田志刚讲大模型驱动的呼叫中心智能知识库构建与优化实战公开课

KMC讯，8月7日至8日，知名知识管理专家、KMCenter主任田志刚应某培训公司邀请，在北京为呼叫中心知识管理人员讲述大模型驱动的呼叫中心智能知识库构建与优化实战公开课。

课程以大语言模型（LLM）为代表的新一代人工智能介绍开始，阐明了未来呼叫中心知识库发展的五个趋势。因为AI技术的深入应用，对于知识库相关人员能力提出了新的要求：不仅仅要考虑知识库服务坐席代表或直接客户，还要考虑ForAI能够理解的问题。

For人和ForAI既有共同的要求，也有差异性。对于知识库搭建和运营，首先要界定清楚不同类型知识库里面核心内容的类型：产品介绍、活动、问题解决、故障排除、FAQ等，其次是考虑内容的客户化、结构化、场景化改造和生产，再次是构建适合人类应用知识的多维分类体系或AI需要的元数据管理规范、知识图谱构建方法等内容。最后是结合客服中心的关键问题构建知识框架、填充知识内容，达成场景化知识应用。同时，能够通过RAG方式生成专用的AI问答、故障处理Agent等方式。

在课程中，分享了众多行业内容相关AI应用的案例：搭建AI质检应用，从之前的部分抽检实现全员高效质检，发现问题提升效率；结合人工智能大模型的适时培训应用帮助呼入和呼出员工提升应答智慧，保持高水平服务。

对于大模型应用，由于公开应用的大模型缺乏行业和专业背景，对于坐席代表能理解的内容，而AI则不一定明白。

为了减少幻觉提升其输出的准确性，田志刚老师分享了三个层次的应用模型，从术语统一层面使LLM理解不同的行业和企业，具备企业私有知识；为提高AI应用内容的语义丰富度，用客户思维分析元数据需求，确定描述型元数据、结构型元数据、管理型元数据、技术型元数据等的规范；在文档层面，田老师分享了AI对于文档理解的偏好，除了结构化的表达，对于复杂问题需要示例和解读，对于图片、视频等内容的处理，并分享了高质量适合AI文档的标准，并提供了相应的内容模板、相关检查清单。对于知识库运营过程，则分享了如何通过AI发现知识缺口和需求热点、运营数据实时报名生成等内容。

基于知识库人员的职业发展，田志刚老师分享了纵向和横向的两种路径，指出在AI时代，其实对于呼叫中心的知识管理人员提出了更高的要求，其背后一个层次是对于业务的深刻洞察和对于AI的理解，知道哪里需要AI、AI能做什么不能做什么；更深的层次其实是对个人思维能力（概念思维、分类思维、框架思维、客户思维）和学习能力与知识积累的考验。

整个课程，讲述伴随着学员的现场分析和练习，通过真实场景和需求中的问题，参训学员全心投入进行现场实操，在困惑的过程中体验到新知识的指引，快速实现知识的内化和掌握，课程效果受到参训同学的好评。

本期学员来自于金融、制造、医药、互联网等行业的知识管理负责人、采编、培训、质检等多种岗位，涵盖了海底捞、银联、滴滴、泡泡马特、学而思、中华保险、方太等知名企业。

注明：

田志刚：是知名知识管理专家、KMCenter主任，也是畅销书《卓越秘密如何成为专家》和《你的知识需要管理》的作者。

大模型驱动的呼叫中心智能知识库构建与优化实战：是KMCenter面向呼叫中心智能知识库搭建与优化的品牌课程，以内训和公开课的形式向大家提供服务，感兴趣可以联系微信号:511956894 或电话：010-62925738