借助AI的力量:如何智能应对负面用户评论

引言:构建智能客服:融合传统与现代AI技术

当新产品上线后,评论区中如果突然出现一些差评无疑是对企业的一大挑战。在过去,我们可能依赖机器学习算法来分析用户反馈并自动生成响应。然而,在当今的AI时代,借助先进的智能客服技术和吴恩达教授在其《Prompt Engineering》课程中所传授的原则,我们可以更智慧、更高效地应对这些负面评价。通过结合自然语言处理和精心设计的提示(prompt),不仅能够迅速识别出客户的真实需求与情感倾向,还能生成既专业又有人情味的回复,从而有效地将潜在危机转化为提升客户满意度和品牌忠诚度的机会。

使用OpenAI API开发智能客服

项目初始化

首先,我们引入了dotenv用于加载环境变量,以及OpenAI库来与OpenAI API交互。在项目的根目录下,我们有一个.env文件,用于存储如OPENAI_API_KEYOPENAI_BASE_URL这样的敏感信息。这样当我们将项目上传于GitHub别人就看不到我们的敏感信息了。

js 复制代码
import dotenv from 'dotenv';
import OpenAI from 'openai';

dotenv.config();
const { OPENAI_API_KEY, OPENAI_BASE_URL } = process.env;
const client = new OpenAI({ apiKey: OPENAI_API_KEY, baseURL: OPENAI_BASE_URL });

创建异步函数获取完成文本

接下来,我们定义了一个名为get_completion的异步函数,它允许我们向GPT-3.5-turbo模型发送请求以获得文本完成。此函数接受用户输入的提示和可选的模型名称作为参数,并返回模型生成的响应内容。

js 复制代码
const get_completion = async (prompt, model='gpt-3.5-turbo') => {
  const messages = [{ role: 'user', content: prompt }];
  const response = await client.chat.completions.create({
    model,
    messages,
    temperature: 0,
  });
  return response.choices[0].message.content;
};

应用案例:情感分析与客户反馈处理

如果是负面评论:

为了展示智能客服的能力,我们设计了一段代码来处理一条负面的客户评论,分析其情感,并根据情感的正负给出相应的回复

js 复制代码
const main = async () => {

  const sentiment = "negative" // 消极
  // 定义评论文本
 const review = `
我最近购买了AirPurify 3000空气净化器,期望能改善家里的空气质量,但使用后非常失望。
虽然促销价75美元看似实惠,但性能远不如预期。不到半年,滤网频繁提示更换,增加了使用成本,净化效果却不明显。更糟糕的是,大约一年后,机器开始发出奇怪噪音,影响夜间休息。
联系客服时发现保修期已过,只能自费维修或更换。尽管客服态度礼貌,但这种处理方式令人寒心。此外,底部进气口设计不合理,容易积灰且难以清理。
整体来看,这款空气净化器的质量和服务都让人失望。制造商似乎更注重品牌推广,而忽视了产品质量的提升。不推荐给正在寻找可靠空气净化解决方案的朋友。`


const prompt = `
你是一名客服AI助理。
你的任务是向尊贵的客户发送电子邮件回复。
给定以'''分隔的评论的客户发送电子邮件,
生成回复以感谢客户的评论。
如果情绪是正面或中性的,感谢他们的评论。
如果情绪是负面的,道歉并建议他们可以联系客服。
确保使用评论中的具体细节。
用简洁专业的语气写作。
在电子邮件中签名为"AI客户代理"
客户评论: '''${review}'''
评论情绪: ${sentiment}
`
  
  // 获取并打印模型的响应
  const response = await get_completion(prompt);
  console.log(response);
};

main();

输出: 这段代码会生成了一封针对负面评论的专业回复邮件,帮助维护品牌形象并寻求解决问题的方法。

对评论信息的处理:

我们同样可以通过类似的流程进行处理,提取评论中的关键信息,并为公司提供有价值的反馈。

js 复制代码
const main = async () => {
  // 定义评论文本
  const lamp_review = `我最近在寻找一款既美观又能提供额外收纳空间的床头柜,而且预算有限。最终选择了这款来自FurniHome的带抽屉床头柜,价格非常合理。
下单后不久就收到了商品。不幸的是,在运输过程中,其中一个抽屉面板出现了轻微损坏。联系客服后,他们迅速响应并寄来了替换件,新零件很快就到了,整个过程非常顺利。
组装这个床头柜一点也不复杂,说明书清晰易懂,工具也都齐备。值得一提的是,我还发现缺少了一颗螺丝,再次联系了客户支持团队,他们立即帮我解决了问题,效率非常高。
总的来说,我对FurniHome的印象非常好。这家公司不仅产品质量可靠,更重要的是他们的客户服务非常出色,真正做到了以客户为中心。强烈推荐给那些正在寻找性价比高且实用家具的朋友!`; 
  
  // 构建提示
  const prompt = `
  从评论文本中识别以下项目:
  - 情绪(正面或负面)
  - 评论者是否表达愤怒?(真或假)
  - 评论者购买的商品
  - 制造商品的公司
  ...
  评论文本: '''${lamp_review}'''
  `;
  
  // 获取并打印模型的响应
  const response = await get_completion(prompt);
  console.log(response);
};

main();

输出: 提取了评论所需求的关键信息,有助于减少人力物力,让工作更高效

json 复制代码
{
  "情绪": "正面",
  "愤怒": false,
  "商品": "床头柜",
  "品牌": "FurniHome"
}

其实对于AI的应用,很大程度取决于你的Prompt的书写,如何写好Prompt,大家可以去学习吴恩达的Prompt Engineering课程

吴恩达的Prompt Engineering课程要点

下面我来做个课程中的总结 吴恩达在其《Prompt Engineering》系列课程中强调了几个关键点,包括但不限于:

  • 角色赋予:明确告诉模型它应该扮演的角色,比如客服代表。
  • 任务清晰度:确保任务描述足够清晰,以便模型能够理解需要做什么。
  • 输出格式化:指定输出应该遵循的格式,这样可以帮助模型更好地组织信息。
  • 示例提供:给模型一些示例,使其了解预期的输出样式。
  • 自然语义编程的魅力:利用自然语言编写指令,使非程序员也能轻松地与大模型进行互动。

通过学习这些原则,我们可以更有效地与大型语言模型沟通,从而实现更加智能化的应用程序开发。

结论

通过结合传统的客户服务策略与现代AI技术,我们可以创造出既高效又人性化的客户服务解决方案。而掌握吴恩达所教导的Prompt Engineering技巧,则是开启这一可能性的关键。

如果本文对你有帮助,可以留下一个小小的赞,如有问题,也请指教。

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