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课程大纲
Large Language Models (LLMs) 简介
- 客户支持中的 AI 概述
- LLM的基础
- 聊天机器人的演变:从简单的脚本到人工智能驱动的支持
LLM的架构
- 了解 LLM 的构建块
- LLM 中的神经网络和深度学习
- 训练 LLM:数据、算法和计算资源
在聊天机器人中实现 LLM
- 现有系统中 LLM 的集成策略
- 设计对话流和用户交互
- 确保上下文理解和连贯性
增强聊天机器人的响应能力
- 实时响应生成技术
- 处理并发对话
- 个性化和预测性支持
用户体验和界面设计
- 制作用户友好的聊天机器人界面
- 视觉和文本提示,提高参与度
- 反馈循环和持续改进
道德考量与合规
- LLM 的隐私和数据安全
- 在客户支持中合乎道德地使用人工智能
- 遵守行业标准和法规
测试和部署
- 质量保证和测试方法
- 可伸缩性和可靠性的部署策略
- 聊天机器人系统的监控和维护
案例研究和实际应用
- 分析 LLM 聊天机器人的成功实施
- 经验教训和最佳做法
- 人工智能驱动的客户支持的未来趋势和创新
项目与评估
- 设计和构建基于 LLM 的聊天机器人
- 同行评审和小组讨论
- 最终评估和反馈
摘要和后续步骤
要求
- 了解基本编程概念
- 建议有 Python 编程经验,但不是必需的。
- 熟悉基本的机器学习概念是有益的
观众
- 客户支持专业人员
- IT 专业人员
- Business 分析师
14 小时