摘要
本发明提供了一种基于工作流的智能客服应用构建方法与使用方法。所述智能客服应用采用低代码平台构建,所述构建方法包括步骤:根据应用场景构建知识库;输入历史交互数据,利用神经网络模型深入理解用户输入的问题,形成所述问题的综合特征向量;利用深度学习模型对所述知识库的知识片段进行编译,形成所述知识片段的知识向量;通过学习所述历史交互数据中所述综合特征向量与所述知识向量的匹配调用过程,形成问题接收模式下的解答策略;学习用户日常使用习惯,形成行为监控模式下的主动帮助触发条件。本发明降低了智能客服编排的技术要求,提高了智能客服编排的个性化;通过主动和被动两种方式为用户解答问题,提高了智能客服使用效率及满意度。
技术关键词
智能客服
图像特征向量
低代码平台
深度学习模型
神经网络模型
模式
答案
长短期记忆网络
门控循环单元
可读存储介质
数据
策略
习惯
计算机
处理器
场景
思路
语义
图片
系统为您推荐了相关专利信息
规划
深度强化学习
栅格地图
匈牙利算法
计算中心
三维虚拟场景
智能分析方法
数字孪生
监控工业
监控视频流
结构方程模型
变量
深度学习模型
线性回归模型
皮尔逊相关系数
病灶识别方法
交叉注意力机制
深度学习网络
计算机可执行指令
队列