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DeepSeek深度賦能——企業客戶服務智能化打造(全案例解析)

課程編號:61794

課程價格:¥15000/天

課程時長:2 天

課程人氣:223

行業類別:行業通用     

專業類別:職業素養 

授課講師:蔣志燕

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
企業管理者、數字化轉型負責人以及業務骨干

【培訓收益】
1、學會大模型核心技術與應用邏輯:深入理解AIGC技術體系,掌握大模型參數量級與智能表現關系、跨模態生成技術等核心要素; 2、掌握DeepSeek提示詞高階應用技巧:熟練運用DeepSeek提示詞六大編寫準則,學會構建適用于客戶服務全場景的話術框架; 3、精通客戶服務場景AI解決方案設計:通過標桿案例拆解,掌握零售數據融合、教育個性化學習引擎等核心技術實現路徑,學會將行業know-how轉化為AI業務邏輯,能夠獨立設計從數據處理、模型訓練到人機協同的全鏈路客戶服務智能化方案。 4、具備DeepSeek私有化部署與安全管控能力:掌握DeepSeek私有云部署的全流程操作,學會敏感信息脫敏、內容合規審查等數據安全策略,構建安全可控的AI應用環境; 5、收獲可遷移的AI項目落地方法論:提煉非結構化數據處理、實時推理優化等五大通用能力,掌握從技術選型、風險控制到業務流程重構的AI項目實施方法論;

 第一講:大模型技術體系與產業實踐
導入:AIGC技術全景
定義:人工智能生成內容的技術范式
三大支柱:算力基礎設施、算法模型架構、高質量數據
應用形態:文本/圖像/音頻/視頻/代碼/3D內容生成
一、人工智能技術解析
1. 核心要素
1)大模型參數量級與智能表現關系(百萬→萬億參數)
2)跨模態內容生成技術(文圖互生、語音合成等)
3)兩階段訓練方法論(預訓練+領域微調)
2. 關鍵技術分支
1)自然語言處理(智能對話/機器翻譯)
2)計算機視覺(圖像識別/視頻分析)
3)強化學習(智能決策/游戲AI)
4)專家系統(知識推理/診斷預測)
二、AIGC技術演進
1. 發展階段
1)早期規則系統(關鍵詞模板匹配)
2)深度學習時代(RNN/CNN局部建模)
3)大模型革命(Transformer全局注意力)
2. 核心架構
1)Transformer的自注意力機制解析
2)上下文窗口擴展技術對比
3. DeepSeek實踐
1)開源模型優勢(商用授權/中文優化)
2)關鍵技術:模型壓縮、混合專家架構
3)應用場景:編程輔助/數據分析/知識問答
三、主流大模型對比
1. 國際模型
1)GPT-4:多模態交互/生態整合
2)Claude3:長文本處理/合規設計
3)Gemini:實時搜索/多模態銜接
2. 國內模型
1)DeepSeek:數學推理/透明化思考
2)通義千問:企業服務集成
3)文心一言:中文理解/本地化適配

第二講:掌握DeepSeek提示詞黃金法則,實現客戶服務效率倍增
一、DeepSeek提示詞技巧賦能客戶服務智能化
1. 真誠+直接:快速響應客戶核心訴求,以簡潔真誠語言建立服務信任
話術框架:您反饋的問題我們立刻跟進,10分鐘內給您初步答復
通用公式:需求確認+解決方案+預期反饋
話術框架:您是說XX問題對嗎?我們建議XX處理方式,您看是否可行?后續有進展會第一時間告知。
2. 說人話:摒棄復雜話術,用通俗語言傳遞專業內容,避免客戶因理解成本產生服務隔閡。
3. 反向引導:通過正向引導激發客戶配合
話術框架:您對問題的描述越詳細,我們越能精準解決,非常感謝您的耐心說明!
4. 善于模仿:借鑒行業優質客服對話案例,優化自身回應邏輯與服務策略。
5. 激發深度思考:針對復雜客訴,引導客服挖掘問題根源
思考:客戶多次投訴背后是否存在系統性流程漏洞?
二、提示詞在客戶服務及關聯場景的實戰提效
1. 客戶服務核心場景
——提供標準化+個性化答復+挖掘真實訴求
2. 跨場景協同提效

第三講:多維拆解DeepSeek實戰案例,提煉客戶服務智能化核心解法
一、AI企業底層應用核心知識點
1. 技術實現層
1)多模態數據融合
零售案例:評論文本+銷售數據+圖像視頻→聯合特征空間構建
交通案例:攝像頭+雷達+GPS→時空對齊算法(DTW動態時間規整)
核心公式:融合特征=α·視覺特征+β·文本特征+γ·時序特征(權重α/β/γ通過注意力機制動態調整)
練習+案例:教材知識蒸餾(Teacher-Student架構)
2)實時決策系統
Reward=通行量×0. 6-等待時間×0. 3-急剎次數×0. 1`
直播案例:流式計算架構(Flink+模型服務)
2. 業務邏輯層知識點
1)行業know-how沉淀
2)工作流重構
直播電商案例:選品→腳本生成→直播→復盤`→AI全鏈路閉環
3)人機協同設計
醫療案例:AI建議+醫生確認雙簽名機制
3. 風險控制層知識點
1)數據安全
2)合規紅線
3)失效應對
交通系統降級方案:AI異常→切換預設信號燈方案
直播容災設計:實時AI故障→觸發預設話術模板
二、可遷移能力矩陣
1. 非結構化數據處理
2. 實時推理優化
3. 領域知識圖譜
4. 多模態融合
5. 高風險管控

賦能客戶服務場景(案例解析)
案例一:百秋AIGC零售全鏈路數智洞察平臺
案例二:大模型賦能長三角教育現代化的應用研究
案例三:通達交通大模型
案例四:直播電商數智化工作臺

智能應用(案例解析)
案例一:開悟多模態模型煥新古典繪畫藝術
案例二:生成式AI情感座艙
案例三:支小寶2. 0-智能金融助理
案例四:網易有靈平臺——面向智能體的人機協作任務平臺
案例五:基于大模型的數據庫智能助手
案例六:“小鋼”數字智能助手

生態服務(案例解析)
案例一:百度智能云千帆大模型平臺
案例二:Baichuan2-13B開源大模型
案例三:面向AI數字內容安全的AI合成文本及圖像鑒別
案例四:圖像數據標注平臺的研發

第四講:DeepSeek私有云部署,筑牢企業知識安全防線
一、DeepSeek本地部署
1. 多服務集成
2. 數據隱私
3. 知識庫集成
二、建立數據本地儲存
——所有數據存儲本地
——支持本地部署的模型調用
三、AI知識庫集成
——支持多種格式的文件導入
——支持網頁導入
人機協同時代——安全與效率的平衡藝術
1. 企業數據隱私保護:敏感信息脫敏處理方案
2. AIGC內容合規審查:版權檢測與事實性校驗工具
3. 人機協作最佳實踐:AI決策的容錯機制設計
贈送:
1. 課程總結+答疑
2. 課程附贈:常用AI工具列表、現場課堂錄屏視頻、老師整理PPT制作素材

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