廈門醫(yī)療大模型應(yīng)用

“大模型+領(lǐng)域知識(shí)”這一路線，是為了利用大模型的理解能力，將散落在企業(yè)內(nèi)外部各類數(shù)據(jù)源中的事實(shí)知識(shí)和流程知識(shí)提取出來，然后再利用大模型的生成能力輸出長文本或多輪對(duì)話。以前用判別式的模型解決意圖識(shí)別問題需要做大量的人工標(biāo)注工作，對(duì)新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)解決能力非常弱，有了這類大模型以后，通過微調(diào)領(lǐng)域prompt，利用大模型的上下文學(xué)習(xí)能力，就能很快地適配到新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)問題，其降低對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的依賴和模型定制化成本。

杭州音視貝科技公司的智能外呼、智能客服、智能質(zhì)檢等產(chǎn)品通過自研的對(duì)話引擎，擁抱大模型，充分挖掘企業(yè)各類對(duì)話場景數(shù)據(jù)價(jià)值，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更加智能的溝通、成本更低的運(yùn)營維護(hù)。 大模型內(nèi)容生成讓內(nèi)容創(chuàng)作變得更加高效和多樣化，滿足用戶的不同需求。廈門醫(yī)療大模型應(yīng)用

大模型對(duì)智能客服系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析能力的賦能主要有以下幾個(gè)方面：

一、收集數(shù)據(jù)大模型可以通過智能客服系統(tǒng)收集客服與用戶的聊天記錄、用戶留言、評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)，并結(jié)合用戶的個(gè)人信息和以往購買記錄等相關(guān)數(shù)據(jù)，組成用戶畫像。

二、構(gòu)建畫像大模型通過分析海量的用戶數(shù)據(jù)，包括用戶的基本信息（如性別、年齡、地區(qū)等）、興趣偏好、購買行為、瀏覽記錄等等，根據(jù)需求細(xì)分成不同群體，幫助客服系統(tǒng)更好的了解用戶，提供個(gè)性化的服務(wù)。

三、轉(zhuǎn)化用戶大模型可以運(yùn)用畫像構(gòu)建與行為分析能力，幫助智能客服系統(tǒng)預(yù)測用戶的留存情況和轉(zhuǎn)化潛力，提供有針對(duì)性的推薦和引導(dǎo)，提高用戶的轉(zhuǎn)化率和滿意度。 安徽醫(yī)療大模型定制智能呼叫中心與大模型相結(jié)合，可以打造更加實(shí)用的客服工具，對(duì)于企業(yè)成本的降低與工作效率的提升更為明顯。

    大模型在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了突破性發(fā)展，并且得到了廣泛的應(yīng)用。

1、生成模型和藝術(shù)創(chuàng)作：大模型在生成模型和藝術(shù)創(chuàng)作方面也取得了重要的突破。例如，通過Transformer結(jié)構(gòu)的GPT模型，人們可以使用條件文本生成具有逼真感的文章、故事等創(chuàng)作。此外，大模型還被用于圖像、音樂和視頻的生成、編輯和合成等方面。

2、應(yīng)用于語音識(shí)別和語音合成：大模型在語音識(shí)別和語音合成領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用。通過使用大模型，語音識(shí)別系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確度和魯棒性，同時(shí)語音合成系統(tǒng)可以生成更自然、流暢的語音。

3、交互式助手和對(duì)話系統(tǒng)：在人機(jī)對(duì)話和交互式助手方面，大模型也發(fā)揮著重要的作用。大模型可以實(shí)現(xiàn)更自然、連續(xù)的對(duì)話，并提供更準(zhǔn)確和有用的響應(yīng)，使得對(duì)話過程更具人性化和智能化。

大模型在金融行業(yè)市場預(yù)測和客戶服務(wù)方面的具體應(yīng)用有：

1、市場預(yù)測大模型工具通過對(duì)大宗商品市場的數(shù)據(jù)分析，可以預(yù)測價(jià)格的變動(dòng)趨勢(shì)，幫助投資者把握機(jī)會(huì)。而在其他金融市場，大模型可以很好地預(yù)測漲跌趨勢(shì)，幫助用戶獲取更好的收益。

2、客戶服務(wù)在客戶服務(wù)方面，大模型工具可以7×24不間斷服務(wù)，不受情緒干擾，避免情緒化導(dǎo)致的投訴和違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)還可以準(zhǔn)確預(yù)測需求，無論是客戶接待、拜訪，還是產(chǎn)品營銷、推廣，都能取得較好的工作成果，對(duì)于金融客服業(yè)務(wù)的支撐是多方面的。 預(yù)見大模型發(fā)展趨勢(shì)，把握未來科技的發(fā)展方向。

    目前市面上有許多出名的AI大模型，其中一些是：

1、GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer3):GPT-3是由OpenAI開發(fā)的一款自然語言處理（NLP）模型，擁有1750億個(gè)參數(shù)。它可以生成高質(zhì)量的文本、回答問題、進(jìn)行對(duì)話等。GPT-3可以用于自動(dòng)摘要、語義搜索、語言翻譯等任務(wù)。

2、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是由Google開發(fā)的一款基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型。BERT擁有1億個(gè)參數(shù)。它在自然語言處理任務(wù)中取得了巨大的成功，包括文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、句子關(guān)系判斷等。

3、ResNet(ResidualNetwork):ResNet是由Microsoft開發(fā)的一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，被用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中。ResNet深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解決了梯度消失的問題，使得訓(xùn)練更深的網(wǎng)絡(luò)變得可行。ResNet在圖像分類、目標(biāo)檢測和圖像分割等任務(wù)上取得了***的性能。

4、VGGNet(VisualGeometryGroupNetwork):VGGNet是由牛津大學(xué)的VisualGeometryGroup開發(fā)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。VGGNet結(jié)構(gòu)簡單清晰，以其較小的卷積核和深層的堆疊吸引了很多關(guān)注。VGGNet在圖像識(shí)別和圖像分類等任務(wù)上表現(xiàn)出色

。5、Transformer:Transformer是一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。 大模型技術(shù)正改變著世界，大模型應(yīng)用服務(wù)幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)各種復(fù)業(yè)務(wù)場景，優(yōu)化用戶體驗(yàn)。天津物業(yè)大模型供應(yīng)商

大模型知識(shí)圖譜為我們提供了一種全新的知識(shí)表示和應(yīng)用方式。廈門醫(yī)療大模型應(yīng)用

    大模型賦能下的智能客服雖然已經(jīng)在很多行業(yè)得以應(yīng)用，但這四個(gè)基本的應(yīng)用功能不會(huì)變，主要有以下四個(gè)方面：

1、讓企業(yè)客服與客戶在各個(gè)觸點(diǎn)進(jìn)行連接智能客服要實(shí)現(xiàn)的，就是幫助企業(yè)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的眾多渠道部署客服入口，讓消費(fèi)者能夠隨時(shí)隨地發(fā)起溝通，并能夠?qū)Ω髑罆?huì)話進(jìn)行整合，便于客服人員的統(tǒng)一管理，即使在海量訪問的高并發(fā)期間，也能將消息高質(zhì)量觸達(dá)。

2、智能知識(shí)庫賦能AI機(jī)器人或人工客服應(yīng)答知識(shí)庫是智能客服系統(tǒng)的會(huì)話支撐，對(duì)于一般的應(yīng)答型溝通，AI機(jī)器人的自動(dòng)應(yīng)答率已經(jīng)達(dá)到80%~90%，極大解放傳統(tǒng)呼叫中心的客服壓力。而對(duì)于人工客服來說，通過知識(shí)庫來掌握訪客信息、提升溝通技術(shù)，也十分有必要。

3、沉淀訪客數(shù)據(jù)信息與運(yùn)營策略優(yōu)化智能客服的數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以記錄和保存通話接待數(shù)據(jù)與訪客信息，打通服務(wù)前、服務(wù)中、服務(wù)后全流程的數(shù)據(jù)管理，這對(duì)于建立標(biāo)簽畫像、優(yōu)化運(yùn)營策略、實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營銷十分必要，對(duì)于企業(yè)客服工作的科學(xué)考核也必不可少。 廈門醫(yī)療大模型應(yīng)用