无编排的客户服务自动化：一种隐私保护和流程图引导的框架

随着数字化转型的推进，客户服务自动化需求日益增长。现有方法要么依赖模块化系统设计与大量代理编排，要么采用过于简化的指令模式，提供有限的指导和较差的通用性。本文提出了一种无需编排的框架，利用面向任务的流程图（TOFs）实现端到端自动化，无需人工干预。我们首先定义了TOFs的组件和评估指标，然后形式化了一个高效的流程图构建算法，以从服务对话中抽象出过程性知识。我们强调小型语言模型的本地部署，并提出结合流程图的去中心化蒸馏方法，以缓解训练中的数据稀缺和隐私问题。大量实验验证了该框架在多种服务任务中的有效性，其定量和应用表现优于强基线和市场产品。通过发布一个基于网络的系统演示和案例研究，旨在推动未来服务自动化的高效创建。