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原文作者：Microsoft Research
我们很高兴地宣布，微软研究院与飞利浦照明公司（Signify）合作，成功部署了基于 Pike RAG（检索增强生成）框架的智能客户服务解决方案。这项合作的创新之处在于，我们将行业专家的深厚知识与先进的RAG技术相结合，显著提升了Signify客户支持团队的效率和准确性。
在当今技术驱动的商业环境中，客户服务质量直接影响着企业的声誉和客户满意度。然而，处理涉及高度专业化产品知识的查询往往是一个挑战。飞利浦照明作为全球照明行业的领导者，拥有海量的产品规格、安装指南和故障排除信息，这些信息分布在复杂的知识库中，使得一线客服人员难以快速准确地找到答案。
Pike RAG：连接专业知识与生成式AI
为了解决这一挑战，我们采用了 Pike RAG 框架。Pike RAG 是一种定制化的RAG架构，它不仅依赖于通用的检索技术，更强调将特定领域的深度行业知识作为核心检索源。这意味着我们能够更精准地匹配客户查询与Signify的专业文档。
在此项目中，我们重点优化了以下几个方面：
- 知识库集成：将Signify内部的结构化和非结构化技术文档无缝接入RAG系统。
- 查询意图理解：利用大型语言模型（LLMs）的推理能力，更准确地理解客户的查询意图，即使查询表述模糊。
- 上下文感知检索：确保检索到的信息不仅相关，而且在技术上精确无误。
实施与成果
通过与Signify客户服务团队的紧密合作，我们对Pike RAG系统进行了迭代和微调。客服人员可以实时获取基于公司内部知识的AI辅助回复建议，显著缩短了响应时间并减少了人工错误。
初步的试点数据显示，使用该系统的客服人员的平均解决时间（AHT）下降了 30%，同时客户满意度评分（CSAT）提高了 15%。这证明了行业知识与尖端AI技术相结合的巨大潜力。
“微软研究院的Pike RAG解决方案让我们能够将数十年的专业知识转化为实时、可操作的智能。这不仅仅是技术升级，更是我们服务客户方式的根本性转变。” —— Signify客户服务部门负责人
展望未来
微软研究院将继续与Signify等行业领导者合作，探索RAG系统的前沿应用。我们相信，RAG框架的未来在于深度领域知识的整合，它将是实现真正智能、高效企业级AI应用的关键。
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