基于AI 的智能客服软件架构设计与实现

1 AI 客服应用优势

在客户服务领域，AI 客服被广泛运用，该客服软件主要是运用人工智能技术构成，能够通过自然语言处理以及语音识别等技术对人们的大脑以及沟通方式进行模拟。AI 客服和传统的客服方式相比，有以下几点优势：第一，AI 客服的使用可以提升服务效率，因为可以全天不间断的服务，不会受到一定的局限性，以此满足用户的体验感。不仅如此，AI 客服的使用能够第一时间处理较多的问题，以此给到用户满意的回答。第二，AI 客服的运用可以减少后续成本的支出。在大部分情况下，AI 客服只需要进行初期投入以及后期投入，可以减少各项资源的支出，为整体的经济效益带来提升。第三，可以落实个性化服务。AI 客服能够按照用户上传的文档生成专属客服，然后对交互记录进行分析，为用户服务质量带来提升。第四，促进机器学习和 NLP 的结合，可以为客服软件的更新进度带来推动作用。另外，把 AI 客服软件的作用充分发挥出来，不仅可以理解用户的查询，还可以为用户问答带来便捷。比如，在人工智能技术的辅助下，客服软件可以从大量的客户交流当中学习，不断优化其回答的质量，为和人类用户的交互质量带来提升。

2 智能客服系统研究现状分析

在 AI 技术领域，智能客服软件占有关键的地位，随着时代的不断进步，现阶段该软件越来越成熟。通过对国内外的研究现状表明，智能客服软件可以为服务行业的发展带来推动作用。

智能客服软件在发展进程中，很多的研究机构都在重视深度学习技术提升系统的理解水平。现阶段我国的智能客服软件研究取得了明显的进步，很多的科技公司都在该领域投入了较多的资源，在这样的情况下，不仅可以为查询工作带来一定的便捷，还可以在繁琐的对话场景中提供数据支持。通过运用深度学习模型，可以为精度带来提升。

3 基于AI 的智能客服软件架构设计

3.1 架构层级设计方案

智能客服软件系统架构设计的过程中，要对架构层级进行明确，比如可以分为 AI 客服数据层、逻辑层以及表现层。在系统当中各个层级的职责不一样，所以要对各个层级给予同样的重视，为智能客服系统的完善性带来保障[1]。

在智能客服软件系统当中，AI 客服数据层占有关键的地位，该层级主要是负责存储和管理工作，为各个数据信息的整合性带来保障，同时避免出现信息丢失的现象。该层级包含用户数据、交互记录以及配置信息等。想要在一定程度上确保数据处理的效果和安全性，在大部分情况下，要使用分布式数据库系统，为数据存储工作效果带来提升。另外，数据层要具备较强的数据处理水平，这样可以对繁琐的数据进行挖掘和分析。

除此之外，在智能客服软件系统当中，逻辑层在其中可以发挥重要的作用，主要是对业务逻辑进行处理。在该层级当中，系统可以通过各种算法和模型处理用户的输入，可以把自然语言理解等功能充分发挥出来。另外，在进行逻辑层设计的过程中，要重视算法和模型的选取，为落实和数据层交互工作带来促进作用。不仅如此，逻辑层还需要处理与外部系统的集成，这样可以支持繁琐的业务场景。

3.2 自然语言处理

在人工智能领域，自然语言处理工作占有关键的地位，全面贯彻落实到智能客服系统当中，不仅可以为文本的分析带来辅助作用，还可以为上下文建模带来便捷 [2]。

在进行文本预处理的过程中，智能客服系统可以运用分词以及依存句法等方式对用户输入文本数据进行处理，这样可以确保数据能够满足相应的语法规范标准，为后续的工作奠定基础。另外，在进行语义理解的过程中，系统可以运用预训练语言模型对各项结构的关系进行明确，为命名实体识别的精度带来提升。除此之外，AI 智能客服系统要把高频领域术语以及固定表达式特点进行标注，把该方法的作用充分发挥出来，可以为信息理解水平带来一定的提升，同时提升用户查询的便捷程度。

在进行文本相似度计算的过程中，AI 智能客服软件系统要运用针对性的计算方式，同时和词向量方法相结合，为计算的精确性和效率带来提升。另外，把系统与命名实体识别技术相结合，可以对文本当中的实体进行自动识别，确保可以把AI 智能客服的作用充分发挥出来 [3]。

3.3 智能客服知识库的更新

在 AI 智能客服知识库当中包含了已经整理好的数据信息，信息的丰富性直接影响着服务的体验感。线上服务平台智能客服的更新和设计不仅可以通过抓取实时的信息对自身的知识库进行更新，还可以跟随时代发展的脚步积极引入先进的学习技术，使智能客服系统在工作中通过较好的特征对学习水平带来提升，同时还可以促进知识库内容的更新。另外，把以上两种设计方式的作用充分发挥出来，智能客服软件系统的学习水平会有所提升，同时还不会受到一系列人为因素的影响。除此之外，因为不断对新收集的数据信息进行自主学习，系统会满足智能化的发展需求，最后为智能客服知识库的完善性带来保障。

3.4 用户交互功能

在进行 AI 智能客服系统设计的过程中，用户交互模块占有关键的地位，直接影响着最后设计的效果。想要在一定程度上提升交互的智能化水平，系统要使用多轮对话机制，确保可以把该机制的作用充分发挥出来，为上下文逻辑的响应速度带来提升 [4]。在这样的情况下，不仅可以对单轮次的用户输入内容进行分析，还可以运用上下文管理策略对用户的信息查询带来辅助作用，最后为对话的连贯性带来保障。

在 AI 智能客服系统当中包含了多模态交互技术，把该技术的作用充分发挥出来，可以促进文本和语音之间的多模态交互。系统既可以掌握用户发出的语音指令，还可以以自然流畅的方式给予语音反馈，为用户的体验感带来一定的提升。另外，重视个性化推荐功能，可以对用户历史数据进行咨询记录，然后根据实际情况对内容进行调整，这样不仅可以为用户体验感带来提升，还可以促进智能化目标的落实[5]。

结论

综上所述，现阶段，在时代发展的进程中，AI 智能技术被广泛运用。本文首先阐述 AI 客服应用优势，然后对国内外发展现状进行分析以及研究，最后根据其现状探讨 AI 智能客服软件架构设计策略，比如详细设计方案，包括数据层、逻辑层、表现层的设计等，同时要重视知识库的构建，把这些策略全面贯彻落实到位，不仅可以为智能客服系统的运行效率带来提升，还可以在一定程度上减少成本的支出，最后为用户的体验感带来提升。

参考文献：

[1] 李刚，张曦月，杨维 . 基于改进 Seq2Seq 模型的电力智能客服系统设计方法研究 [J]. 电力信息与通信技术，2023,21(8):68-74.

[2] 秦沛聪，潘威华，石宝源，等 . 基于深度学习的智能产品说明 AI 客服设计 [J]. 信息记录材料，2023,24(8):104-107,112.

[3] 岳华，宋夏，刘雯，等 . 基于流畅体验理论的湖南省烟草智能客服系统优化设计 [J]. 中国集体经济，2023(14):165-168.

[4]苏静.基于Chatterbot的楼宇客服智能对话机器人设计[J].电气时代，2023(3):74-77.

[5] 李西南，李强，张四海 . 铁路智能客服系统的设计及应用 [J]. 铁路计算机应用，2022,31(9):29-32.