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大模型在智能客服領域的落地 可以看到，目前 AIGC 智能客服的優勢?常明顯，隨著 AIGC 智能客服技術的不斷升級和完善，其在?融、電商、物流等領域的應用前景也是十分樂觀的。

但在大模型掀起一場“新革命”革命之前，我們還需要為其鋪好每一段路，不能操之過急。比如在智能客服產品領域中，對話通常是限定于特定業務領域和任務驅動的需求。但客戶并不希望訪客進來只是為了尋找?個超級智能、善解?意、會寫會畫的聊天機器?。對話內容必須在企業業務范疇內收斂，服務于客服和營銷場景，解決和處理問題，不要浪費寶貴的資源。直接將 ChatGPT 這類大模型引?客服領域?不加控制，其結果難免會讓人失望。 構建一款能夠實際應用于業務中的大模型并非容易事，通常需要完成多項步驟，包括大模型選型、數據采集清洗、模型訓練、模型測試與評估、模型微調、部署應用等。具體鏈路：

• 選擇開源的通用大模型
• 收集領域數據，用領域數據繼續訓練開源大模型（學術上叫知識注入），得到領域大模型
• 整理領域任務的指令集合（可以半自動生成），用這些指令數據對領域大模型進行指令微調
• 篩選優質的真實場景的客服多輪對話數據，繼續微調領域大模型（使領域大模型的對話能力增強）
• 收集一些安全相關的問題（例如涉及到政治、敏感話題、歧視等），人工給出符合安全要求的答案，繼續微調大模型（對齊到人類的價值觀、規范）
• 模型部署，對接智能客服系統進行應用