AI分身机器人是人工智能（AI）技术的一种应用，它能够模仿特定个体的个性人设和语言语态，具备丰富的知识储备，并能根据不断更新的数据和知识语料进行自主学习和模型优化。这种技术在抖音平台上得到了具体的应用和发展，被称为抖音AI分身。抖音AI分身以抖音账号为载体，通过挖掘账号内容构建知识库，提供了一种全新的体裁，能够与用户进行一对一个性化的实时互动。它的应用场景非常广泛，能满足用户在专业知识、咨询建议、情感陪伴与社交互动等方面的需求。
如何训练自己的AI分身
目前以抖音AI分身为例，训练自己的AI分身可从其构建知识库等方面着手，以下为您详细介绍：
利用抖音平台特性开通与构建基础
开通AI分身
抖音开放平台为企业和个人提供了统一的AI分身能力，只要在抖音有账号，都可以开通AI分身。抖音开放平台还提供了统一的AI分身开发系统框架，关联开通抖音云和方舟大模型，支持各行业和平台之间的基础AI能力、技能服务和插件能力的共享。
构建知识库
- 上传专业知识：抖音AI分身支持博主上传自己抖音外的专业知识。这些知识可以是博主在某个领域的专业见解、经验总结等，比如医生博主可以上传医学知识、研究成果等，教师博主可以上传学科知识点、教学方法等。
- 授权访问抖音数据：授权AI分身访问博主自己的抖音数据，这些数据包含博主过往发布的视频、图文内容，与粉丝的互动记录等。内外部数据共同形成博主的AI分身知识库，包括博主过往所有专业知识数据、业务侧知识沉淀、外部知识库，并且这些数据会按照抖音相关数据管理规范存储 - 脱敏 - 反馈给AI角色，构建一个实时可更新的知识库。
借助相关技术优化分身表现
利用RAG技术
RAG（检索增强生成）技术是AI分身系统框架的重要组成部分。它通过整合外部知识库，结合上下文和用户输入的提示（prompt）进行检索，最终生成更加准确的回答。这一技术可以大大减轻大模型幻觉问题和知识局限问题，并根据不同行业/用户的个性化特征，不断优化模型知识，让AI分身的回答更精准、专业。
发挥记忆能力优势
在外部数据库和知识图谱的加持下，AI分身具备短期和长期记忆能力。相对于传统智能客服的单轮对话模式，AI分身可以利用长期记忆机制，结合之前的多轮对话、用户购买记录等，提供更具体和个性化的回复，从而显著提升用户体验。在训练过程中，可以不断通过实际对话来强化这种记忆能力，使AI分身更好地理解用户需求和偏好。
AI分身与传统客服在多个方面存在区别，以下为你详细介绍：
工作效率
- AI分身：以抖音AI分身为例，借助RAG（检索增强生成）技术，可结合上下文和用户输入提示进行检索，快速调用知识库生成准确回答。并且可同时处理多个用户咨询，还能全天候不间断服务，不受时间和体力限制，工作效率较高。
- 传统客服：需要逐个处理客户问题，在业务高峰期，处理效率有限，客户可能需排队等待，导致响应时间较长，工作效率相对较低 。
成本控制
- AI分身：前期需要一定的技术投入和数据整合成本，但长期运行成本较低。无需支付薪资、福利、培训等费用，也不会因人员流失产生额外成本。
- 传统客服：需要企业投入大量人力成本，包括客服人员的薪资、福利以及持续的培训费用等。随着企业业务规模扩大，人力成本会显著增加 。
客户体验
- AI分身：可以为客户提供标准化服务，减少人为因素带来的服务质量波动，能快速响应需求并提供实时帮助。不过，目前AI分身的情感模拟能力有限，在处理复杂问题和客户情绪安抚方面可能不够灵活自然。
- 传统客服：客服人员具有丰富的情感表达和沟通能力，能及时感知客户情绪变化，提供个性化、有温度的服务。但在高峰期易出现排队等待情况，影响客户体验 。
数据分析与优化
- AI分身：能自动收集和分析大量客户数据，为企业提供多维度分析报告，有助于企业深入了解客户需求和行为模式，进而优化产品和服务。还可通过不断学习和更新知识库，持续提升服务能力。
- 传统客服：数据分析主要依赖人工记录和统计，效率低且易受主观因素影响，难以全面、及时地掌握客户需求，在服务优化方面存在一定局限性 。
灵活性与可扩展性
- AI分身：可快速部署和扩展，能根据企业业务变化迅速调整策略。例如，在面对促销活动、节假日等业务高峰时，能轻松应对流量增长，满足客户需求。
- 传统客服：应对业务波动时，需提前进行人员培训和招聘，调整速度较慢，且场地、设备等因素会限制其可扩展性 。
