DeepSeek、开源CRM免费odoo、RAG、FreeSWITCH开源电话交换机的智能AI电话机器人 智能客服技术方案

1. 系统架构设计

1.1 核心组件
  1. FreeSWITCH:作为软电话交换机,负责电话的呼入、呼出、语音路由、会议、录音等基础功能。

  2. DeepSeek大模型:微调的业务大模型,负责自然语言理解(NLU)、对话管理(DM)、自然语言生成(NLG)。

  3. RAG(Retrieval-Augmented Generation)策略:结合外部知识库,增强模型的回答能力,特别是在需要查询外部数据时。

  4. TTS(Text-to-Speech):将生成的文本转换为语音。

  5. ASR(Automatic Speech Recognition):将用户的语音转换为文本。

  6. 对话管理系统:管理对话状态、上下文、意图识别等。

  7. 开源CRM免费ODOO集成:与客户关系管理系统集成,获取客户信息、记录通话内容、更新客户状态等。

1.2 数据流
  1. 呼入/呼出电话:通过FreeSWITCH进行电话的呼入和呼出。

  2. 语音转文本:通过ASR将用户的语音转换为文本。

  3. 意图识别与对话管理:DeepSeek模型结合RAG策略进行意图识别、对话管理和生成回复。

  4. 文本转语音:通过TTS将生成的回复文本转换为语音,并通过FreeSWITCH播放给用户。

  5. CRM更新:将通话内容、客户意图等信息更新到CRM系统。

2. 技术实现细节

2.1 FreeSWITCH集成
  • 呼入/呼出电话:通过FreeSWITCH的API或ESL(Event Socket Library)实现电话的呼入和呼出。

  • 录音与播放:FreeSWITCH可以录制通话内容,并通过TTS播放生成的语音回复。

  • 事件处理:通过FreeSWITCH的事件机制,实时处理电话的接听、挂断、转接等事件。

2.2 DeepSeek模型微调
  • 业务数据准备:收集公司业务相关的对话数据,包括客户常见问题、产品信息、营销话术等。

  • 模型微调:基于DeepSeek大模型,使用业务数据进行微调,使其能够更好地理解业务场景和客户意图。

  • RAG策略:结合外部知识库(如FAQ、产品手册、政策文档等),通过RAG策略增强模型的回答能力,特别是在需要查询外部数据时。

2.3 对话管理系统
  • 意图识别:通过DeepSeek模型识别用户的意图(如咨询产品、投诉、预约等)。

  • 上下文管理:维护对话的上下文,确保在多轮对话中能够理解用户的连续意图。

  • 对话策略:根据用户意图和上下文,决定下一步的对话策略(如继续询问、提供信息、转人工等)。

2.4 TTS与ASR
  • TTS:选择高质量的TTS引擎(如Google TTS、Azure TTS等),将生成的文本转换为自然流畅的语音。

  • ASR:选择高准确率的ASR引擎(如Google ASR、Azure ASR等),将用户的语音转换为文本。

2.5 CRM集成
  • 客户信息查询:在通话开始时,通过CRM系统查询客户的基本信息、历史记录等。

  • 通话记录更新:将通话内容、客户意图、处理结果等信息实时更新到CRM系统。

  • 任务分配:对于需要人工处理的复杂问题,系统可以将任务分配给相应的客服人员,并更新CRM系统中的任务状态。

3. 系统流程

3.1 呼出流程(智能营销电话机器人)
  1. 任务启动:从CRM系统中获取需要外呼的客户列表。

  2. 外呼电话:通过FreeSWITCH发起外呼。

  3. 语音识别:通过ASR将客户的语音转换为文本。

  4. 意图识别与对话生成:DeepSeek模型结合RAG策略识别客户意图,并生成回复。

  5. 语音回复:通过TTS将回复文本转换为语音,并通过FreeSWITCH播放给客户。

  6. 记录与更新:将通话内容、客户反馈等信息更新到CRM系统。

3.2 呼入流程(智能客服)
  1. 电话接入:客户呼入电话,FreeSWITCH接听并启动对话流程。

  2. 语音识别:通过ASR将客户的语音转换为文本。

  3. 意图识别与对话生成:DeepSeek模型结合RAG策略识别客户意图,并生成回复。

  4. 语音回复:通过TTS将回复文本转换为语音,并通过FreeSWITCH播放给客户。

  5. 记录与更新:将通话内容、客户反馈等信息更新到CRM系统。

  6. 转人工(可选):对于复杂问题,系统可以将通话转接给人工客服。

4. 性能优化与扩展

4.1 性能优化
  • 模型加速:使用GPU加速DeepSeek模型的推理过程,确保低延迟的对话响应。

  • 缓存机制:对于常见问题,可以使用缓存机制,减少模型的重复计算。

  • 负载均衡:在高并发场景下,使用负载均衡技术,确保系统的稳定性和高可用性。

4.2 扩展性
  • 模块化设计:系统采用模块化设计,便于后续的功能扩展和升级。

  • 多语言支持:通过支持多语言的ASR、TTS和DeepSeek模型,系统可以扩展到多语言场景。

  • 多渠道集成:除了电话,系统还可以集成到其他渠道(如微信、网页客服等),实现全渠道的智能客服。

5. 安全与合规

5.1 数据安全
  • 加密传输:确保电话录音、客户信息等敏感数据在传输过程中的安全性。

  • 访问控制:对系统的访问进行严格的权限控制,确保只有授权人员可以访问敏感数据。

5.2 合规性
  • 隐私保护:遵守相关的隐私保护法规(如GDPR),确保客户数据的合法使用。

  • 录音通知:在通话开始时,系统应通知客户通话可能会被录音,并征得客户同意。

6. 总结

通过结合微调的DeepSeek大模型、RAG策略、FreeSWITCH软电话交换机,可以实现一个高效、智能的AI电话助手。该系统不仅能够处理大量的呼入和呼出电话,还能够通过CRM系统的集成,提供个性化的客户服务。通过不断的优化和扩展,该系统可以广泛应用于智能营销、智能客服等领域,提升企业的服务效率和客户满意度。

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