基于LLM和RAG的中邮网院智能客服系统研究  

Research on Intelligent Customer Service System of China Post Online College Based on LLM and RAG

作　　者：张丽静 杜冬梅[1] 刘庆芳[1] 刘海云[1] ZHANG Lijing;DU Dongmei;LIU Qingfang

机构地区：[1]石家庄邮电职业技术学院,河北石家庄050021

出　　处：《邮政研究》2024年第4期66-72,共7页Studies on Posts

基　　金：邮政应用技术协同创新中心资助项目(项目名称:基于开源的大语言模型的企业知识服务研究,项目编号:YB2023002)。

摘　　要：中邮网院客服为百万邮政员工提供培训、学习、考试等全方位服务支持的同时,存在着在学习高峰期回复不及时、全天候接待能力不足等问题。为解决这些问题,文章设计并实现了基于大语言模型、LangChain框架、pgVector向量数据库以及表示学习等技术的智能客服系统原型,旨在利用大模型理解用户复杂的自然语言输入,随时随地以更高效、准确的方式回答用户所遇到的问题,在降低中邮网院客服人工成本的同时,提升用户体验感和满意度。经测试验证了基于检索增强生成和大语言模型实现智能客服的可行性,为中邮网院后续进行智能客服系统建设和选型提供了参考。

关 键 词：大语言模型 RAG LangChain 句向量表示学习模型 向量数据库 

分 类 号：F61[经济管理—产业经济]