PHPは、AIモデルを統(tǒng)合し、顧客サービスの効率を向上させることにより、顧客の問題を自動的に分類できます。 2. AIサービスを選択すると、クラウドAPI（OpenAI、Google Cloudなど）が優(yōu)先順位を與え、しきい値を下げることができ、プライバシーやカスタマイズのニーズのために自己構築されたPythonモデルサービスを使用します。 3。PHPは、HTTPを介して非同期的にAIモデルを呼び出し、メッセージキュー（Redis/RabbitmQなど）を組み合わせて閉塞を避け、テキストの前処理、結果の解析、エラーの再試行を行います。 4.分類結果は、作業(yè)指示のルーティング、優(yōu)先順位の並べ替え、知識ベースの推奨、自動応答を自動化するために使用され、最終的にサービスの最適化と製品改善を推進します。

PHPは、特に顧客の問題の自動分類と取り扱いを実現する上で、インテリジェントな顧客サービスシステムの構築において非常に重要な役割を果たすことができます。バックエンドコアとして、AIモデルサービスを効果的に統(tǒng)合し、ユーザーが送信したテキスト情報をインテリジェントに識別および分類することができ、それにより顧客サービスの対応効率とユーザーエクスペリエンスが大幅に向上します。これは技術的な実現可能性であるだけでなく、ビジネスプロセスの最適化における大きなステップでもあります。

解決

PHPに基づいたAIインテリジェントカスタマーサービスの問題の自動分類と処理を実現するために、コアはPHPを接著層として使用してユーザーインターフェイス、AI分類モデル、バックエンドビジネスロジックを接続することです。

まず、フロントエンドユーザーが送信した問題テキストは、APIリクエストを介してPHPバックエンドに送信されます。これらのテキストを受け取った後、PHPは、テキストの純度を確保するために、HTMLタグ、追加スペース、特殊文字の削除など、予備的なクリーニングと前処理を実行する必要があります。次に、PHPは、処理されたテキストをAI分類モデルに送信する責任があります。このモデルは、クラウドサービスプロバイダーのAPI（OpenaiのGPTシリーズ、Google Cloud Natural Language API、AWS Sulledendなど）であるか、HTTPインターフェイスを介してPHPと通信するPython Microserviceをローカルサーバーに展開することもできます。

AIモデルがテキストを受信した後、分析され、1つ以上の分類タグと対応する信頼性を返します。たとえば、「ログインできない」に関する質問は、「アカウントの問題」または「技術的エラー」に分類される場合があります。 AIによって返される分類結果を受信した後、PHPバックエンドはこれらの結果に基づいて後続の操作を実行します。問題作業(yè)チケットを対応するカスタマーサービスチームキューに自動的にルーティングするか、一般的な問題についてソリューションリンクに自動的に返信するか、その後の統(tǒng)計分析のためにデータベースに分類結果を記録します。プロセス全體では、AIリクエストを処理するためにメッセージキュー（RabbitMQやRedisキューなど）を使用するなど、非同期処理メカニズムを検討する必要があります。

PHP統(tǒng)合に適したAIモデルまたはサービスを選択する方法は？

適切なAIモデルまたはサービスを選択することは、実際にはトレードオフと計量スキルのテストです。すべての「AI」がすべてのシナリオに適しているわけではなく、特にPHPの統(tǒng)合を考慮してください。

通常、行くべきいくつかのパスがあります。最も一般的で心配のないことは、成熟したクラウドサービスAI APIを使用することです。たとえば、Google CloudおよびAWSが提供するOpenAIまたは自然言語処理サービスのさまざまなモデル。彼らの利點は、モデルが事前に訓練されており、複雑な基礎となる機械學習を気にする必要がないことです。 HTTPリクエストを使用して直接呼び出すことができ、PHPのGuzzle HTTPクライアントまたはネイティブカールを簡単に処理できます。この方法は、特にAIモデルトレーニングに精通していないスタートアップやチームに適している、展開と低いメンテナンスコストが速くなります。しかし、短所も明らかです。データプライバシーは問題であり、ユーザーデータをサードパーティサービスに送信する必要があります。さらに、API呼び出しにはコストがかかり、並行性のシナリオの場合、レート制限または潛在的な遅延がある場合があります。

別のオプションは、獨自のAIモデルサービスを構築することです。これは通常、PythonなどのAIにより熟練した言語でモデルを構築または微調整し、APIサービス（FlaskやFastapiを使用するなど）にカプセル化する必要があり、PHPはHTTPリクエストを介してこのローカルサービスと通信します。このアプローチは、非常に高い柔軟性とデータ制御を提供します。特に、データプライバシーが厳密に必要であるか、高度にカスタマイズされたモデル（特定の業(yè)界用語の分類など）が必要なシナリオに適しています。しかし、課題も素晴らしいことです。モデルをトレーニング、展開、維持するためにAI/MLエンジニアの専門チームが必要であり、ハードウェアリソースがさらに消費し、初期の投資と運用とメンテナンスコストが大幅に増加します。個人的には、ほとんどの中小企業(yè)にとって、クラウドサービスAPIから始めて、モデルトレーニングとインフラストラクチャの多くのトラブルを節(jié)約するため、最も賢明なことだと思います。しかし、データのボリュームが特に大きい場合、または厳格なプライバシー要件がある場合は、獨自のソリューションを構築することを検討する必要がある場合があります。これは別の闘爭です。

最後に、いくつかの非常にシンプルな分類タスクでは、ルールやキーワードマッチングに基づいてPHPネイティブソリューションを検討することもできます。厳密に言えば、これは「AI」とは見なされませんが、最も低いコストで特定のシナリオで予備分類を迅速に達成できます。ただし、この方法のインテリジェンスと贅沢は非常に限られており、新たに出現した語彙や表現によって「SCAMD」になるのは簡単であり、複雑で変更可能なユーザーの質問に対処するのに適していません。

PHPはどのようにAIモデルと効率的に相互作用し、データを処理しますか？

PHPおよびAIモデルのデータ相互作用と処理は、リクエストを送信するほど簡単ではありません。システムが効率的で安定していることを確認するために、研磨する必要がある多くの詳細があります。

最も基本的な相互作用方法は、もちろんHTTPリクエストです。 PHPは通常、Guzzle HTTPクライアントライブラリ（または基礎となるCurl）を使用して、AIモデルのAPIにPOSTリクエストを送信します。リクエスト本體は通常JSON形式で、分類するテキストが含まれています。 AIモデルを処理すると、JSON形式での分類の結果も返されます。この部分は、実際にリクエストを送信するだけでなく、バックエンドエンジニアのスキルをテストします。

特にAIモデルが長時間処理されたり、大きなリクエストがある場合、効率とシステムの応答速度を改善するために、非同期処理が特に重要になります。 AIインターフェイスへの直接同期呼び出しにより、ユーザーはあまりにも長く待つことができます。一般的な慣行は、メッセージキューを導入することです。ユーザーが質問を提出すると、PHPは質問テキストをメッセージキュー（RedisやRabbitmqなど）に配置します。次に、スタンドアロンのPHPワーカープロセス（スーパーバイザーやLaravelキューなどのツールを介して管理できます）は、キューからタスクを取り出し、AIモデルAPIを非同期に呼び出します。 AIモデルが結果を返すと、ワーカーは分類結果をデータベースに保存するか、フロントエンドに通知します。このようにして、ユーザーは質問を送信した直後に回答を得ることができますが、AI分類は靜かにバックグラウンドで実行されます。私たちがプロジェクトを持っていたことを一度覚えていますが、私たちはこれをうまくやらなかったので、私たちは夜中に警察に目が覚めたので、気分が悪くなりました。

さらに、データの前処理と後処理も重要です。 AIモデルにテキストを送信する前に、PHPは不必要なスペース、HTMLタグ、または統(tǒng)一句読點の削除など、クリーニング作業(yè)を行う必要があります。 AIモデルが結果を返すと、PHPは返されたJSONデータを解析し、エラーチェックを実行し、分類結果が予想されるビジネスロジックを満たしていることを確認する必要があります。たとえば、AIが複數のカテゴリを返す場合、PHPは自信に基づいて最高値を選択するか、ビジネスルールに基づいて二次的な判斷を下す必要がある場合があります。

最後に、堅牢なエラー処理と再試行メカニズムは不可欠です。 AIサービスは、ネットワークの問題、サービスの過負荷、またはAPIの制限により失敗する可能性があります。 PHPコードは、これらの例外をキャッチし、指數関數的バックオフ再試行ロジックを実裝して、AIサービスへの過度の圧力を避けながら成功の可能性を高める必要があります。複數の再試行が依然として失敗した場合、アラームメカニズムがあり、問題を手動介入を必要とするものとしてマークします。

インテリジェントなカスタマーサービスシステムは、分類結果を使用してカスタマーサポートプロセスを最適化する方法をどのように使用しますか？

分類が完了した場合、それは最初のステップにすぎません。真の価値は、これらの分類結果を使用して既存のカスタマーサポートプロセスに組み込む方法にあり、真の効率の改善と経験の最適化を可能にします。

最も直接的なアプリケーションは、自動化された作業(yè)注文ルーティングです。顧客の問題がAIによって正確に分類されると、システムは、分類結果に基づいて、最も適切なカスタマーサービスチームまたは個人にワークオーダーを自動的に割り當てることができます。たとえば、「支払いの問題」は金融カスタマーサービスグループに直接ルーティングされ、「技術的な失敗」がテクニカルサポートチームに送信されます。これにより、手動の初期スクリーニングと転送のプロセスが回避され、顧客の待ち時間を大幅に短縮し、顧客サービス擔當者が得意な領域にもっと集中できるようになります。それについて考えてみてください。新しいカスタマーサービスが多數の作業(yè)注文に直面し、インテリジェントな分類の支援を受けて、彼はより速く始めて間違いを減らすことができます。

第二に、分類結果は優(yōu)先順位のソートに使用できます。 「サービス停止」や「アカウントの盜難」などの特定の種類の顧客の問題は、「機能的相談」よりもはるかに緊急です。 AI分類は、システムがこれらの優(yōu)先度の高い問題を特定し、キューのフロントエンドに配置するのに役立ち、それらが最速の潛在的なマイナスの影響と顧客の解約を効果的に回避することを保証します。

さらに、インテリジェントな分類は、知識ベースと自動応答を強化することもできます。問題が分類されると、システムは、分類結果に基づいて、関連する知識ベースの記事、FAQ、またはプリセットの返信テンプレートをカスタマーサービス擔當者に自動的に推奨できます。これにより、特に多數の繰り返し問題に対処する場合、カスタマーサービススタッフの対応速度と正確性が大幅に向上します。非常に明確で一般的な単純な質問の場合、プリセットされた自動化された返信をトリガーして、人間の介入なしに顧客の質問を即座に解決することもできます。しかし、繰り返しになりますが、特に顧客に対応する場合、人間の感情や判斷はまだかけがえのない場合、私たちは完全に機械に頼ることはできません。

最後に、これらの分類されたデータはそれ自體が貴重な資産であり、データ分析とトレンドの洞察に使用できます。顧客の問題に関する分類されたデータを長期間収集および分析することにより、企業(yè)はどのタイプの問題が最も頻繁に発生するか、どの製品機能が質問を引き起こすか、またはサービスにどのような問題點が存在するかを明確に理解できます。これらの洞察は、製品の改善、サービスの最適化、さらには市場戦略に影響を與え、顧客の問題の発生を根本的に削減し、ポジティブなサイクルを形成することさえあります。

以上がPHPは、AIに基づいたインテリジェントなカスタマーサービスを開発します。 PHP顧客の問題の自動分類と処理の詳細內容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。