呼叫中心智能知识库客户化结构化场景化培训课程提纲

基本信息

培训名称：

呼叫中心智能知识库客户化结构化场景化培训课程

培训形式：

内训，感兴趣联系微信号：511956894 或电话：010-62925738

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。

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培训提纲

培训模块	模块目的	时长
模块一：深入理解人工智能知识库 理解知识管理和知识库的本质，相关基本概念 以大模型为基础的GenAI原理及对呼叫呼叫中心知识库的影响：人工智能知识库的变与不变 人工智能知识库未来发展的五个趋势 人工智能知识库建设运营的核心原则：GIGO 当前呼叫中心知识库人工智能智能化存在的核心问题和对策	理解呼叫中心知识库处于当前智能化变革的中心，并明了呼叫中心知识库存在的核心问题及对策。	1.0小时
模块二：人工智能知识库运营的核心是人 人工智能知识库运营的关键角色 人工智能知识库运营人员的能力模型（五个维度） 培养专家级人工智能知识库运营人员的框架 认知维度 知识和技能维度 实践维度 思维维度 人工智能知识库运营人员间的协作	了解人工智能知识库运营的本质是团队和人员的能力和素质，知道如何提升不同角色人员水平的手段，掌握培养专家级知识库人员的方法。	2.0小时
模块三：人工智能知识库运营过程 人工智能知识库的知识运营流程：规划、采集、加工、存储、应用、优化 知识规划： 确定高质量知识标准（For人和ForAI）、分析知识缺口和更新规则    练习：梳理高质量知识内容和知识库的标准 知识采集： 确定知识采集的类型、渠道、流程和对应人员，建立相应模板    练习：梳理知识库知识类型和模板 知识加工： 考虑知识内容的客户化、结构化、AI化，提升相关能力； 掌握利用AI进行知识加工的技巧和能力 从长文档到更细颗粒度的生产方式 Infobox：建立知识生产的结构化模板 客户化思维：用户的潜在需求 历史积累文档的处理方式 分享10个相应知识库的模板 知识存储： 多维度知识分类、元数据管理体系、知识存储的客户化、知识图谱从用户需求的角度确定搜索维度 知识的多维分类方法 练习：分类维度训练 元数据管理体系 知识应用 多渠道、多媒体需求分析 练习：知识应用渠道整理、媒体方式及需求特征梳理 搜索-发现模式导航的被动浏览模式 客户模糊问题的建议模式，超出用户需求 知识场景化应用：识别、知识框架模型、知识匹配等 知识优化： 建立知识库优化流程、跨部门协作：准确性、及时性与支持动力	阐述人工智能知识库运营的步骤与流程，将相应认知、技能、方法与角色关联，渗入到每个步骤中。 在每一步骤里面都涉及到具体的方法和练习。通过现场练习和案例分析使学员提升人工智能知识库运营的能力，从源头考虑知识库的价值转化问题。使参训学员具备解决知识库建设与运营中常见问题的能力。	5.5小时
模块四：知识图谱认知运营体系 理解知识图谱三要素：实体、属性和关系 大语言模型与知识图谱的关系，知识图谱应用的关键场景 构建知识图谱的步骤 选定构建知识图谱的场景：二个维度 提取知识领域的实体，确定其关键属性构建实体之间的关系并验证 构建场景的知识图谱并应用 发现问题并持续优化知识图谱    构建知识图谱的人员分工：业务主题专家（SME）、知识库采编人员、IT技术人员 构建知识图谱的技术工具 案例分享：用大模型构建知识图谱 从知识图谱到上下文工程（Context Engineering）	通过本模块的学习，使人工智能知识库相关人员理解知识图谱及其逻辑，提升相关认知并能够参与建设和运营。	2.5小时
模块五：常见问题问答分析常见问题，现场互动，头脑风暴	答疑解惑，测试学员掌握情况，并通过点评强调重要内容，对讲述内容进行总结。	1.0小时