多数组织认为客户服务是一种开销，实际上还可以将客户服务看成是一种机会。它可以让你在销售后继续推动客户的价值。成功的企业深知，客户服务不仅可以留住客户，还可以增加企业收入。客户服务是被低估的手段，它可以通过推荐、见证和经典的口碑来加强营销和销售工作。而且，实时地、无延迟地服务客户是至关重要的。随着人工智能的出现，这一要求变得可以实现了。
有了人工智能，就有可能在客户的旅途中协助处理旅程中出现的任何问题。另外，通过人工智能主导的聊天机器人和机器学习（ML）能力，如NLP和即时数据分析，能够解决很多现实问题。最后，随着矢量数据库的不断采用，企业可以利用非结构化的数据来迎合客户的需求。
客户支持中的人工智能
有趣的是，有史以来第一个用于客户支持的人工智能聊天机器人诞生于20世纪60年代，当时ELIZA，一个心理智能的虚拟助手，帮助医生进行诊断和治疗。在那之后，它就退居二线了。直到现在，当客户要求即时满足的时候。根据Hubspot的研究，90%的客户希望对他们提出的问题有一个即时回应。此外，该报告还显示，80%的客户在经历了糟糕的体验后会停止与服务公司的业务往来。这凸显了良好的客户服务和全天候为客户提供服务的重要性。
无独有偶，随着ChatGPT在全球舞台上大放异彩，我们得以见证一场以人工智能为主导的客户服务革命的产生。
ChatGPT的崛起
ChatGPT被誉为信息时代的新转折，它是一个基于人工智能的平台，以对话的方式对复杂的问题给予回答。它由OpenAI建造，其设计和训练是为了理解并回答人类提出的问题。因此，ChatGPT打破了对话式人工智能的可能性。
定义ChatGPT
ChatGPT: 信息时代的一场革命？
ChatGPT是一个建立在GPT-3.5基础上的高级聊天机器人，可以以对话的形式与人类交谈。它遵循大型语言模型（LLM），经过训练可以准确预测句子中的下一个词。虽然它看起来像手机上的自动完成的功能，但ChatGPT在一个不现实的规模上做到了这一点。研究人员了解到，它接触的数据越多，其对话能力就越好。
下面列出了ChatGPT的一些商业用例：
客户服务
通过训练ChatGPT与客户的大量互动，你可以对最常问的问题自动生成回应。
文本生成
您可以通过提交适当的查询来创建社交媒体帖子或产品描述。
情绪分析
您可以通过分析反馈声明中的情绪来监测客户的情绪。
对话式人工智能
它可以快速分析病人数据，以建议正确的诊断和治疗方案（ELIZA的更高级形式）。
虚拟助理
ChatGPT可以非常容易地生成信息、电子邮件或任何内容。
GPT-4难以置信的愿望
当我们在理解ChatGPT的能力时，OpenAI已经以GPT-4的形式对其进行了升级。虽然它的前身有1750亿个参数，但据说GPT-4将有1万亿个参数，这使得它的速度和智能程度令人难以置信。
对于你提出的每一个查询，GPT-4将用1万亿个参数来处理，以给出最准确的结果。尽管它尚未发布，但GPT-4将在客户服务方面引起令人震惊的转变。
ChatGPT对客户服务的挑战
ChatGPT根据它所接触到的信息，对所提交的查询进行回复。因此，当您使用该工具在您的网站上为客户提供服务而不先对其进行培训时，它将有局限性。此外，由于它只能从网站和其他门户等面向互联网的资产中获取有关贵公司的信息，所以答案可能不准确或没有帮助。
ChatGPT的第二个限制是客户询问的固有性质。大多数客户的问题是模糊的，需要进行逻辑翻译才能提供适当的答案。不幸的是，ChatGPT还没有掌握这种艺术。
ChatGPT可能还不能完全胜任管理你的客户服务，但这不应该阻止你应用AI来改善客户体验。
建立人工智能客户服务代理
许多组织限制了人工智能战略，他们为了改善客户服务，通过引擎来生成自动化响应，但是这些响应大多比较通用。然而，客户希望得到个性化的、更加能够彰显专业能力的回答，同时对回答的响应时间也有要求。你可以通过建立一个CS代理，使用NLP（自然语言处理）和NLU（自然语言理解）来理解客户查询的背景，从而提供准确和按需的客户体验。然后，通过给它注入人工智能运行的搜索功能，就可以提供类似人类的无缝虚拟对话。
提供人工智能体验的主要挑战是，公司拥有大量的非结构化数据，管理和分析起来很复杂。这种看法随着ChatGPT的出现而迅速改变，尽管矢量数据库在之前就已经被用于管理非结构化数据。
下面显示的架构定义了一个无缝和有效的客户支持代理工作流程。
基于人工智能的客户支持涉及两个不同的流程–一个是索引服务，另一个是查询服务，分别用绿色和黄色表示。让我们来看看它们是如何工作的。
索引服务
索引服务将数据传输到包含文档的知识库中，并从知识库中获取数据。随着知识库中每个文档的增加或改变，Embedding的API被激活，将新的信息转换为向量。这些向量然后被添加到向量数据库中，以方便快速的语义搜索。
查询服务
使用查询服务，你可以提供一个文本查询，在一个类似于索引的过程中，Embeddings API会将其变成一个向量。然后，这个向量被用来通过数据库搜索和匹配文档，并给出最佳结果。由于搜索引擎已经准备好了文件的向量，所以它使这一过程变得简单而快速，甚至对数百万的文件也是如此。
什么是矢量数据库？
矢量数据库通过ML（机器学习）模型驱动的方式嵌入存储、索引和搜索整个非结构化数据。它有效地简化了数据集，将数据对象表示为数值，以便在一个被称为矢量嵌入的过程中进行管理。
矢量数据库对这些嵌入进行索引，这样就可以将矢量相互比较，或与搜索查询的矢量比较。矢量数据库促进了数据管理功能，如创建、读取、更新和删除。相似性搜索和元数据过滤是矢量数据库的另外两个基本功能，为你提供全面的搜索能力。
矢量数据库的一些例子：
Qdrant：一个相似性搜索引擎和矢量数据库，通过API提供存储、搜索和管理矢量等服务，同时实现动态查询规划和有效加载数据索引。在其他矢量搜索引擎中，Qdrant是一个强大且可扩展的选择。
Vertex：Vertex人工智能机器引擎由谷歌打造，是一个低延迟的矢量数据库，它根据矢量嵌入的独特方面来组织矢量，以促进轻松的和可扩展的搜索。
NucliaDB：NucliaDB是一个开源的、云原生的矢量数据库和分布式搜索引擎，允许你在其云基础设施上存储数据。
语言人工智能服务
应用人工智能进行语言分析正迅速成为各行业的趋势。各种企业都在寻找人工智能解码文本的用例，并获得有价值的商业洞察力。文本可以是书面、口语或视觉格式。你可以利用你的非结构化数据：文本、语音、图像和视频来生成人工智能数据集，并用来智能你的ML算法和模型。
相当多的公司，如OpenAI、Cohere和AI2Labs提供API，允许你访问促进自然语言应用的先进模型。
客户支持的未来
在新兴技术的支持下，客户服务有望实现巨大的飞跃，改善客户体验和提升更好地支持客户的能力。公司正在寻求大量依靠自助服务平台和聊天机器人来改善他们的知识库，以磨练基于人工智能的对话。此外，近年来NLP的进步使虚拟援助成为无缝的客户服务工具。例如，聊天机器人现在可以进行类似人类的对话，只有在复杂的情况下才需要人类的干预。
