通过使用基于 NLP 的机器人，联络中心可以通过高效的自助服务选项显著提高客户满意度。这些系统能够帮助您最大限度地提高团队生产力并提升客户满意度。
然而，NLP 模型也无法生成新的内容。虽然它们擅长完成定义明确的任务，但在更复杂的任务中，模糊性可能会导致有害的误解。
LLM，例如广为人知的 ChatGPT，经过训练可以理解、生成和操纵人类语言。这些系统利用大量的训练数据，通过生成类似人类的文本并预测潜在的响应来学习如何参与对话。由于基于 LLM 的机器人能够识别文本中的模式，因此它们能够模拟人类的写作风格，从而模仿客服人员与客户的实际互动方式。
例如，尽管 NLP 模型无法生成新内容，但 LLM 可以主动生成高 爱沙尼亚电报号码数据 度个性化的响应和解决方案来响应客户的查询。
法学硕士 (LLM) 的用例
LLM 经过大量数据（例如来自书籍或文章的数据）的训练，能够处理各种各样的任务，包括：
创建内容
个性化培训和教育
自动化日常任务
解释数据集
进行客户情绪分析
提供本地化内容和语言翻译
LLM 的特点是能够创造新的内容，但必须理解的是，它们对语言的理解是基于习得的模式，而非真正的理解。这意味着 LLM 可能会根据训练数据生成不准确或有偏差的内容。
虽然 NLP 和 LLM 在提供一些类似功能方面可能存在重叠，但它们各自也存在明显的差异。了解每种模型之间的差异以及您企业的独特需求，是确定哪种系统最适合您的关键。