AI驱动的客户支持代理

APPLICATION Jan 7, 2025

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随着先进 AI 技术的出现，客户支持系统正在不断发展，使交互更快、更高效、更个性化。本博客探讨了 AI 驱动的客户支持代理的开发，该代理利用 OpenAI 的 GPT-4、用于语义相似性的 FAISS 和用于部署的 Azure ML。

1、系统概述

AI 驱动的支持代理旨在根据上下文处理客户查询，使用检索增强生成 (RAG) 提供智能响应、优先级排序和分类。这种方法结合了矢量搜索引擎和语言模型，以确保准确的响应。

该架构包括三个主要组件：

数据处理：准备数据集并使用 OpenAI 模型生成嵌入。
检索和生成：使用 FAISS 执行相似性搜索并使用 GPT-4 生成上下文感知响应。
用户界面：通过 Streamlit Web 应用提供无缝交互平台。

2、详细架构

数据处理：

输入：包含客户查询和响应的 CSV 文件。
任务：使用 OpenAI 的文本嵌入模型生成向量嵌入。
输出：用于高效相似性搜索的 FAISS 索引文件。

检索和生成：

FAISS 搜索：从训练数据中找到最相关的响应。
RAG 流程：将检索到的上下文与 GPT-4 模型相结合。
响应生成：针对客户查询生成定制响应。

用户界面：

使用 Streamlit 构建以实现交互性。
允许用户输入查询、查看 AI 响应并提供反馈以持续改进。

3、关键代码功能

嵌入创建、相似性搜索和响应生成的核心逻辑在 Python 中实现：

3.1 生成嵌入

create_embeddings 函数使用 OpenAI 嵌入将文本数据转换为高维向量：

def create_embeddings(df: pd.DataFrame, column_name: str, model: str) -> np.ndarray:
    embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=API_KEY, model=model)
    df[f"{column_name}_vector"] = df[column_name].apply(lambda x: embeddings.embed_query(x))
    vectors = np.stack(df[f"{column_name}_vector"].values)
    return vectors

3.2 构建 FAISS 索引

create_index 函数创建并保存 FAISS 索引以进行快速相似性搜索：

def create_index(vectors: np.ndarray, index_file_path: str) -> faiss.Index:
    dimension = vectors.shape[1]
    index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
    index.add(vectors)
    faiss.write_index(index, index_file_path)
    return index

3.3 语义相似性搜索

semantic_similarity 函数从 FAISS 索引中检索前 k 个相似向量：

def semantic_similarity(query: str, index: faiss.Index, model: str, k: int = 3) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]:
    model = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=API_KEY, model=model)
    query_vector = np.array([model.embed_query(query)]).astype('float32')
    D, I = index.search(query_vector, k)
    return D, I

3.4 响应生成

call_llm 函数与 OpenAI GPT-4 交互，根据查询和检索到的上下文生成响应：

def call_llm(query: str, responses: List[str]) -> str:
    client = OpenAI(api_key=API_KEY)
    messages = [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant..."},
        {"role": "user", "content": f"Query: {query} | Examples: {responses}"}
    ]
    response = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", messages=messages, temperature=0)
    return response.choices[0].message.content