AIHelp：借助 Google AI 为 AI 开发提效，为游戏提供高回复准确率的多语 AI 智能客服

Google Cloud 成果

• 在 Vertex AI 上部署一体化工作流，自动化 AI 模型训练和部署

• 使用 Gemini 提速多语 AI 模型开发达 70%

• 游戏玩家对客服的满意率提升约 5-10%

• 运用 Vertex AI Search 智能搜索文档，客服代表处理案件的平均时长缩短了 30%

打造高质量的多语 AI 智能客服

24 小时在线、反应迅速的 AI 客服正成为各企业客户服务不可或缺的一环。AI 客服的用量在 2025 年成长了超过 20 倍；在有 AI 客服的情况下，94% 的客户会选择使用。

AIHelp 自 2014 年起向企业客户提供 AI 客服解决方案和 AI 智能运营系统。其定制化 AI 客服专为游戏行业打造，从初期的 FAQ 机器人，通过采用机器人流程自动化（RPA）、自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、大型语言模型（LLM）等技术，迭代为具备多轮推理和智能化交互能力的智能体，能显著提升玩家体验。

“对 AI 智能客服来说，游戏行业的使用场景较为复杂，因为玩家会频繁提出问题，各游戏也有不同的规则和玩法，”AIHelp 共同创办人 Steven Sun 解释。“我们多年深耕游戏行业，理解其复杂特性。借助不断快速迭代的 AI 技术，我们致力于帮助游戏发行和开发商持续提高客服的效率和质量。”

AIHelp 的企业客户分布在 32 个国家或地区，其 AI 智能客服解决方案支持超过 40 种语言。随着业务扩展，AIHelp 的 AI 智能客服逐渐显露出短板，对特定语种的理解能力有限，在部分场景生成内容时也容易出现幻觉，导致回复准确率不足。为了让其 AI 智能客服能有效支持更多语言，应用于更多场景，AIHelp 需要更强大的 AI 模型，并看上 Google Cloud 的多语 NLP 能力和有助于开发的 AI 工具。

通过 Google AI 提高客服质量，同时加速 AI 开发

AIHelp 采纳 Google Cloud 团队的架构建议，使用 Vertex AI 作为整体的 MLOps 平台，管理多语言 NLP 模型、意图分类器、向量生成，以及自定义微调。如此一来，AIHelp 便能将 Google Cloud 的生成式 AI 能力和自研的对话流、PRA、知识库结合，形成一个可控、可检索、可持续训练的一体化工作流，自动化模型训练、验证、上线，减少运维和版本混乱的风险。

通过这个新的 MLOps 平台，AIHelp 大幅提高了 AI 智能客服的回复准确率。AIHelp 团队运用 Gemini 作为基础的 LLM 核心，处理多轮对话、复杂意图推理和上下文记忆。由于 Gemini 的大上下文窗口能承载完整的玩家背景信息和对话信息，匹配多条知识库中的参考知识内容，生成的回复内容中信息更完整，回复的准确率因而得到提升。

此外，AIHelp 也使用 Translation AI 支持双向自动翻译，使回答更贴近母语者的表达习惯，并运用 Vertex AI 的 RAG Engine，在用户提出需要依赖知识库的事实性问题时，先通过 Matching Engine 进行向量检索，找出最相关的内容块，再让 Gemini 生成有上下文依据的回复，降低幻觉风险。为了进一步提高 AI 客服回复质量，AIHelp 还在对话生成流程中使用 Vertex AI 的简写、重写和翻译评分功能，对 Gemini 输出的回复进行自动化多轮改写和质量评分。

除此之外，将上下文记忆、批量生成多语言意图句式、自动转换多语言回复、自动 QA 对比整合成同一个工作流之后，AIHelp 团队得以更高效地进行开发工作。使用 Google Cloud 之前，AIHelp 的 DevOps 团队需要数天制作多语言知识库、意图脚本并反复测试，才能完成一套多语言问答系统的构建。现在，开发与测试效率提升了 70%。

“Google AI 让我们 AI 智能客服的性能得到大幅提升。”Steven Sun 指出。

提升 AI 智能助理的决策能力，优化客户服务

AIHelp 升级后的 AI 客服得到了企业客户的正面反馈。由于 AIHelp 的 AI 智能客服现在在许多情景中能直接识别问题并建议解决方案，需要的人工审阅减少，玩家满意率比先前增加了 5-10%。运用 Vertex AI Search，AIHelp 也让客服人员不再需要花费大量时间翻阅文档即能找到准确的答案，平均处理案件时长缩短了 30%。

接下来，AIHelp 将应用 Gemini 的多模态能力，扩展 AI 智能客服在充值、退款、举报审核、故障识别等场景的自动化处理能力，也将通过 Vertex AI 的 RAG Engine 和 Matching Engine 构建可动态生成、动态更新的知识库与知识图谱。同时，AIHelp 也预计开发能承担更多可自决策任务的 AI 客服机器人，以及客服人员的 AI 助手，进一步提升人效。

“我们正在迈入 AI 智能体变得更可靠、为客服带来更多好处的新时代。”Steven Sun 说。