聯繫我們

課程簡介

大型語言模型(LLMs)簡介

  • 人工智慧在客戶支援中的概觀
  • LLM 的基礎知識
  • 聊天機器的演進:從簡單腳本到 AI 驅動的支援

LLM 的架構

  • 理解 LLM 的核心構建模塊
  • 神經網路與深度學習在 LLM 中的應用
  • LLM 的訓練:資料、演算法與運算資源

將 LLMs 實施於聊天機器人

  • 在現有系統中整合 LLMs 的策略
  • 設計對話流程與使用者互動
  • 確保情境理解與一致性

增強聊天機器人的回應性

  • 即時生成回覆的技術
  • 處理同時進行的對話
  • 個人化與預測性支援

使用者體驗與介面設計

  • 打造友善使用者的聊天機器人介面
  • 透過視覺與文字線索提升參與度
  • 回饋迴路與持續改善

倫理考量與合規性

  • LLM 的隱私與資料安全
  • 客戶支援中人工智慧的倫理使用
  • 遵循產業標準與法規

測試與部署

  • 品質保證與測試方法論
  • 確保可擴展性與可靠性的部署策略
  • 聊天機器人系統的監控與維護

案例研究與實際應用

  • 分析成功的 LLM 聊天機器人的實施案例
  • 經驗教訓與最佳實踐
  • AI 驅動客戶支援的未來趨勢與創新

專案與評估

  • 設計並構建基於 LLM 的聊天機器人
  • 同儕審查與小組討論
  • 最終評估與回饋

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備基礎程式設計概念的知識
  • 建議擁有 Python 程式設計經驗,但非必要條件
  • 熟悉基礎機器學習概念者較佳

受訓對象

  • 客戶服務專業人員
  • IT 專業人員
  • 業務分析師
 14 小時

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

課程分類