大型语言模型（LLMs）被用于客服聊天机器人中，以解释用户请求，生成上下文相关的回复，并实现自动化交互，同时与后端系统集成。通过处理自然语言输入，这些模型使聊天机器人能够处理广泛的客户查询，而无需依赖死板的预写脚本。开发者部署 LLMs 以提高聊天机器人的灵活性和准确性，使其能够适应不同的措辞、语言和用户意图。
一个核心用例是 理解并分类用户意图。例如，客户可能会问：“我的订单还没到”或“我的包裹在哪里？”——尽管措辞不同，但表达的是同一个问题。LLM 能够识别潜在的请求（跟踪配送），并触发预定义的工作流程，例如查询运输 API。该模型还可以处理模棱两可的输入：如果用户写道：“它坏了”，聊天机器人可能会通过分析先前的消息或用户数据中的上下文来询问后续问题（“您指的是哪个产品？”）。这减少了客户重复信息的需要，提高了效率。
另一个关键应用是 动态回复生成。LLMs 不会生成静态回复，而是根据特定的查询量身定制答案。例如，一个银行聊天机器人可能会根据用户提问的措辞，使用不同的措辞来解释透支费用。开发者通常将 LLMs 与检索增强生成（RAG）结合使用，从内部数据库中提取准确、最新的信息。例如，电信聊天机器人可以从 CRM 系统获取客户的套餐详情，然后使用 LLM 以自然、对话的方式总结数据。这种方法平衡了灵活性和对经过验证的数据的受控访问。
最后，LLMs 使得 扩展多语言支持和复杂工作流程 成为可能。单个模型可以处理多种语言的查询，而无需为每种语言设置单独的基于规则的系统。开发者还可以设计聊天机器人来管理多步骤流程，例如设备故障排除：LLM 会引导用户完成诊断步骤，解释他们的反馈，并决定是否升级问题。为了确保可靠性，会添加输入验证、回复模板或回退规则等技术。例如，如果 LLM 对其回复的置信度较低，聊天机器人可能会默认显示预定义菜单或将用户转接给人工客服。这种分层方法在保持可用性的同时，降低了不正确或不相关输出的风险。