如何通过工作流设置优化智能客服效率？——腾讯云大模型案例解析

3小时前 • 腾讯云 • 阅读 2

一、工作流设计原理与核心价值

腾讯云大模型知识引擎LKE通过可视化工作流编排，实现了智能客服的流程标准化。其核心架构基于DeepSeek-R1模型的自然语言理解能力，结合条件判断、API调用等节点，将复杂业务场景拆解为可复用模块。例如开发票场景中，系统通过「意图识别→条件分支→业务处理」的三层逻辑，使响应速度提升40%。

典型工作流执行阶段

在工作流搭建过程中，需重点关注三类节点配置：

实际测试表明，当温度参数设置为0.3时，既能保证回答准确性，又可保留必要的人性化表达。

工作流需与向量化知识库形成双向联动机制：

该架构使某电商平台的退货处理工单平均解决时间从15分钟缩短至3分钟。

系统内置的反馈学习模块持续优化工作流效能：

某银行客服系统通过该机制，在三个月内将意图识别准确率从78%提升至92%。

腾讯云大模型工作流方案通过模块化设计、动态参数调优和知识系统联动，构建了智能客服的决策中枢。该技术体系已在金融、电商等领域验证其价值，为企业客服智能化转型提供可复用的技术框架。

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