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AI 客服

拆解用大模型做自动回复、工单分流和知识库问答的客服方案,对比 Intercom Fin、Zendesk AI、Gorgias、Chato、Coze 的能力边界。

客服是生成式 AI 落地最快的场景之一:模型承接常见咨询、引导表单、分流工单,再把复杂问题转给人工。Intercom Fin、Zendesk AI、Gorgias、Chato、Coze 在知识库接入、多轮对话和人工协同上各有强项,但数据权限、答复准确性和售后责任边界决定能否真正上线。
客服回复提示词:贴入一条投诉,AI 给出能直接发的回复

客服回复提示词:贴入一条投诉,AI 给出能直接发的回复

客服回复提示词最难拿捏的不是措辞,而是分寸:道歉太满,客户觉得你在敷衍;解释太多,又像在推卸责任。下面这段提示词把客户原话、已核实的事实、你能做主的处理范围和回复时限一次交代清楚,AI 给出的稿子按「先认问题、再给方案、最后留一个明确下一步」的顺序走,拿到手核对一遍就能发,不用再逐句改语气。 随口让...

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用户反馈提示词:把几百条评价贴给 AI,一次分类、计数并排好优先级

用户反馈提示词:把几百条评价贴给 AI,一次分类、计数并排好优先级

用户反馈提示词最适合处理这种场面:应用商店评价、问卷开放题、客服工单和社群留言攒了几百条,老板问用户到底最不满意什么,团队却只能凭印象说好像是价格、好像是闪退。下面这段提示词把原始反馈一次拆成分类表格、高频问题和处理优先级,复制过去、换掉变量、再把反馈贴在最后就能用。 它和让 AI 写一段总结不一样...

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AI 数字人按需求买:直播带货、客服、短视频各买对的工具

AI 数字人按需求买:直播带货、客服、短视频各买对的工具

AI 数字人工具看着大同小异,其实三类主流需求的选购逻辑完全相反:直播带货要实时互动和带货话术,企业客服要的是稳定、私有化和合规,短视频创作者要的是便宜、快、模板多。拿一款工具硬套三个场景,等于让同一双鞋去踢球、跑步和登山。先分清需求在哪一类,再谈选哪款。 三类需求,选购标准完全不同 需求 核心看什...

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