真正了解您产品的 AI 客服
Ertas Studio 让客户支持团队在真实工单历史和产品知识上微调 AI 模型——创建能准确解决问题的客服机器人和坐席辅助工具，无需按工单计费的 API 费用。
The Challenges You Face
通用聊天机器人给出通用答案
现成的 AI 聊天机器人不了解您产品的特定功能、已知问题或解决流程。它们给出听起来合理但错误的回答，让客户更加沮丧，并为人工坐席制造了更多需要收拾的麻烦。
API 成本随工单量增长
当由商业 LLM API 驱动时，每次 AI 辅助的工单交互都有成本。随着工单量增长——尤其是在产品发布或故障期间客服需求激增时——AI 成本也成比例飙升，恰好在预算最紧张的时候。
知识库难以与 AI 保持同步
您的产品在不断变化——新功能、更新的流程、弃用的工作流。让基于提示词工程的 AI 系统与不断演化的产品知识保持同步需要持续的维护，而没有人有带宽来做这件事。
语气和升级策略因公司而异
每个客服组织都有自己的沟通风格、升级触发条件和解决流程。通用 AI 仅通过提示词无法学会这些细微差别，导致回复偏离品牌调性或在应该升级时未能升级。
How Ertas Solves This
Ertas Studio 让您在真实的客服工单历史上微调模型——客户提出的真实问题、解决问题的真实答案，以及您最佳坐席使用的真实语气。结果是一个理解您产品细节、遵循您升级流程并以您品牌声音沟通的 AI。
训练过程直观且简单。将已解决的工单导出为问答对，将 JSONL 上传到 Studio，然后点击训练。当产品更新时，添加新的解决方案示例并重新训练——模型保持最新，无需复杂的知识库同步。
训练完成的模型导出为 GGUF 文件用于自托管部署。无论是驱动面向客户的聊天机器人还是为坐席建议回复草稿的辅助工具，每次交互的成本仅为计算费用——而非按 token 的 API 费用。黑色星期五的客服高峰不会带来意外的 AI 账单。
Key Features for 客户支持团队
工单历史训练
在您实际已解决的工单上微调。模型从您最佳的解决方案中学习——正确的故障排除步骤、恰当的语气、合理的升级决策——而非通用的互联网文本。
便捷的模型更新
当产品变更时，添加新的解决方案示例并重新训练。Studio 的可视化工作流让模型更新变得像更新知识库一样日常——无需 ML 工程。
不惧流量的部署
自托管 GGUF 模型以固定的基础设施成本处理任何工单量。客服高峰、产品发布和季节性波动不会增加您的 AI 支出。
坐席辅助与机器人模式
将同一个微调模型部署为处理常规问题的面向客户的聊天机器人，或部署为起草回复供人工审核的坐席辅助工具——灵活的部署方式适应不同的置信度水平。
Why It Works
- 使用微调模型的客服团队报告 AI 建议的回复只需最少的编辑即可发送，而通用 LLM 输出需要大量改写才能匹配产品细节和品牌语气。
- 自托管模型消除了按交互计费的经济模式，使 AI 辅助客服在高峰期也切实可行——无论工单量如何变化，服务质量保持一致。
- 基于已解决工单训练的微调模型能基于经验丰富的坐席所识别的相同模式正确识别需要升级的问题，减少了过度升级和遗漏关键问题的情况。
- 每月用新的解决方案示例重新训练使 AI 与产品变更保持同步——整个过程包括数据准备和训练在内不到一小时。
- 团队已部署微调客服模型，无需人工介入即可解决常规咨询，让坐席能够专注于真正需要人工判断的复杂案件。
Example Workflow
一家 SaaS 公司的客服团队每月处理 2,000 个工单。客服经理从 Zendesk 导出 5,000 个已解决工单作为问题-解决方案对，移除敏感客户数据，并格式化为 JSONL。她将文件上传到 Ertas Studio，选择一个 70 亿参数的指令模型，然后开始训练。
二十五分钟后，她在试验场中用近期的工单示例进行测试。模型使用她团队遵循的确切流程正确排查了最常见的 10 个问题。她导出 GGUF 并将其部署在公司现有服务器上的简单 API 后面。
AI 现在驱动两个工作流：一个即时处理常规问题的面向客户的聊天窗口，以及一个为复杂工单起草回复建议的坐席辅助侧边栏。当工程团队发布重大功能更新时，客服经理添加 100 个新的解决方案示例并重新训练——模型保持最新，无需任何提示词工程或知识库重连。
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