CHOPS: CHat with custOmer Profile Systems for Customer Service with LLMs

📄 arXiv: 2404.01343v4 📥 PDF

作者: Jingzhe Shi, Jialuo Li, Qinwei Ma, Zaiwen Yang, Huan Ma, Lei Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-31 (更新: 2024-07-17)

备注: Accepted by COLM 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CHOPS以解决客户服务中LLM与用户档案整合不足的问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 客户服务 用户档案整合 智能客服 数据集构建 响应生成 操作安全性

📋 核心要点

  1. 现有LLM客户服务模型在与客户档案整合及操作能力上存在局限，无法有效满足实际需求。
  2. 提出CHOPS代理，通过高效利用现有数据库，提供准确响应并避免有害操作，结合小型和大型LLM以降低推理成本。
  3. 通过CPHOS数据集进行广泛实验，验证CHOPS架构的性能，展示其在客户服务中的潜力和优势。

📝 摘要（中文）

随着企业和软件平台越来越多地采用大型语言模型（LLMs）如GPT-3.5、GPT-4等进行客户服务，现有的LLM客户服务模型在与客户档案的整合及操作能力上存在局限。此外，现有API集成更注重多样性，而非在实际客户服务场景中所需的精确性和错误避免。为此，我们提出了一种名为CHOPS的LLM代理，旨在高效利用现有数据库或系统，提供准确合理的响应，并结合小型和大型LLM以实现合理的推理成本。我们还引入了CPHOS数据集，以验证CHOPS架构的性能，展示LLMs如何增强或替代人类客户服务。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的具体问题是现有LLM客户服务模型在与客户档案整合及操作能力上的不足，导致无法提供有效的服务。现有方法在实际应用中缺乏精确性和错误避免的能力。

核心思路：论文的核心解决思路是设计CHOPS代理，利用现有数据库和系统高效访问用户信息，提供准确的响应，并避免有害操作。通过结合小型和大型LLM，旨在实现合理的推理成本与满意的性能。

技术框架：CHOPS的整体架构包括用户信息访问模块、响应生成模块和操作执行模块。用户信息访问模块从现有数据库中提取用户档案，响应生成模块利用LLM生成合理的回答，操作执行模块确保执行的操作符合系统的指导原则。

关键创新：最重要的技术创新点在于将小型和大型LLM结合使用，以提高响应的准确性和效率，同时降低推理成本。这种设计与现有方法的本质区别在于其对用户档案的深度整合和操作的安全性。

关键设计：在关键设计方面，论文详细描述了数据集的构建，包括数据库、指导文件和问答对的收集，确保数据的多样性和实用性。此外，采用了特定的损失函数和网络结构，以优化模型的性能和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CHOPS在使用CPHOS数据集进行验证时，显著提高了响应的准确性和操作的安全性。与基线模型相比，CHOPS在多个指标上均有明显提升，展示了其在实际客户服务场景中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括在线客户服务、技术支持和教育平台等。通过提升LLM在客户服务中的应用能力，CHOPS能够有效降低人力成本，提高服务效率，未来可能在各类服务行业中得到广泛应用，推动智能客服的发展。

📄 摘要（原文）

Businesses and software platforms are increasingly turning to Large Language Models (LLMs) such as GPT-3.5, GPT-4, GLM-3, and LLaMa-2 for chat assistance with file access or as reasoning agents for customer service. However, current LLM-based customer service models have limited integration with customer profiles and lack the operational capabilities necessary for effective service. Moreover, existing API integrations emphasize diversity over the precision and error avoidance essential in real-world customer service scenarios. To address these issues, we propose an LLM agent named CHOPS (CHat with custOmer Profile in existing System), designed to: (1) efficiently utilize existing databases or systems for accessing user information or interacting with these systems following existing guidelines; (2) provide accurate and reasonable responses or carry out required operations in the system while avoiding harmful operations; and (3) leverage a combination of small and large LLMs to achieve satisfying performance at a reasonable inference cost. We introduce a practical dataset, the CPHOS-dataset, which includes a database, guiding files, and QA pairs collected from CPHOS, an online platform that facilitates the organization of simulated Physics Olympiads for high school teachers and students. We have conducted extensive experiments to validate the performance of our proposed CHOPS architecture using the CPHOS-dataset, with the aim of demonstrating how LLMs can enhance or serve as alternatives to human customer service. Code for our proposed architecture and dataset can be found at {https://github.com/JingzheShi/CHOPS}.