跳至主要内容

3 篇文章 含有標籤「LLM」

大型语言模型(Large Language Model)

檢視所有標籤

微语对接大模型Qwen3指南

· 閱讀時間約 5 分鐘
Jack Ning
Jack Ning
Maintainer of Bytedesk

在本篇博客中，我们将介绍如何将微语客服系统对接通义千问Qwen3大模型，使您的客服系统拥有强大的AI能力。通过这个集成，您可以为用户提供更智能、更高效的自动化客服体验。

Qwen3大模型介绍​

通义千问Qwen3是阿里云推出的大型语言模型，具有强大的理解能力和生成能力。Qwen3系列模型在多轮对话、文本生成、问答解析等方面表现出色，非常适合客服场景应用。

一、Ollama安装Qwen3​

Ollama是一个开源的大模型运行框架，可以在本地部署运行多种大型语言模型，包括Qwen3。下面是安装和配置步骤：

1. 安装Ollama​

根据您的操作系统，选择相应的安装方法：

MacOS:

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

Linux:

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

Windows: 从Ollama官网下载并安装Windows版本。

2. 拉取Qwen3模型​

安装完成后，通过命令行拉取Qwen3模型：

# 拉取Qwen3 5B模型
ollama pull qwen3:5b

# 如果需要更大参数的模型，也可以选择其他版本
# ollama pull qwen3:7b
# ollama pull qwen3:14b

3. 验证模型安装​

通过以下命令验证Qwen3模型是否安装成功：

ollama list

您应该能看到已下载的qwen3模型列表。

4. 启动Ollama服务​

确保Ollama服务正在运行：

# 在某些系统上，安装后会自动启动服务
# 如果没有自动启动，请使用以下命令
ollama serve

默认情况下，Ollama服务会在http://localhost:11434端口运行。

二、在微语管理后台设置Qwen3对话模型​

完成Ollama和Qwen3模型的安装后，我们需要在微语管理后台进行配置：

1. 登录微语管理后台​

访问您的微语管理后台，输入账号和密码登录系统。

2. 导航到AI设置​

在左侧导航栏中，找到并点击"AI助手"或"大模型设置"选项。

3. 添加Qwen3模型配置​

在AI设置页面中：

  1. 点击"添加新模型"或"新建配置"按钮

  2. 选择模型类型为"Qwen3"

  3. 填写配置信息：

    • 模型名称：自定义一个便于识别的名称，如"Qwen3助手"
    • 接口地址：填写http://localhost:11434/api/chat（如果Ollama在远程服务器上，请替换localhost为相应IP）
    • 模型标识：输入qwen3:5b（或您安装的其他版本）
    • 温度参数：建议设置为0.7（可根据需要调整，较低值更精确，较高值更创造性）
    • 系统提示词：可以设置默认的AI人设，例如"你是微语客服系统的智能助手，请用专业、友善的口吻回答用户问题。"

  4. 点击"测试连接"按钮，验证配置是否正确

  5. 确认无误后，点击"保存"按钮

4. 设置为默认模型（可选）​

如果您希望将Qwen3设置为系统默认的AI对话模型：

  1. 在模型列表中找到刚刚创建的Qwen3配置
  2. 点击"设为默认"按钮或切换相应的开关

三、开始使用Qwen3进行智能对话​

配置完成后，您可以开始体验Qwen3赋能的智能客服功能：

1. 创建知识库（可选）​

为了让AI回答更加准确，您可以创建和维护特定领域的知识库：

  1. 导航到"知识库"或"AI训练"模块
  2. 点击"新建知识库"，输入名称和描述
  3. 上传文档或手动添加Q&A对，丰富AI的专业知识

2. 测试对话效果​

您可以通过以下方式测试Qwen3的对话能力：

  1. 在管理后台的"对话测试"功能中，输入问题进行测试
  2. 通过客服端应用，模拟用户提问，验证AI回复效果
  3. 通过访客端，体验实际用户视角下的AI交互

3. 对话效果展示​

以下是一些使用Qwen3进行智能对话的演示截图：

Qwen3对话示例1 图1：用户咨询产品功能，Qwen3给出详细解答

Qwen3对话示例2 图2：处理复杂问题时，Qwen3展现出强大的理解和推理能力

Qwen3对话示例3 图3：Qwen3能够根据上下文提供连贯的多轮对话

四、优化和调整​

为了获得最佳的Qwen3对话效果，您可以进行以下优化：

1. 调整模型参数​

根据实际需求调整模型参数，如温度值、最大token数等，以平衡回答的创造性和精确性。

2. 优化系统提示词​

系统提示词对AI的行为有重要影响，您可以根据业务场景定制专业的提示词，引导AI表现出理想的对话风格。

3. 结合人工审核​

设置人工干预机制，对AI无法准确回答的问题进行人工接管，并将这些案例记录下来用于进一步训练和优化。

总结​

通过将微语客服系统与通义千问Qwen3大模型对接，您可以显著提升客服自动化水平和用户体验。本指南详细介绍了从安装Ollama、配置Qwen3模型到实际应用的完整流程。

随着您不断优化提示词和积累领域知识库，AI助手的表现会越来越符合您的业务需求，为客户提供更加专业、高效的服务体验。

如有任何问题或需要进一步的技术支持，请随时联系我们的技术团队。

希望本指南对您成功部署和使用微语+Qwen3智能客服系统有所帮助！