基于Mind+文本分类功能的客服问题分流 简单

1. 项目介绍

这个项目借助 Mind+ V2.0 的模型训练工具实时模式与文本分类技术，在购物平台为行空板K10这款产品搭建智能客服问题分流系统，核心是将用户的咨询文本输入后，通过文本分类模型快速识别问题类型（如售前咨询、交易履约或售后技术），再自动引导至对应客服岗位。日常运营中，大量用户问“快递进度”、“退货流程”这类重复问题，系统能直接将客户转接至物流管理部门，专门解决物流的相关的问题；一部分客户买到产品在使用过程中会遇到技术问题，系统能快速将其分类为售后技术，直接对接技术服务人员，快速高效解决问题。它解决了购物平台中客服分流效率低、重复劳动多的痛点，不仅提升了响应速度，还让客服更专注于各自服务领域的问题，改善用户体验。

2.项目实现原理

本项目基于文本分类技术实现购物平台中客服问题分流的核心功能，整个实现过程涵盖数据采集、模型训练、模型导出、推理与应用的全流程。具体而言，首先通过Mind+ V2.0文本分类训练平台进行数据准备与模型训练工作：根据购物平台中行空板K10这款产品的常见问题类型（如售前咨询、交易履约或售后技术），采集并整理不同类别的文本样本，每个类别包含至少 10 条文本数据，构建训练数据集后，在Mind+ V2.0中选择文本分类模型进行训练，训练完成后，将模型导出。在实时模式下初始化文本分类并加载模型，利用键盘输入待分流的问题，由模型进行分类推理，输出问题的分类，并模拟转入对应的工作人员进行下一步服务。

3.软硬件环境准备

3.1软硬件器材清单

注意：Mind + 编程软件版本需为V2.0及以上。

3.2软件平台准备

官网下载安装Mind+ V2.0及以上版本安装包，安装完成后，双击打开。

4. 项目制作

我们使用Mind+ V2.0中的模型训练中的文本分类来完成模型的训练。

首先，打开Mind+ V2.0软件，选择“模型训练”并打开“文本分类”（注意：只有Mind+ V2.0及以上才有模型训练功能）。

打开初始界面如下：

页面分为三部分，从左至右依次为：数据采集、模型训练、模型校验与导出（后面会详细说明各部分的使用方法）。

4.1数据采集

模型训练的第一步是采集文本数据集。请根据下面的步骤，添加文本数据。

首先点击“添加样本”添加数据。

输入文本样本，点击“添加样本”。

编辑类别名称为“售前咨询”。

该类别的文本样本采集结束后，按照相同的步骤完成所有类别的数据的创建。

本项目共创建三类文本数据，分别为：售前咨询、交易履约、售后技术。本项目所用文本数据非真实数据，数据来源为大语言模型。

4.2模型训练

在训练模型前，我们需要根据数据集特点修改模型训练参数。

展开“高级设置”以调整参数。

本项目使用的数据量约为30个文本样本，训练模型的参数如下：

参数设置完成后，只需点击“训练模型”按钮，即可开始模型训练（训练过程中请保持该页面开启，确保训练不中断）。

4.3模型校验与导出

模型训练结束后，可以通过模型校验来验证模型效果。

输入内容→模型动态预测→观察输出结果

校验结果符合预期后，即可导出模型文件。

点击“导出模型”将模型导出为ZIP文件。

选择位置保存模型文件（ZIP格式）。

建议将该模型训练项目保存为项目文件，以便后期优化和调整模型。操作步骤如下：

展开 “快速体验” 菜单，选择 “保存项目”；

选择保存路径，点击 “确认” 完成保存；

后续可通过 “快速体验” 菜单中的 “打开项目”，打开已保存的项目文件。

模型训练和导出到这一步就结束了，之后就是模型的推理和应用了。

4.4模型推理与应用

打开Mind+ V2.0编程软件并进入实时模式。

在扩展中加载模型推理用户库。

编写程序如下：

核心代码解析如下：

第三步，运行并验证，点击“绿旗”图标运行程序。

实现效果图片如下：

资料附录中附有完整程序文件，可通过下面的步骤直接运行：

点击顶部“+”→打开项目→打开本地文件。

打开附录中的项目，并点击“绿旗”并输入内容即可实现程序效果。

5. 附件清单

项目文件: https://pan.baidu.com/s/1L8QqJe4SOQJ4Ytd7bMQVnQ?pwd=a2tc