机器人构建详解：售前售后服务客服机器人与广告生成机器人的微调数据处理方法

引言

大模型（如BERT、GPT等）在自然语言处理任务中展现了强大的能力，但为了使其更贴合特定应用场景，通常需要进行微调。本文将详细讲解如何为售前售后服务的客服机器人和广告生成机器人准备高质量的微调数据，并通过具体的代码示例帮助读者更好地理解和应用这些技术。

一、微调数据来源与处理

构建高效的机器人，关键在于使用高质量的微调数据。这些数据主要来自三个渠道，并经过一系列专业的处理步骤以确保数据质量。我们将结合售前售后服务客服机器人和广告生成机器人的具体场景来说明。

历史问答记录与广告文案
- 数据来源 ：
  - 客服机器人：公司积累的历史问答记录，由真人客服与客户通过淘宝旺旺、抖音等平台沟通产生。
  - 广告生成机器人：公司积累的历史广告文案。
- 处理步骤 ：
  1. 建立不文明用语词库：创建包含不文明用语的词库，用于后续筛选（仅适用于客服机器人）。
  2. 关键词匹配剔除：使用程序进行关键词匹配，自动剔除包含不文明用语的内容（仅适用于客服机器人）。
  3. 数据清洗：对剩余数据进行初步清洗，去除冗余信息和格式化问题。
  4. 人工审核：对清洗后的数据进行人工审核，剔除回答效果不佳或不符合业务逻辑的内容。
  5. 最终筛选：保留高质量的问答对作为微调数据。
  6. 生成更多问题：针对每个广告文案，人工编写相关的问题，并送入大模型生成更多含义相同但表达不同的问题，增加样本多样性（仅适用于广告生成机器人）。
文档及手册与产品SKU信息
- 数据来源 ：
  - 客服机器人：与问答相关的文档、说明书、手册等信息。
  - 广告生成机器人：产品的SKU信息。
- 处理步骤 ：
  1. 文本分块：对文档进行初步整理并分块，确保每个文本块主题明确且长度适中。
  2. 生成问题：利用大模型根据每个文本块生成相关问题，确保问题的多样性和覆盖面。
  3. 知识库构建：将生成的问题送入LangChain提问，获取答案，形成知识库（仅适用于客服机器人）。
  4. 生成广告文案：将产品SKU信息送入开源大模型（如ChatGPT），通过提示词生成相关广告文案（仅适用于广告生成机器人）。
  5. 人工筛选：人工筛选后保留高质量问答对作为微调数据。
  6. 数据增强：通过同义词替换、句子重组等方式增加数据多样性，提升模型泛化能力。
网上爬取的数据
- 数据来源 ：
  - 客服机器人：从互联网上爬取礼貌沟通的闲聊问答对，剔除涉及产品的数据。
  - 广告生成机器人：从互联网上获取的广告文案。
- 处理步骤 ：
  1. 数据采集：使用网络爬虫工具从多个可信来源收集数据，确保数据的多样性和代表性。
  2. 数据清洗：去除无关信息，保留高质量的问答对或广告文案。
  3. 去重处理：通过哈希算法或相似度计算，去除重复或高度相似的问答对或广告文案。
  4. 人工审核：对筛选后的数据进行人工审核，确保数据质量和适用性。

所有上述数据最终通过程序拼接，整理成JSON格式的问答对，其中context键对应问题，summary键对应答案。此外，还可以引入半监督学习方法，结合少量标注数据和大量未标注数据，进一步提高模型性能。

二、代码示例

为了更好地理解上述流程，下面提供一些代码示例，展示如何处理和整理微调数据。

1. 数据清洗与关键词匹配

import re
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 示例不文明用语词库
uncivil_words = ['脏话1', '脏话2']

def clean_text(text):
    # 去除标点符号和特殊字符
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    return text.lower()

def remove_uncivil(text, uncivil_words):
    words = text.split()
    cleaned_words = [word for word in words if word not in uncivil_words]
    return ' '.join(cleaned_words)

# 示例数据清洗
texts = ["这是个测试句子，包含脏话1", "另一个干净的句子"]
cleaned_texts = [remove_uncivil(clean_text(text), uncivil_words) for text in texts]
print(cleaned_texts)

2. 自动生成问题

from transformers import pipeline

# 初始化大模型
qa_pipeline = pipeline("question-generation")

# 示例文本
text = "这是一段关于某个产品的描述，它具有很多独特的功能。"

# 自动生成问题
questions = qa_pipeline(text)
for q in questions:
    print(q['question'])

3. 整理成JSON格式

import json

# 示例问答对
qa_pairs = [
    {"context": "这是一个问题", "summary": "这是一个答案"},
    {"context": "这是另一个问题", "summary": "这是另一个答案"}
]

# 写入JSON文件
with open('qa_data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(qa_pairs, f, ensure_ascii=False, indent=4)

# 读取JSON文件
with open('qa_data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)
    print(data)

4. 知识库构建与查询

from langchain import LangChain

# 初始化LangChain
langchain = LangChain()

# 示例知识库构建
knowledge_base = {
    "问题1": "答案1",
    "问题2": "答案2"
}

# 查询知识库
query = "问题1"
answer = langchain.query(knowledge_base, query)
print(answer)

5. 广告文案生成

from transformers import pipeline

# 初始化大模型
generation_pipeline = pipeline("text-generation")

# 示例产品SKU信息
sku_info = "产品名称: T恤, 颜色: 白色, 尺码: M"

# 提示词
prompt = f"根据以下产品信息生成一则简洁的广告文案：{sku_info}"

# 生成广告文案
ad_copy = generation_pipeline(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
print(ad_copy)

最佳实践建议

为了确保微调数据的质量和有效性，以下是一些建议：

多样化数据来源：尽可能从多个渠道获取数据，确保数据的多样性和代表性。
严格的人工审核：尽管自动化工具可以帮助处理大量数据，但最终的数据质量仍需依赖人工审核。
持续迭代改进：定期更新和扩充数据集，确保模型能够适应不断变化的业务需求。
引入高级技术：考虑引入半监督学习、对抗训练等先进技术，进一步提升模型性能。

总结

机器人的构建，微调数据的质量直接影响到最终模型的效果。通过精心选择和处理数据源，可以显著提高模型的性能和实用性。希望本文能为你提供有价值的参考和启发。