在人工智能领域，大型语言模型（LLM）正逐渐成为构建智能系统的核心。本文通过两个实践案例，详细阐述了如何从零开始，利用受限的FAQ文档和LLM能力，搭建一个智能问答机器人，供大家学习。
LLM，是通往通用人工智能之路的基础，凡是真正具有智能的系统也好、工具也罢，其内部一定是集成了好用的LLM（个人观点）。
然而，大语言模型的幻觉（上下文回答自相矛盾等）、不遵循指令、训练和微调需消耗大量算力、微调需要专业算法人士、落地ROI等问题，使得大语言模型的落地面临着各种各样的挑战和问题需要解决。
FunctionCall、RAG、few-shot、SFT、AI Agent平台等这些技术框架和产品的出现，使得普通人直接使用LLM变得容易了起来~随便利用LLM通识能力搭一个“玩具”（比如英语口语陪练、软文写作大师等）很容易，但要真正想用好LLM，且用在实际的业务场景中，并非易事。
那么本文，本人就先以简单的case，演示一下：基于限定的FAQ文档和LLM，来如何从0-1搭建一个智能问答机器人，以及过程中我遇到的问题及如何解决的。
注：本文FAQ文档，以网页URL形式提供~后续有时间，将再分享FAQ是以文档文件形式实践的成果~感兴趣的友友，敬请期待！
本文阅读温馨提示❤：
内容有些长，约7000字，需要一些耐心，主要涉及如下内容：
（1）实践case1：基于FAQ文档，利用LLM能力进行答复，要求超出文档范畴，回复“不知道”即可；——case1模拟的业务场景：专业性极强、对回答准确率要求极高的业务场景，比如金融、医疗等行业；
（2）实践case2：优先基于FAQ文档进行智能问答，若用户意图与FAQ相关，则利用LLM&RAG能力进行回复；若与FAQ无关，则利用LLM通识能力&联网能力，为用户推荐回答。
（3）客服系统及智能客服的系统架构，以及我关于“基于LLM的「智能客服机器人」”的一些思考~
——case2模拟的是【任务型】机器人为主，同时具备闲聊能力的机器人。
觉得有用的宝子，建议收藏码住本文！防止过后找不到~
01 实验一：仅基于限定FAQ文档回答问题，超出范畴要求LLM回复“不知道”
1.1 使用的工具、FAQ文档说明使用工具：
扣子（中文版），工具地址：https://www.coze.cn/home
FAQ文档：
使用的是这个URL内容：
https://mp.weixin.qq.com/s/B0FskW3iPypdE9oj3Sfjcg（这是一个关于谷歌创始人之一：谢布林近期的访谈，访谈关于他重回一线写代码，以及他对AI行业的看法、对AI的实践运用等内容，还有主持人与其谈及了谷歌Gemini与openAI的差距等话题）；
2.2 实验过程与实验结果记录：1）上手搭建-v0.0.1版：仅能基于限定的FAQ文档，回答问题
模拟业务场景：只能基于限定的FAQ回答问题，当用户提问超出提纲范围，要求LLM回复“不知道”。
p.s.本人之所以这样设定，是因为这种设定契合于医疗、医药、金融等行业（与人生命财产关联性较强的行业/业务），即这些专业性比较强的业务场景，通常要求LLM不知道不要瞎说、胡说，如果建议错了反倒影响用户体验~
step1：对Agent进行配置
A、配置LLM提示词：v0.0.1版
# 角色你是一个专业高效的智能答疑助手，能够准确、快速地依据给定的 FAQ（常见问题解答）回答各种问题，FAQ 形式包括 url 网页链接以及外部知识库 API。限定的FAQ 文档就用这个：https://mp.weixin.qq.com/s/B0FskW3iPypdE9oj3Sfjcg## 技能###技能1：精准搜索 FAQ一旦接收到用户的问题，马上在已有的 FAQ 中进行全面细致的搜索；如果找到相关问题及答案，严格按照以下格式回复：=====**问题**：<用户提出的问题>；**答案**：<FAQ 中的对应答案>如果没有找到相关问题和答案，就说“不知道”即可。##限制- 必须严格按照规定格式输出内容，绝对不能偏离给定的框架要求。
B、配置Agent其它项：大模型、推荐问题、大模型所要调用的插件
a）LLM使用了默认的【豆包·function callMox 32k 精确模式】，插件配了“链接读取”插件、“图片理解”、“kimi”~
b）“推荐问题”配置
Step2：对配好的Agent进行调试：
在Agent正式发布前，我们需要对其进行调试（测试），测好了没大问题了，再发布。
在测试过程中，我对Bot进行了正负向测试，同时测试其自己生产的问题可否能回答上；
①正向测试：在提纲中的问题进行测试（比如：“让谢布林感到「WOW」的 AI 应用场景是什么？”、“1998 年，谢布林和谁成立了谷歌？”、“介绍谢布林”、“谢布林有没有用AI来做数独游戏？”
等），测试机器人能否回答上来，回答是否正确、是否按格式要求等；
②负向（边界情况）测试：不在提纲中的问题，进行测试（比如：“请介绍一下奥特曼”、“奥特曼相信光吗？”等），看其是否按要求回答“不知道”，还是瞎说。
③系统自动生成的相关问题，测试。
调试过程中遇到的问题：
测试大模型时都正常，都能回答上。发布后，同样问题却回答错误。——这大概率是大模型的幻觉问题，不会是平台的BUG（个人认为）（原因后面解释）；它推荐的问题，它自己却回答不上。自动推荐处定义的提示词已经说明强调：推荐其有能力回答的问题。幻觉问题的体现：给大模型配了插件，调试时调用了该插件，调试正常调通了。发布后，却不调用插件回答问题。调试过程中，调试阶段A一会自主调用插件（链接读取），一会又不调用该插件（提示词都是一样的）。发布后，关于同一问题，回答明显矛盾。如下所示：问题分析与解决
问题1：测试时，都正常都能回答上。发布后，同样问题，却回答错误。
原因分析：——这大概率是大模型的幻觉问题，不会是平台的BUG（个人认为），因为平台BUG这种非算法类的，工程类的问题只要解决了就不会存在。极有可能是大模型幻觉问题，那暂时无解。
问题2：它推荐的问题，它自己却回答不上。自动推荐处定义的提示词已经说明强调，推荐其有能力回答的问题。
猜测原因1：它推荐的问题可能是基于它基础的【通识能力】+【联网能力】，并没有限定于给它配置的系统提示词和身份。——但这个猜测又不是很合理，正常产品设计一定是系统人设是第一个层级的限制（要是我设计，默认情况，我就会这样设计，即是“and”关系）；或者系统人设和自动推荐的问题，默认“and”关系，此外还支持“or”。
猜测原因2：大模型幻觉。如果又是幻觉问题，那还是不好解决。
问题3和问题4原因分析：可能是系统提示词写的不完善，比如同一个功能的插件配了好几个，又没有明确和LLM说明什么时候用哪个，那么大模型就可以在面对提问时，自主选择。那自然就可能出现问题3和4。比如这个badcase：
问题3和问题4解决办法：
1）同一功能作用的插件，要么配1个；要么配多个的时候，为避免引起歧义，在系统提示词中，加以限定：说明好什么情况下用这个插件，什么情况下用另外的插件。
这里，我删除了【kimi插件】（后续实验有需要用到kimi联网检索时候，我再加上），结果如下：
但我又遇到了新的问题：
比如：
①我问它“1998年，谢布林和谁一起成立了谷歌？”（这个问题它之前能回答，现在又不能回答了…）
②比如它没有输出执行过程。
问题原因猜测是：URL中FAQ中确实没有这个问题，而是整个文档有这部分内容。策略：考虑优化提示词，回答范围不限定于FAQ，而是整个URL文件。
好吧。。。即使我优化了提示词到查找整个URL而非部分FAQ，关于问题1，它仍然是回答不知道。我需要知道它是怎么执行的。
关于问题2（不输出执行过程的问题），后续增加提示词要求即可。——不过这个也要注意，面向终端客户时，有没有必要输出中间过程，或者是选择性地输出（产品童鞋需要注意）；
问题5：发布后，关于同一问题，回答明显矛盾。原因分析：大模型幻觉问题。——后续考虑加入few-shot，或在对话窗口中进行微调，然后利用大模型的Mememory能力进行优化。2）v0.0.2：在v0.0.1版基础上，进行优化
v0.0.1版存在上面罗列的诸多问题，因此考虑优先优化提示词，解决一部分容易解决的问题
v0.0.2版配置如下：
v0.0.2在v0.0.1版基础上，主要优化点在于：
1、增加“输出执行和思考过程”；2、优化检索“FAQ”为“检索全文”；3、去掉容易引起大模型歧义的同等作用的多个插件，仅保留一个。
v0.0.2测试结果：
v0.0.2调试结果说明：
Bot按指令要求调用【链接提取】插件了；√
也按格式要求输出了回答、输出了执行和思考过程。√
暂时满足了我的业务要求~ 👏🏻
（但仍然存在一些幻觉问题，但由于本人暂无时间精力和能力去微调，所以该case暂且到这里。下面进行Bot的发布。
3）基于v0.0.2版配置，发布Bot机器人（基于外接FAQ的智能问答）
扣子平台的发布功能，提供了多种选择：你可以设置Bot的权限为公开、为私有。支持发布至豆包智能体广场（商店），支持发布到飞书应用中，支持发布至抖音中。还支持发布至三方平台生态中，微信、掘金等；发布形式支持URL（带界面），支持发布API形式；这里，我选择了发布至字节Bot商店，但由于插件权限设置，即使是公开Bot，也只能我自己使用。
谢布林访谈-Bot在线体验链接：https://www.coze.cn/store/bot/7415175444246495243?panel=1&bid=6dqk42qr89g0a（你们可以试试能否打开，或者能打开能不能用）
同时这个Bot机器人为实验性质的、“demo”性质的，距离真正的商业化落地还有一定距离。
比如当前的这个Bot仍然存在下述幻觉问题：
比如问它：“让谢布林感到「WOW」的 AI 应用场景是什么？”它回答的还是不完美。可在对话过程中，调教它，得到想要得到的答案~
4）后续的优化方向
线上的【谢布林访谈-FAQ】BOT仍然不是完美的，还有诸多缺陷，比如我在（3）小节提出的幻觉问题。
后续解决方案可以是：few-shot（指令微调）->SFT（基于少量业务数据，对模型进行微调）；换LLM（根据业内人士经验，参数量级越大的LLM，其指令遵循能力越强），重新执行上述过程（Bot配置、Bot调试、Bot发布）；02 实验二：优先基于限定的文档回答问题，超出文档范畴利用LLM通识能力+联网能力，给出推荐回答
该case模拟的实际业务场景是：【优先基于领域知识】进行回复的任务型机器人，同时具备闲聊能力的机器人。
2.1 v0.0.1 Bot提示词等配置
2.2 v0.0.1调试和预览问题1：按照上述提示词，用户的所有提问，比如“你好”、“请介绍你自己”、“请给我讲个故事”等，他都将这些问题视为【有效输入】去检索URL文档~ 比如下图所示那般：
——该版本的问题是：
1、如果用户所有问题，BoT均按照上面模版机械化地回答给用户，会有些蠢、也很机械，用户可能会被逼疯。。。其实对于一些“你好”、“你是谁”等问题，直接回答即可（不用说一大堆有的没的）；——问题严重程度P1
2、如果针对 “你好”、“你是谁”等与FAQ无关的意图，也要作为query去检索FAQ文档的话，系统的效率会大打折扣，明显浪费计算资源。——问题严重程度P0。
——所以，一般的做法是：优先对【用户意图】进行标记和分类。闲聊类的意图，调用【闲聊】模块执行回复；当符合【FAQ问答】意图，则调用【FAQ文档问答】能力执行回复。
下面对v0.0.1版本进行改进，增加“意图分类”逻辑。
2.3 v0.0.1改进：增加“用户意图分类”判断逻辑，并调试、发布策略说明：
1）当用户意图与FAQ文档相关，则参照FAQ进行回答；
2）如果用户意图与之不相关，需调用通识能力+联网检索能力，为用户推荐回答。
温馨提示：实际最好的做法应该是单独有一个LLM，完成【意图识别和分类】任务。另一个LLM只负责【FAQ文档问答】。但是本人为实践效率，这里用一个LLM同时完成这两个任务（偷个懒😛）。
按上面策略对v0.0.1版提示词进行修改和优化。
同时本人测试了一些问题（与文档相关、与文档不相关的），个人觉得效果还可以，如下：
通过调试，认为达到了业务使用要求，发布即可~
03 全文总结与回顾本文以两个小case，利用Coze工具，简单实践了一下【基于LLM的智能问答助手】的0-1构建方法，以及构建过程中遇到的问题，以及解决思路和解决前后对比~
1、其中case1，模拟的是专业性极强或回答准确率要求极高的业务场景，比如金融、医疗行业，要求大模型不知道不要瞎说，say no即可~
2、case2，允许大模型优先按照领域知识回答，当领域知识无法满足用户问题时，可允许大模型利用其通识能力和调用其它工具回复用户提问。——这可以映射到早期：【基于知识进行回复】同时具备闲聊能力的机器人，不至于显得“人工智障”。
04 写在后面：我关于「智能客服机器人」的一些实践经验和思考分享~A、关于大模型“幻觉”问题的几点解决经验分享~1）优先优化系统提示词、修改大模型温度值参数为0，然后可以适当地使用few-shot的方法，对大模型进行效果优化；但few-shot的弊端也很明显，占用的tokens太多（因为每次输入、输出，都会把系统提示词+用户提问作为输入token）；
——p.s.tokens越多，越费钱；如果不是外采的，部署的开源的话，tokens越多计算量也会相应变多，费算力，费存储。
2）换一个LLM。根据经验，参数量越大的模型对指令遵循效果越好~（参考小米落地实践），但也要辩证参考~
3）在调试过程中，如果不确定大模型给出的内容，是否是正确的，可考虑在提示词中增加“引用源”
4）以上都不行，就微调吧。
即使你优化系统提示词，到已经很好、考虑的很全面了的地步了，但你仍然不能百分百的规避大模型的幻觉问题，这个误差仍然存在。——这时就要看业务可接受多大的误差。如果想要继续缩短误差，提高端到端回复准确率的话，那就【微调】吧！
B、关于企业是否基于LLM，从0-1搭建【智能客服】机器人：我认为，对于那些已经搭建了【智能客服】的企业来说，再基于LLM 搭建一个智能客服机器人，会面临下面几种选择：
-方案a：原有智能客服系统+LLM改造，利用LLM进行重构和改造；
-方案b：完全摒弃原有方案，从0-1基于LLM重搞；
-方案c：继续用原来的客服系统，不引入LLM；
我认为，大多企业会选择方案 a，即逐步引入LLM,逐步重构改进；可能也会有部分企业现阶段选择方案c：暂时不引入LLM，原因是：有些企业愿意尝试创新、有些企业则比较看重ROI，还有些企业比较看重业务运行的稳定性（比如在原有稳定运行的业务系统中，引入LLM，带来了不可控的风险，那干脆不引入，等LLM再发展发展后再说，比如幻觉问题都有了标准的成熟的方案）；还有些公司会选择方案b。
——那具体怎么选，还是各个企业的老板们说了算的。
对于从来没有建立过智能客服机器人的企业，或者是新业务的新客服业务，可以考虑基于LLM来建设。只要研究好提示词、配备齐全相应的产品/运营、懂微调的算法、和工程化开发的前后端人员就够了~
C、关于「大模型落地到硬件终端」的考虑与必要准备事项~在LLM最终落地时，还考虑大模型的落地场景，是云端，还是其它边缘端（比如智能手机、智能手表，或是平板、学习机等），因为这些硬件终端，其内存和算力都有限。——那针对手机等硬件终端，LLM落地时还需要做的工作是：蒸馏。
——蒸馏的意思是说，保持原有模型整体性能效果的前提下，尽量的压缩模型体积（现在一个参数量稍微大点的大模型，动不动就大几个GB，10GB的也不在少数，这样的庞然大物算力小的、内存小的设备根本带不动~）
D、关于0-1搭建/重构智能客服机器人的必要工作：确定业务场景->确定机器人类型（任务还是闲聊，还是结合）->意图治理、机器人基础设施搭建（知识库治理与配置、技能树等）->机器人工作流程设计、用户数据监控逻辑设计->测试与上线->根据反馈进行迭代~
客服系统整体架构（含智能客服系统架构），图片绘制by本人（记得是画了蛮久…）
好，那在原「客服系统」基础上拿LLM改造，LLM可以做些什么呢？（不管是产品还是技术，都是LLM求职面试高频问题哦）
本文的两个实践case，实际针对「智能客服系统」提供了一些答案，即：
①利用LLM去做意图的识别和分类；
②利用LLM，去做文档的检索；
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