如果你问一个通用的语言大模型，“我想下周一从北京飞往上海，看看上午的机票，最好是不用太早起床的航班，并且帮我选一个靠过道的位置。”

他可以给出比较精准的信息，不过说话方式会比较生硬，不像一个客服应该给出的回复，用户仍需要继续处理、消化，再做出选择。

如果用户体验不佳，就还会寻求人工客服，这样一来企业的人力运营成本并不会减轻。

这是因为我们的通用开源大模型虽然具备广泛的常识，但缺乏票务领域的专业知识（如航线、座位偏好、退改签政策、行李额度等特定术语和流程），无法提供符合业务规范的准确回复。

所以，如何让通用大模型用客服的语气和方式回答用户的问题，是我们今天要解决的任务。

为了打造一个真正智能、专业的票务客服助手，我们计划对通用大模型进行微调，利用大语言模型强大的自然语言理解和生成能力，配合 LLaMA-Factory 这一高效微调框架，对一个通用的基座模型进行指令微调。

无需复杂环境配置，只需上传数据集、设置训练参数，几分钟内就能打造出专属的“专业票务客服”模型。

LLaMA-Factory是什么？

LLaMA-Factory 整合主流的各种高效训练微调技术，适配市场主流开源模型，形成一个功能丰富、适配性好的训练框架，其在 Github 上已收获 6 万 +Stars。

使用 LLaMA Factory，您可以在本地微调数百个预训练模型，而无需编写任何代码。

所以，这意味着不需要写一行代码，就能在网页端完成航空客服的训练。

👉GitHub 项目地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

客服体验：亲手打造一个“会帮我订机票”的数字客服

在此项目中 LLaMA-Factory 提供了更灵活、更高效的框架，让训练过程更加可控、可视化，也为未来的多模态拓展（语音、图像等）奠定了基础。

简单三步，就能让 AI 从“门外汉”变身为“专业票务客服”，你也快来试试吧！

Step 1. 数据准备

我们选用了 Lab4AI 中 ｢WeClone：从聊天记录创造数字分身的一站式解决方案｣ 的航空公司票务客服对话数据集。

数据格式为 sharegpt，无需额外处理，可直接适配 LLaMA 系列模型的调试需求。

您通过本地下载数据集后，通过 SFTP 上传至服务器（上传操作可参考官方文档，内附详细教学）。

Step 2 在 LLaMA-Factory 启动模型训练

新建实例并搭建 LLaMA-Factory 环境后，考虑到模型规模，我们选择 4 卡进行训练，核心配置如下：

• 基础模型：Qwen2.5-14B-Instruct
• 训练样本：30000 条

其余参数默认保留即可，支持一键启动训练；也可根据自身需求灵活调整各项参数，适配不同使用场景。

Step 3 聊天体验，效果立见分晓

训练完成后，在 chat 界面加载训练后的模型 checkpoint，就能直接体验专属票务客服啦！

• 使用原生模型体验聊天

未经过微调的模型，面对用户的订票需求，只会回复 “建议官网操作”，完全无法胜任客服工作。

• 使用微调后的模型体验聊天

对比可以发现，微调后的模型不仅能精准理解用户对航班时间、起降地点的需求，回复还贴合真实业务场景，甚至能直接协助完成订票流程。

更惊喜的是，多轮对话中能始终保持上下文一致，比起原生模型的 “建议性操作”，专业性和实用性都有了质的飞跃！

为什么选择LLaMA-Factory+Lab4AI?

通过本次实践，我们成功复现了订票客服案例，并体验了从聊天记录的完整流程。借助 LLaMA-Factory，我们不仅轻松完成了微调和推理，还体验到了其可视化、可控、轻量化的微调优势，让客服的打造变得简单、高效。

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