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電商產業正面臨人工智慧 (AI) 轉型的關鍵時刻。momo AI 客服在微軟大型語言模型 (LLM) 技術的加持下，實現了顯著的性能提升。該系統融合了 Microsoft Azure OpenAI 與檢索增強生成（RAG）技術，不僅在語意理解上表現出色，即時回應能力也大幅提高，回覆正確率已超過 90%，有效提升了顧客滿意度，並減輕了人工客服的負擔。這標誌著AI在電商領域應用的一次重要躍進，為顧客帶來更智能、更便捷的購物體驗。
momo AI 客服升級的核心要素：微軟 LLM 與 RAG 技術
Azure OpenAI 服務為 momo 提供了強大的 GPT 模型和 Azure 平台的安全與擴展能力，這使得 AI 客服能夠更自然地理解語意並進行對話。
相關提問： Azure OpenAI 服務具體如何提升 momo AI 客服的語意理解能力？它在安全性方面又提供了哪些保障？
分析與解答：Azure OpenAI 不僅提供先進的 GPT 模型，使其具備強大的語言理解能力，而且Azure平台提供企業級的安全保障，保護用戶數據隱私，並確保系統的穩定運行和可擴展性，從而應對momo電商平台龐大的用戶流量。
RAG 架構確保系統的回覆有明確的依據，從而提升了回覆的正確性與一致性。它解決了大型語言模型在企業應用場景中可能遇到的知識覆蓋不足以及繁體中文語料匱乏等問題。
相關提問： RAG 架構如何克服 LLM 在特定領域知識不足的限制？它對提升繁體中文客服的品質有哪些具體貢獻？
分析與解答：RAG 通過檢索相關知識庫，將外部信息融入 LLM 的生成過程中，使其能夠提供更準確、更全面的回覆。對於繁體中文環境，RAG 能夠彌補 LLM 在中文語料上的不足，提供更貼合在地需求的服務。
新舊客服系統的顯著差異
與過去基於規則的客服系統相比，新系統基於大型語言模型技術，能夠更自然地理解語意，並有效提升對顧客需求的判斷與回應的精準度，從而減少消費者重複詢問的困擾，大幅降低客服團隊的負擔。當遇到無法處理的複雜問題時，系統會自動轉接至真人客服，確保問題的即時處理與正確性。
雲端彈性架構的支撐作用
為了確保各種情境下都能維持穩定的服務，momo 採用雲端彈性架構作為後盾。透過 Azure OpenAI 模型訂閱服務，結合預配置模型運算容量單位（Provisioned Throughput Units，PTU）與隨用隨付（pay-as-you-go）機制，momo 可依需求靈活調整資源配置，例如即將到來的雙 11 等購物高峰期仍能保持穩定與高效服務。
情緒辨識與 AI 購物顧問的未來展望
momo 計劃導入情緒辨識功能，讓系統即
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