知識庫與問答語料建置
彙整常見問題、產品資訊與作業規則,整理成結構化知識庫,讓 AI 客服的每一句回覆都有依據。
AI Customer Service Training
把公司的知識庫、回覆規則與真人接手條件訓練進 AI 客服,讓它答得準、也知道什麼時候該停
Overview
AI 客服訓練不是把資料丟給模型就結束。我們協助企業整理問答語料、定義回覆邊界與真人接手時機,讓 AI 客服在 LINE 官方帳號、官網或內部系統上穩定回覆訂單、營業資訊與售後問題。
所有規則都以可勾選的模組描述,不需要企業自己撰寫 prompt;上線後依對話紀錄持續補強知識庫與規則,形成可量測的訓練循環。
Capabilities
從知識庫、回覆規則到真人接手與成效追蹤,AI 客服上線所需的環節都由自有團隊負責。
彙整常見問題、產品資訊與作業規則,整理成結構化知識庫,讓 AI 客服的每一句回覆都有依據。
以模組取代純文字指令:貼圖不回、空白訊息不回、命中關鍵字轉真人客服,並可排定優先順序與測試命中結果。
串接 LINE 官方帳號、官網對話視窗與既有客服信箱,同一套知識庫服務不同入口。
AI 判斷超出範圍時轉入人工佇列,並自動整理客人問題、已處理內容與建議下一步,真人不必從第一句看起。
設定不得回答的題目(報價承諾、個資、法務判斷),避免 AI 亂承諾,敏感資料不進入訓練語料。
追蹤 AI 成功處理率、轉真人比例與未命中問題,定期回補知識庫並調整規則,準確度隨時間提升。
Training Pipeline
六個階段循序推進,每階段都有明確交付內容,避免 AI 客服上線後答非所問。
彙整近期對話紀錄與客服信箱,統計問題類型與占比,確認哪些題目適合交給 AI。
把散落在文件、公告與人員經驗中的答案整理成標準問答,統一用詞與回覆口吻。
設定訊息類型、關鍵字與動作模組,明確定義何時回覆、何時沉默、何時轉真人客服。
以歷史問題批次測試回覆品質,逐題校正錯答與漏答,確認命中率達到上線門檻。
先以人機並行方式運作,真人覆核 AI 回覆內容,逐步放寬 AI 可自主處理的題型。
依成效報表找出未命中問題,定期補充知識庫與規則,維持回覆準確度與服務品質。
Use Cases
從 LINE 官方帳號到訂單查詢與內部問答,依服務量與題型逐步擴充 AI 可處理的範圍。
營業時間、訂位、產品規格與活動辦法等重複問題由 AI 即時回覆,尖峰時段不漏訊息。
串接訂單或會員系統後,AI 可協助查詢進度、退換貨規則與保固範圍。
以內部規章與作業流程訓練助理,讓新進人員快速找到正確作法,降低前輩重複回答。
活動期間問題暴增時由 AI 分擔第一線問答,真人專注處理需判斷的個案。
Related Cases
實際導入現場的知識庫規模、AI 成功處理率與真人接手流程。
FAQ
導入前最常被問到的資料準備、正確率與時程問題。
最實用的是既有的客服對話紀錄、常見問題文件與產品資訊。我們會協助把這些內容整理成結構化知識庫,若資料零散,也可從問題類型盤點開始逐步建立。
可以。平台以可勾選的規則模組取代手寫指令,設定訊息類型、關鍵字與對應動作即可,並附測試面板讓您先確認會命中哪一條規則。
我們會先設定拒答邊界,把報價承諾、個資與法務判斷等題目排除,超出知識庫範圍時改為轉真人客服,並在人機並行期由真人覆核回覆內容。
知識庫齊備的情況下,一般 3~6 週可完成語料整理、規則設定與上線前測試;後續每月依成效報表補強知識庫與規則。
可以。AI 回覆紀錄、待接手佇列與知識庫維護都在同一個工作台,客服看得到 AI 回了什麼,並可隨時接手對話。
Private AI Topic Cluster
以 RAG 串接企業既有資料庫與文件庫,在權限控管與資料不外流的前提下讓 AI 進入日常營運。
20 年系統開發經驗、各大產業導入實績,從需求釐清到上線維運一站完成。