【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及业务实训，具体涉及一种用于坐席员业务实训的人机对练方法。
技术介绍
1、坐席员是指接线员，负责日常的客户服务热线电话的接听和答复工作。中国职场中常常把这个岗位称呼为：客服代表、接线员、话务员、客服专员、咨询员、咨询顾问、技术支持专员等。坐席员目前主要是指公司企业中在呼叫中心或客服部门工作，主要工作内容为通过接听电话或者外拨电话来处理服务、销售、数据采集、信息调查、业务回访等事务。此类工作人员均被称为坐席员。
2、专业的坐席员需要广泛的了解业务相关的知识，因此在坐席员正式上线前需要对坐席员进行专业的培训，公开号为cn108734379b的中国专利，公开了一种对客服人员实现差异化的线上培训方法，涉及客服质检与客服培训领域，包括：s1：对客服进行质检，提取出质检中的问题；s2：统计出每个客服质检中产生的每一个问题的所属的具体类别；s3：根据客服产生的质检问题所属的类别不同，对客服进行标记；s4：将客服产生的质检问题汇总到培训系统中；
3、s5：培训系统将更新的质检问题传输到数据库，然后从数据库中获取每一个更新的质检问题对应的解决方案，并将更新的质检问题与解决方案按照一一对应的方式存储在培训系统中；s6：客服通过培训系统完成在线培训。解决了现有线下培训方法对每个客服无法根据每个坐席的实际知识掌握量、空闲时间进行灵活的培训，培训后的效果差的问题。
4、上述现有技术方便了对坐席员进行培训，然而并不适用于结合培训的知识考察坐席员的各种情况的应对能力，发现坐席员的不足，并根据坐席员的不足点对坐席
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，以解决现有技术中的上述不足之处。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，包括以下步骤：
3、s1、将坐席员与训练账号一对一绑定，并录入坐席员业务范围信息；
4、s2、基于所述坐席员的业务范围选择训练题库，其中训练题库为专家根据职业标准编撰或从网络上检索、下载的相关训练题；
5、s3、按照题目类型的不同对所述训练题库中的训练题进行分类，得到多个训练题组，并平均从每个训练题组中随机抽取多个训练题，生成训练卷；
6、s4、使用所述训练卷对所述坐席员进行训练，得到训练的分数，并记录错题；
7、s5、检索所述错题对应的训练题组，记录所述坐席员各训练题组的错题数量；
8、s6、基于所述坐席员各训练题组错题数量的多少，增加生成训练卷时对应训练题组的训练题抽取比例，再按照所述抽取比例抽取训练题生成训练卷，返回s4。
9、进一步的，将训练题划分到所述训练题库和训练题组中时，具体包括：
10、利用人工对训练题进行分类；
11、利用大语言模型识别训练题文本，对训练题进行分类。
12、进一步的，基于已经分类好的训练题及其对应的训练题库和训练题组，训练所述大语言模型，用于挖掘出训练题的内容与训练题库和训练题组的之间的关系，并将关系储存到大语言模型中，使得大语言模型可更加精准的将训练题分类到对应的训练题和训练题组中。
13、进一步的，s6步骤中基于所述坐席员各训练题组错题数量的多少，增加生成训练卷时对应训练题组的训练题抽取比例，具体为：
14、计算所有错题的数量；
15、计算各训练题组的错题数量占所有错题的数量的百分比，得到错题占比；
16、生成训练卷时，从各训练题组抽取训练题的数量为训练卷预定训练题总量乘以该训练题组的所述错题占比，并对计算结果四舍五入取整。
17、进一步的，所述方法还包括：
18、a1、对每个坐席员的各习题组的错题进行分别记录和汇总，得到各习题组单张训练卷中的错题数量及错误率，各习题组最近三张训练卷中的错题总数量、重复错题数量、错题的重复错误次数，其中错误率表示单张训练卷中每个习题组对应的错题数量占该张训练卷该习题组的训练题数量的百分比；
19、a2、分别设定错题总数量、重复错题数量、错题的重复错误次数的阈值，若得到数据中有至少一个大于等于对应的阈值；
20、a3、从对应的习题组中抽取自定义数量的训练题，生成加强卷；
21、a4、使用加强卷对坐席员进行训练；
22、a5、重复a3-a4三到五次；
23、a6、预设合格标准，判断坐席员的所有加强卷是否均达到合格标准；
24、a7、是则结束坐席员该习题组的加强卷测试，否则返回a5，返回a5时可根据错题的数量适量减少重复a3-a4的次数。
25、进一步的，a3步骤中生成加强卷时，若存在重复错题，则将所述重复错题加入加强卷。
26、进一步的，a3步骤中生成加强卷时，若存在重复错题，则利用所述大语言模型，在所述习题组中筛选出多个与所述重复错题相似的训练题加入加强卷，其中相似的标准可通过使用人工划分的相似题目训练大语言模型，使得向大语言模型中输入得到训练题，可在训练题库中检索与输入的训练题相似的训练题输出，使得输出的训练题与人工划分的相似题目相同来得到；使用大语言模型时还可对使用目的进行选择，如选择划分训练题库和训练题组，则将训练题输入大语言模型则输出划分好训练题库和训练题组的训练题；如选择检索相似训练题，则在输入训练题后输出与输入训练题相似的训练题。
27、进一步的，方法还包括提取出评分大于等于预设的高分阈值的坐席员的回答，得到高分回答，随机抽出多个高分回答再次进行人工评定，通过人工评定选取其中的优秀回答，在坐席员进行训练卷和加强卷的作答后，推送训练卷和加强卷中训练题对应优秀回答给坐席员，其中优秀回答在坐席员做题全部完成且评分后，显示在对应的训练题的旁，作为对比供坐席员参考学习。
28、1、与现有技术相比，本专利技术提供的一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，通过将实训的习题分类，记录坐席员错题对应的类别，从而发现坐席员的薄弱点，并在发现薄弱点后自动根据各类别的错题比例，相应在实训时增加错题所在类别的题目数量，实现了对坐席员进行针对性训练。
29、2、与现有技术相比，本专利技术提供的一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，通过对坐席员的错题及错题所在类别的不断更新迭代，可不断发现坐席员薄弱点，并针对薄弱点进行加强训练，提高坐席员对薄弱点的掌握程度，逐步减少坐席员的薄弱点。
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1.一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，其特征在于：将训练题划分到所述训练题库和训练题组中时，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，其特征在于：基于已经分类好的训练题及其对应的训练题库和训练题组，训练所述大语言模型。
4.根据权利要求1所述的一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，其特征在于：S6步骤中基于所述坐席员各训练题组错题数量的多少，增加生成训练卷时对应训练题组的训练题抽取比例，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，其特征在于：所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，其特征在于：a3步骤中生成加强卷时，若存在重复错题，则将所述重复错题加入加强卷。
7.根据权利要求5或6所述的一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，其特征在于：a3步骤中生成加强卷时，若存在重复错题，则利用所述大语言模型，在所述习题组中筛选出
8.根据权利要求1所述的一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，其特征在于：方法还包括提取出评分大于等于预设的高分阈值的坐席员的回答，得到高分回答，随机抽出多个高分回答再次进行人工评定，通过人工评定选取其中的优秀回答，在坐席员进行训练卷和加强卷的作答后，推送训练卷和加强卷中训练题对应优秀回答给坐席员。
...【技术特征摘要】
1.一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，其特征在于：将训练题划分到所述训练题库和训练题组中时，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，其特征在于：基于已经分类好的训练题及其对应的训练题库和训练题组，训练所述大语言模型。
4.根据权利要求1所述的一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，其特征在于：s6步骤中基于所述坐席员各训练题组错题数量的多少，增加生成训练卷时对应训练题组的训练题抽取比例，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种用于坐席员业务实训的人机对练方法，其特征在于：所述方法还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：王兰，钱冬君，周国彬，王国栋，
申请(专利权)人：濮阳青绿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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