趣可以联系微信号：511956894 或电话：010-62925738
由知名知识管理专家、《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。
课程将通过讲授、练习、具体问题分析，促动学员深入思考和产出，老师进行指导，从而提高参与者的获得感，边学边干，真正做到将方法传授给参与者，并且能在老师具体指导下对自己所在机构的知识库提升进行改进。
关于课程的具体内容如下
基本信息
【名称】为人工智能准备高质量知识内容，呼叫中心知识库优化提升课程
【面向对象】
呼叫中心管理者、知识库相关培训、质检、采编、数据分析、体验设计人员、智能知识库运营人员等。
授课专家田志刚，知名知识管理专家、KMCenter主任，《卓越密码：如何成为专家》与《你的知识需要管理》作者。
课程提纲
| 培训模块 | 模块目的 | 时长 |
| 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LLM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 | 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。 | 1.5小时 |
| 模块二：为人工智能准备高质量知识内容2.1人工智能知识库建设和运营的步骤及应用类型（功能性应用vs业务性应用）2.2定义高质量内容的标准：人的维度和AI的维度2.3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）2.4 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 2.5 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LLM的协作内容产出。 Ø 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）。 Ø 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。 Ø 基于分析建立不同知识内容产出的模板（提供15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。 2.6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。输出到第2.4步进行产出。 练习：分析运营数据确定知识内容需求清单和优化清单。 2.7高质量知识内容产出技巧30条 | 本模块主要讲述提升知识库内容质量的方法论。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。 | 6.5小时 |
| 模块三：常见问题和对策 ① 为什么大模型输出的内容质量不高；② 大模型产出内容与直接看知识库内容不一致；③ 最新的内容搜不到，显示的是老内容④ 图片、音视频内容的搜索与发现问题⑤ 明明知识库有相关内容，但大模型找不到 | 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。时间允许的情况下，现场进行相关操作。 | 2.0小时 |
| 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 | 通过本模块讲述，使相关人员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。 | 1.0小时 |
| 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 | 答疑解惑，结合具体问题进行分析，测试学员掌握情况。 | 1.0小时 |
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