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AI客服APP開發(fā)流程分為需求剖析、技能原型、數(shù)據(jù)搜集與預(yù)處理、模型練習(xí)、規(guī)劃用戶界面等流程。

1、需求剖析

- 確認(rèn)目標(biāo)用戶和場(chǎng)景：明確APP是面向企業(yè)客戶仍是普通顧客，用于售前咨詢、售后支持仍是其他場(chǎng)景，比如電商途徑的顧客咨詢商品信息就歸于售前咨詢場(chǎng)景。

- 整理功用需求：包含常見問題解答、多輪對(duì)話、語(yǔ)音及文字輸入、心情辨認(rèn)與安慰、問題轉(zhuǎn)接等功用。例如，智能客服要能夠辨認(rèn)用戶的憤怒心情并進(jìn)行安慰。

2、技能選型

- 天然語(yǔ)言處理（NLP）結(jié)構(gòu)：挑選合適的NLP結(jié)構(gòu)用于語(yǔ)義了解、生成回復(fù)，像Transformer架構(gòu)的模型（如BERT、GPT等）就比較先進(jìn)。

- 語(yǔ)音辨認(rèn)與組成技能：依據(jù)需求挑選語(yǔ)音辨認(rèn)引擎（如科大訊飛、百度語(yǔ)音等）和語(yǔ)音組成技能，來完成語(yǔ)音交互功用。

3、數(shù)據(jù)搜集與預(yù)處理

- 搜集對(duì)話數(shù)據(jù)：從多種途徑搜集客服對(duì)話數(shù)據(jù)，包含前史客服記載、常見問題文檔等。

- 標(biāo)示數(shù)據(jù)：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)示，如標(biāo)示問題類型、目的、情感傾向等，幫助模型更好地學(xué)習(xí)。

4、模型練習(xí)

- 練習(xí)語(yǔ)義了解模型：使用標(biāo)示好的數(shù)據(jù)練習(xí)模型，讓其能夠了解用戶問題的目的和要害信息。

- 練習(xí)回復(fù)生成模型：使模型能夠依據(jù)用戶目的生成合理、天然的回復(fù)內(nèi)容。

- 練習(xí)語(yǔ)音相關(guān)模型（如有語(yǔ)音功用）：練習(xí)語(yǔ)音辨認(rèn)模型提高辨認(rèn)精確率，練習(xí)語(yǔ)音組成模型讓語(yǔ)音回復(fù)更天然。

5、規(guī)劃用戶界面（UI）

- 界面布局：規(guī)劃簡(jiǎn)潔、直觀的界面，區(qū)分語(yǔ)音輸入、文字輸入?yún)^(qū)域，設(shè)置對(duì)話展現(xiàn)窗口等。

- 交互規(guī)劃：保證用戶能夠方便地建議對(duì)話、查看前史記載、中止或重新開始對(duì)話等。

6、開發(fā)后端系統(tǒng)

- 建立服務(wù)器：用于處理用戶懇求、運(yùn)行AI模型、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)等。

- 完成API接口：方便前端與后端以及不同模塊之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。

7、功用集成與測(cè)驗(yàn)

- 集成功用模塊：將練習(xí)好的模型、UI和后端系統(tǒng)集成在一起，形成完整的APP。

- 功用測(cè)驗(yàn)：進(jìn)行黑盒測(cè)驗(yàn)、白盒測(cè)驗(yàn)等，檢查各項(xiàng)功用是否正常，如語(yǔ)音辨認(rèn)是否精確、回復(fù)是否合理等。

- 功用測(cè)驗(yàn)：測(cè)驗(yàn)APP在不同網(wǎng)絡(luò)條件、設(shè)備功用下的呼應(yīng)時(shí)刻和穩(wěn)定性。

8、優(yōu)化與上線

- 優(yōu)化問題反應(yīng)：依據(jù)測(cè)驗(yàn)成果和用戶反應(yīng)，優(yōu)化模型和APP開發(fā)的功用、功用。

- 發(fā)布上線：將APP發(fā)布到應(yīng)用商店，后續(xù)繼續(xù)搜集用戶反應(yīng)，不斷迭代晉級(jí)。