一种智能化的技术服务费的在线咨询系统的制作方法

本发明涉及咨询系统相关，具体为一种智能化的技术服务费的在线咨询系统。

背景技术：

1、技术服务费在线咨询系统是一种基于技术服务商提供技术服务的在线咨询平台，可以帮助客户更加方便快捷地获取技术服务和技术服务的相关费用。

2、传统的在线咨询系统需要大量的客服人员来对顾客进行服务，这会增加企业的运营成本，而且由于人力资源的限制，客服人员的服务质量和效率也会受到限制，且传统的在线咨询系统需要人力资源来提供服务，因此服务时间受限，客户只能在固定的时间内获得服务支持，另外由于客服人员的素质、能力和经验等差异，服务质量参差不齐，可能会影响客户的体验和满意度，同时统的在线咨询系统需要客服人员来处理客户的问题，客服人员需要逐一处理客户的问题，因此服务响应速度相对较慢。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种智能化的技术服务费的在线咨询系统，以解决上述背景中所提出传统的在线咨询系统需要大量的客服人员来对顾客进行服务的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能化的技术服务费的在线咨询系统，所述系统包括智能咨询模块、技术服务类型提取模块、技术服务商智能推荐模块、在线沟通渠道建立模块、暂代服务商收取服务费模块、反馈评级模块和服务管理模块；

3、其中，所述智能咨询模块利用人工智能对话模型为客户提供接待工作，与客户进行对话，接待客户的咨询，了解客户所面临的问题，引导客户提出自己需要的服务，同时还要精确识别提取客户需要的技术服务类型和要求；

4、所述技术服务类型提取模块是利用机器学习技术对chat gpt 4.0进行训练而实现的一个功能模块；

5、所述技术服务商智能推荐模块是一个关键的组成部分，它可以通过机器学习技术来对客户的需求进行分析，并推荐合适的技术服务商列表，以供客户进行选择；

6、所述在线沟通渠道建立模块用于在客户选定合适的技术服务商后，为客户和技术服务商建立在线咨询平台，方便双方进行沟通和协商；

7、所述暂代服务商收取服务费模块包括服务费用的计算、服务费用的支付、服务费用的结算和服务费用的退还；

8、所述反馈评级模块包括反馈评级的方式、评级标准的制定、反馈评级的结果和反馈评级的管理和监控；

9、所述服务管理模块是指技术服务商用于管理技术服务的后台系统，一般包括服务订单管理、服务人员管理、服务内容管理、客户信息管理和反馈评级管理。

10、进一步地，所述人工智能对话模型使用openai的chat gpt 4.0模型，利用chatgpt 4.0模型对客户进行接待和对话，询问客户面临的问题以及需要的服务类型，并回答客户关于技术服务的相关问题，所述智能咨询模块包括在线服务平台和电话语音服务模块；所述在线服务平台包括登录界面和服务接待界面，客户需要输入用户名和密码才能登录网页端，如果尚未注册则需要进行注册，同时可以提供使用社交媒体账号或手机号码进行登录的选项，注册后需要绑定支付渠道。

11、进一步地，所述电话语音服务模块包括以下模块：

12、语音识别模块：利用语音识别技术将电话语音内容转换为文本格式，使用现有的语音识别api或者自行开发语音识别模块；

13、文本预处理模块：对转换后的文本进行预处理，包括去除停用词、词干提取和实体识别；

14、对话管理模块：利用对话管理模块对接收到的文本进行处理，负责接收和处理用户输入、生成回复和维护上下文；

15、文本生成模块：利用chat gpt 4.0对处理后的文本进行生成回复；

16、语音合成模块：将chat gpt 4.0生成的文本回复转换为语音格式，以便通过电话进行回复。

17、进一步地，所述chat gpt 4.0的具体训练方法如下：

18、s1.数据收集：首先，需要收集大量的训练数据，这些数据包含客户提出的问题和相应的技术服务类型，从公司内部的数据库、客户服务中心的记录和社交媒体收集数据；

19、s2.数据准备：对于收集到的数据，需要进行预处理和清洗，以去除无用信息并标记每个数据点的服务类型，使用自然语言处理技术，例如分词、词性标注和实体识别技术对数据进行处理；

20、s3.特征提取：特征提取是将原始数据转换为可用于机器学习算法的数字表示形式的过程，使用词袋模型或者tf-idf技术来提取特征，并将其转换为向量形式；

21、s4.选择算法：选择适合数据集的机器学习算法，所述机器学习算法包括监督学习算法和深度学习算法，所述监督学习算法包括支持向量机、决策树和随机森林，所述深度学习算法包括卷积神经网络和循环神经网络；

22、s5.模型训练：使用训练数据集对选择的机器学习算法进行训练，将数据集分为训练集、验证集和测试集，使用训练集进行模型训练，使用验证集进行模型选择和调整，使用测试集进行模型性能评估；

23、s6.模型调整：根据模型在验证集和测试集上的表现，进行模型参数调整和算法选择，以获得更好的性能；

24、s7.模型部署：将训练好的模型部署到chat gpt 4.0中，以实现自动识别客户问题并提取所需的技术服务类型。

25、进一步地，所述技术服务商智能推荐模块包括以下步骤：

26、s1.数据收集：首先，需要收集大量的数据，包括技术服务商的信息、服务项目和历史业绩，以及技术服务类型提取模块所提取的客户的需求和反馈评级模块提供的客户反馈；

27、s2.数据准备：使用自然语言处理技术对收集到的数据进行预处理和清洗，以去除无用信息并标记每个数据点的服务类型，所述自然语言处理技术包括分词、词性标注、实体识别，在对反馈评级模块提供的客户反馈进行处理时，需要筛选出不真实的反馈；

28、s3.特征提取：特征提取是将原始数据转换为可用于机器学习算法的数字表示形式的过程，使用词袋模型或者tf-idf技术来提取特征，并将其转换为向量形式；

29、s4.推荐算法：选择适合数据集的推荐算法，常用的算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和矩阵分解推荐；

30、s5.模型训练：使用训练数据集对选择的推荐算法进行训练，将数据集分为训练集、验证集和测试集，使用训练集进行模型训练，使用验证集进行模型选择和调整，使用测试集进行模型性能评估。

31、进一步地，所述s2.数据准备中可以采用以下方法来筛选出不真实的评价反馈：

32、通过数据分析算法来检测评价反馈的真实性，使用文本挖掘算法和自然语言处理技术，对评价反馈的文本进行分析，检测是否存在相似的、复制粘贴的、机器生成的、无意义的或明显的虚假信息，如果检测出这样的信息，就可以将评价反馈标记为不真实的；

33、采用人工审核机制，审查评价反馈的真实性，雇用专业人员对评价反馈进行审核，对于存在疑点的评价反馈进行进一步的调查和核实，如果评价反馈被确认为不真实的，就可以将其删除或标记为不可信的；

34、加强用户身份验证和评价反馈限制，设置用户账户验证机制，要求用户提供真实的个人信息和联系方式，并限制每个用户的评价反馈数量和频率；

35、建立投诉机制和评价反馈监控系统，为用户提供投诉机制，让用户举报不真实的评价反馈，并建立评价反馈监控系统，对系统中的评价反馈进行实时监控和处理。

36、进一步地，所述数据分析算法包括情感分析、聚类分析和分类分析和关联规则挖掘，其中聚类分析采用k-means算法，所述分类分析采用决策树算法。

37、进一步地，所述在线沟通渠道有以下两种方式：

38、在线聊天：客户可以和技术服务商通过在线聊天软件进行实时沟通；

39、在线会议：客户和技术服务商通过在线会议功能进行视频会议。

40、进一步地，所述反馈评级模块包括以下内容：

41、反馈评级的方式：客户通过技术服务商提供的反馈评级系统，对技术服务商的服务质量进行评价，评价方式采用评分、留言相结合的方式。

42、评级标准的制定：服务内容、服务质量和服务效果对技术服务商制定相应的评级标准。

43、反馈评级的结果：根据客户的反馈评级结果，对自身的服务质量进行分析和改进。

44、反馈评级的管理和监控：技术服务商加强对反馈评级机制的管理和监控，例如对评级结果的统计和分析、对评级信息的保密和安全等方面进行全面的管理和监控。

45、进一步地，所述评级标准包括以下内容：

46、服务态度：包括服务人员的礼貌和耐心，评价标准包括不满意、一般、满意或者非常满意；

47、服务响应时间：包括服务人员的响应速度和服务周期，评价标准包括超出预期、符合预期或者未达预期；

48、服务质量：包括服务内容的准确性、完整性和实用性，评价标准包括不满意、一般、满意或者非常满意；

49、问题解决能力：包括服务人员的技能和解决问题的能力，评价标准包括未解决、基本解决或者完全解决；

50、服务效果：包括服务对业务发展的影响和效果，评价标准包括未见效果、初步见效果或者显著见效果。与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

51、本发明提出的一种智能化的技术服务费的在线咨询系统，采用人工智能对话模型来取代人工客服与客户对话沟通，进行接待服务，具有以下优势：

52、1.24小时不间断服务：人工智能对话模型可以实现24小时不间断服务，无需考虑人力资源的限制，可以随时为客户提供服务支持。

53、2.服务响应速度快：人工智能对话模型可以实现实时对话和快速响应客户的问题，大幅缩短了客户等待时间，提高了服务效率。

54、3.服务质量稳定：人工智能对话模型不会受到人工客服个人素质、能力和经验等因素的影响，可以提供稳定、一致的服务质量。

55、4.可扩展性强：人工智能对话模型可以针对不同的服务领域和客户需求进行定向学习和优化，具有较强的可扩展性和适应性。

56、5.精准度高：人工智能对话模型可以根据客户的问题和需求，快速匹配最合适的解决方案和服务内容，提高服务的精准度和质量。