當前智能化已成為各行各業(yè)加速轉型發(fā)展的關鍵詞，客戶服務領域也不例外，將大語言模型與文檔結合，能夠有效提升知識構建效率，重塑智能客服模式，還將成為企業(yè)營銷、運營智能化進程中的重要助推力！機器人知識構建是目前智能客服落地應用流程中極其復雜卻又關鍵的環(huán)節(jié)之一，需要專業(yè)人員和系統(tǒng)工程師共同參與，比如需要人工結合大量文檔知識撰寫幾十個甚至上百個知識，直接影響著智能客服機器人的問題匹配率和解決率，但這依賴人工且效率較低。而接入大模型能力后，知識庫建設的智能化程度則大幅提升。首先，無需大量人力基于文檔進行知識梳理，只需通過Langchain的方式知識庫，便可實現完整的構建。其次，文檔生成QA對的過程也較過去...

搭建一套屬于自己的知識庫系統(tǒng)除了確定需求、目標，選擇平臺、工具，搜集和整理內容外，還需要以下幾個步驟： 1、導入知識庫內容。將整理好的知識導入知識庫相應位置，使用創(chuàng)建、編輯和發(fā)布功能，為上傳的內容分配合適的分類和標簽； 2、設定訪問控制。根據員工職位和需要，設定不同的員工權限和訪問機制，確保不同員工只能在其權限內進行查看、編輯，保證知識庫的安全性和準確性； 3、系統(tǒng)測試和驗證。為確保系統(tǒng)功能正常運轉，員工可以順利訪問，在系統(tǒng)上線前，需要對系統(tǒng)進行測試和驗證，并根據反饋，對系統(tǒng)進行調優(yōu)和改進； 4、培訓和推廣。為員工進行培訓和指導，讓他們熟悉知識庫系統(tǒng)的功能和操作。同...

大模型在人工智能領域確實扮演了舉足輕重的角色，它們如同擁有海量知識的智者，能夠洞察數據的深層規(guī)律，模擬人類的復雜思維。像OpenAI的GPT系列，就是大型語言模型的佼佼者，它們能夠生成流暢自然的文本，回答問題，甚至進行語言翻譯，展現了強大的語言處理能力。這些大模型之所以被稱為“大”，是因為它們背后有著龐大的參數數量和復雜的網絡結構。這些參數是通過訓練大量的數據得來的，讓模型能夠捕捉到數據中的微妙關系和動態(tài)變化。當然，大模型也有其局限性。首先，它們需要巨大的計算資源來支撐訓練和推理過程，這對于很多企業(yè)和個人來說是一個不小的挑戰(zhàn)。其次，由于數據本身的偏見和噪聲，大模型有時會產生不準確或帶有偏見的預...

對于企業(yè)的人力資源業(yè)務，借助先進的人工智能技術，尤其是大模型AIGC，可以使其與藝術和心理學相結合，這樣不僅可以幫助團隊內部更好地建立信任，也能夠使員工更深度理解企業(yè)的愿景和價值觀，從而有效提升員工的積極性和心理健康狀態(tài)。通過這樣的方式，企業(yè)可以在人力資源管理中得到更好的成效。 首先，在當前的招聘環(huán)境中，大模型AIGC可以通過學習和分析大量的簡歷和求職信，有效地篩選出合適的人才，并可以通過虛擬面試等方式對候選人進行評估，提高招聘效率和準確性。其次，大模型AIGC可以有效地自動化人事管理流程，節(jié)省人力和時間成本，并提高工作效率。 大模型AIGC還可以為企業(yè)的人力資源部門提供評估員...

客服是企業(yè)與客戶之間提供聯絡的重要紐帶，在越來越重視用戶體驗和評價的當下，客服質量的高低直接影響了企業(yè)未來發(fā)展的命運。 在客服行業(yè)發(fā)展的初期，一般為客戶在產品出現問題后撥打商家電話，類似售后服務之類的。然后出現了IVR菜單導航，用戶根據語音提示按鍵操作。以上兩種模式一是服務比較滯后，二是操作復雜，用戶體驗都差。 現在隨著語音識別技術的不斷發(fā)展，用戶只要根據語音提示說出需要辦理的業(yè)務，后臺通過智能工單系統(tǒng)自動分配到對應的客服。但此時的技術還不成熟，主要是基于關鍵詞檢索，所以經常會出現系統(tǒng)被問傻的情況，用戶體驗依舊很差。 2022年開始，以ChatGPT為...

現在是大模型的時代，大模型的發(fā)展和應用正日益深入各個領域。大模型以其強大的計算能力、豐富的數據支持和廣泛的應用需求，正在推動科學研究和工業(yè)創(chuàng)新進入一個全新的階段。 1、計算能力的提升：隨著計算技術的不斷發(fā)展和硬件設備的進步，現代計算機能夠處理更大規(guī)模的模型和數據。這為訓練和應用大模型提供了強大的計算支持，使得大模型的訓練和推斷變得可行和高效。 2、數據的豐富性：隨著數字化時代的到來，數據的產生和積累呈現式的增長。大型數據集的可用性為訓練大模型提供了充分的數據支持，這些模型能夠從大量的數據中學習和挖掘有價值的信息。 3、深度學習的成功：深度學習作為一種強大的機器學習...

知識圖譜技術是大模型知識庫的重要組成部分，它以圖的形式存儲和表示各種實體之間的關系，每個實體都表示為一個節(jié)點，節(jié)點之間的關系表示為邊，通過遍歷和搜索圖譜，可以獲取各種實體之間的關系和屬性信息。 文本語料庫是大模型知識庫中用于存儲文本數據的部分，它包含了大量的語料數據，可用于訓練和提取知識。文本預料庫通過對文本數據進行分析和處理，提取其中的知識，并將其存儲到知識圖譜中。 推理引擎是大模型知識庫中用于推理和推斷的部分，采用各種推理算法和技術，如邏輯推理、統(tǒng)計推理等，可以從已有的知識中發(fā)現新的知識，填補知識的空白，提高知識庫的完整性和準確性。 大模型知識庫還可以包括實體...

知識庫的發(fā)展經歷了四個階段，知識庫1.0階段，該階段是知識的保存和簡單搜索；知識庫2.0階段，該階段開始注重知識的分類整理；知識庫3.0階段，該階段已經形成了完善的知識存儲、搜索、分享、權限控制等功能?，F在是知識庫4.0階段，即大模型跟知識庫結合的階段。 目前大模型知識庫系統(tǒng)已經實現了兩大突破。是企業(yè)本地知識庫與大模型API結合，實現大模型對私域知識庫的再利用，比如基于企業(yè)知識庫的自然語言、基于企業(yè)資料的方案生成等；第二是基于可商用開源大模型進行本地化部署及微調，使其完成成為企業(yè)私有化的本地大模型，可對企業(yè)各業(yè)務實現助力。 大模型人工智能正推動著自動化和智能化的新浪潮。廣州知識庫系統(tǒng)...

大模型知識庫是基于大規(guī)模語料庫訓練得到的深度學習模型，具備強大的文本生成和理解能力。通過捕捉語言中的統(tǒng)計規(guī)律，大模型知識庫能夠生成流暢自然的文本，理解復雜的語義關系，并對知識信息進行有效的存儲和分析。在實際應用中，大模型知識庫的技術方案被眾多企業(yè)用來進一步提升AI客服的整體實力。從功能原理上來講，大模型知識庫在智能應答系統(tǒng)的整個業(yè)務流程中所起到的作用分為以下幾個層面。一、語義理解：大模型知識庫通過深度學習技術，能夠捕捉詞語之間的復雜關系，從而更準確地理解用戶提問的意圖，定位到更為準確的答案，對智能應答系統(tǒng)的用戶需求理解能力起到很大的提升作用，能減少應答錯誤情況的發(fā)生。二、知識推理：除了直接的語...

大模型的出現，刷新了人們對于人工智能的認知，其在自然語言處理與深度學習等方面表現出的能力令人贊嘆。將大模型與智能客服相結合，除了能解決AI機器人應答方面的缺陷之外，對于系統(tǒng)能力的提升也是多方面的。首先，大模型+智能客服利用深度學習和神經網絡等先進技術，通過大規(guī)模的訓練數據，能夠更準確的理解用戶問題，并能感知情緒，生成更為流暢和準確的回答。對比普通智能客服受限于規(guī)則和模板，客戶交互能力自然更強大。其次，普通智能客服的知識儲備屬于靜態(tài)知識儲備，在處理復雜問題時會有局限性。而大模型+智能客服則通過訓練數據和模型參數的理解來累積數據，屬于動態(tài)知識儲備，通過理解上下文，能夠處理更復雜的問題。第三，普通智...

人工智能大模型知識庫是一個包含了大量知識和信息的數據庫，這些知識可以來源于書籍、新聞等文獻資料，也可以通過自動化技術從互聯網或其他數據源中獲取。它以機器學習和自然語言處理為基礎，通過大規(guī)模數據的訓練得到的能夠模擬人類知識、理解語義關系并生成相應回答的模型。大模型知識庫系統(tǒng)的特點主要有以下幾個： 1、大規(guī)模訓練數據：人工智能大模型知識庫需要依賴龐大的數據集進行訓練，以提升其知識儲備和理解能力。 2、強大的學習能力：大模型知識庫通過不斷迭代優(yōu)化算法，能夠從經驗中學習并進一步增強其表達和推理能力。3、多領域的應用：大模型知識庫具備很多的知識儲備，適用于不同領域的問題解決和知識推斷，豐...

基于意圖分析能力，大模型可以通過智能客服系統(tǒng)搜集客服與用戶的聊天記錄、用戶留言、評價等數據，并結合用戶的個人信息和以往購買記錄等相關數據，組成用戶畫像所需的數據集，包括用戶的基本信息（如性別、年齡、地區(qū)等）、興趣偏好等。 大模型能夠進一步對用戶的行為數據進行深入分析，如交互行為、瀏覽行為、購買行為、投訴行為等等，幫助智能客服系統(tǒng)更好地理解用戶的行為模式和偏好。有助于客服系統(tǒng)更準確地預測用戶需求，并提供更為到位的服務。 在算力方面，2006年-2020年，芯片計算性能提升了600多倍，未來可能還會有更大的突破。北京營銷大模型服務商 大模型和小模型都有各自的長處，將兩者結合起來，可以發(fā)...

大模型賦能下的智能客服雖然已經在很多行業(yè)得以應用，但這四個基本的應用功能不會變，主要有以下四個方面： 1、讓企業(yè)客服與客戶在各個觸點進行連接智能客服要實現的，就是幫助企業(yè)在移動互聯網時代的眾多渠道部署客服入口，讓消費者能夠隨時隨地發(fā)起溝通，并能夠對各渠道會話進行整合，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，也能將消息高質量觸達。 2、智能知識庫賦能AI機器人或人工客服應答知識庫是智能客服系統(tǒng)的會話支撐，對于一般的應答型溝通，AI機器人的自動應答率已經達到80%~90%，極大解放傳統(tǒng)呼叫中心的客服壓力。而對于人工客服來說，通過知識庫來掌握訪客信息、提升溝通技術...

ChatGPT的問世讓大模型走入了公眾視野，成為人工智能領域的技術熱點，隨著產品的普及，大模型與小模型的區(qū)別和各自的優(yōu)勢特點也逐漸清晰，將兩者相結合，往往可以發(fā)揮出更大的價值。 在概念上，大模型是指參數量巨大的深度學習模型，通常在數百萬到數十億之間，具有強大的計算能力和數據擬合能力，可以在大規(guī)模數據集上進行訓練，獲得更準確的預測結果。 小模型是指參數量相對較少的機器學習模型，通常在幾千到幾萬之間，具有簡化的結構和較少的隱藏層單元或卷積核數量，存儲和計算資源方面的需求較低，能夠迅速訓練和推理。 從大模型發(fā)展趨勢中，我們看到了人工智能技術的無限潛力。北京金融大模型應用 AIGC的...

大模型與知識圖譜相結合時，可以實現以下幾個優(yōu)勢： 1、知識增強：通過將知識圖譜中的結構化知識注入到大模型中，可以豐富模型對實體、屬性和關系的理解。模型可以從知識圖譜中獲取背景信息，提升對復雜語義和概念的理解能力。 2、上下文關聯：大模型通常在輸入序列中考慮前后文信息，但在某些情況下，這些信息可能不足以進行準確推理。通過結合知識圖譜的信息，可以為模型提供更全的上下文背景，幫助模型更好地進行語義推理和連貫性判斷。 3、可解釋性：知識圖譜提供了一種結構化的知識表示形式，可以解釋模型的決策過程。當大模型做出預測或回答問題時，知識圖譜可以幫助解釋其背后的推理過程，提高模型的...

“大模型+領域知識”這一路線，是為了利用大模型的理解能力，將散落在企業(yè)內外部各類數據源中的事實知識和流程知識提取出來，然后再利用大模型的生成能力輸出長文本或多輪對話。以前用判別式的模型解決意圖識別問題需要做大量的人工標注工作，對新領域的業(yè)務解決能力非常弱，有了這類大模型以后，通過微調領域prompt，利用大模型的上下文學習能力，就能很快地適配到新領域的業(yè)務問題，其降低對數據標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、智能質檢等產品通過自研的對話引擎，擁抱大模型，充分挖掘企業(yè)各類對話場景數據價值，幫助企業(yè)實現更加智能的溝通、成本更低的運營維護。 國內如百度、商...

每個企業(yè)都應該搭建自己的知識庫，用于存儲企業(yè)內部的規(guī)章制度、業(yè)務流程、項目文檔、培訓材料和實戰(zhàn)案例，幫助員工高效利用知識資源，幫助企業(yè)用知識創(chuàng)造價值。 知識庫系統(tǒng)是一種軟件或工具，用于構建、管理和利用知識庫。知識庫系統(tǒng)通常包括一個結構化的數據庫，里面存儲了各種類型的知識，員工可以通過搜索功能、權限管理、協作功能等，非常方便的對知識庫進行管理和利用。 杭州音視貝科技公司打造了企業(yè)大模型知識庫的多種技術方案，基于行業(yè)數據集，實現知識庫的GPT智能應答，實現快速文檔管理、精確文檔解析，即問即答，幫您高效、輕松處理文檔。杭州音視貝科技公司還進一步對智能辦公系統(tǒng)進行開發(fā)，全力支撐大模型在...

大模型可以被運用到很多人工智能產品中，比如： 1、語音識別和語言模型：大模型可以被應用于語音識別和自然語言處理領域，這些模型可以對大規(guī)模的文本和語音數據進行學習，以提高它們的準確性和關聯性。比如百度的DeepSpeech和Google的BERT模型都是利用大模型實現的。 2、圖像和視頻識別：類似于語音和語言處理模型，大型深度學習模型也可以用于圖像和視頻識別，例如谷歌的Inception、ResNet、MobileNet和Facebook的ResNeXt、Detectron模型。 3、推薦系統(tǒng)：大型深度學習模型也可以用于個性化推薦系統(tǒng)。這些模型通過用戶以往的興趣喜好...

在2022年，不少公司已經成功地將大模型技術應用在了自己的智能客服上。例如，美國一家大型銀行就使用大模型技術來構建智能客服系統(tǒng)。該銀行的數據科學家使用無監(jiān)督學習來訓練一個大模型，然后將其應用于客服對話系統(tǒng)中。通過使用這個大模型，銀行能夠更好地理解客戶的問題并迅速響應該要求。這個智能客服系統(tǒng)不僅能夠理解客戶的語言和意圖，還可以提供更加個性化的服務。大模型編寫相似問題的技術原理主要是基于深度學習和自然語言處理技術。大模型需要通過對大量語料庫進行訓練來學習語言的模式和語義信息。在大模型中，算法被用來建立問題之間的聯系和比較關系，從而能夠識別相似問題和生成新的問題。大模型需要使用生成式對話技術來回答相...

大模型智能應答在教育、醫(yī)學、法律領域中的應用主要表現在： 1、教育在教育領域，大模型智能應答可以為學生提供個性化的學習輔助。學生通過提問的方式獲取知識點的解釋、例題的講解等，系統(tǒng)根據學生的學習情況和特點，推薦適合的學習資源，幫助學生提高學習成績。 2、醫(yī)學在醫(yī)學領域，大模型智能應答用于輔助醫(yī)生進行診斷。醫(yī)生可以向系統(tǒng)提問醫(yī)學知識與醫(yī)護方案等問題，系統(tǒng)根據大量的醫(yī)學知識和臨床經驗給出回答，幫助醫(yī)生提高診斷的準確率，減輕工作壓力。 3、法律在法律領域，大模型智能應答可以用于法律咨詢和法律事務處理。用戶通過系統(tǒng)獲得法律法規(guī)、案例解析、合同條款等知識，以及基于法律知識和判例數據庫...

普通智能客服在個性化服務方面的能力有所欠缺，無法通過對歷史數據的分析給用戶提供個性化的建議或推薦。而大模型+智能客服可以智能解析數據，根據用戶的需求和喜好定制應答內容，提升用戶體驗。大模型+智能客服還具備更強的自主學習和持續(xù)改進能力，這意味著它能夠隨著時間的推移，不斷優(yōu)化自身的性能和服務質量。在實際應用中，它能夠開發(fā)和拓展更加多樣的應用工具，使客服業(yè)務逐漸真正地擺脫人力。AI大模型加持下的智能客服系展現出巨大的能力和價值，它不僅提高了客服效率和質量，還為企業(yè)和用戶之間搭建了一個更加智能、便捷的溝通橋梁。當然，大模型+智能客服也面臨一些問題，如數據隱私和安全、數據訓練的成本投入等等，不過這些問題...

大模型在具體落地過程中的困境主要涉及計算資源、存儲空間、數據處理、安全隱私等層面，針對這些難點，可以采取針對性的解決措施，促進大模型的行業(yè)應用落地。隨著各方面條件的完善，大模型的性能和效果也將不斷提升，為企業(yè)經營發(fā)展帶來巨大的價值。 比如，在數據收集和使用過程中，采取適當的隱私保護措施，如數據加密和匿名化等，確保用戶數據的安全和隱私；同時強大模型的安全防護措施，防止惡意攻擊和數據泄露等安全問題。 同時，加強與行業(yè)的合作，深入了解垂直領域的業(yè)務需求和特點，開發(fā)具有行業(yè)深度的大模型，使用基礎模型進行垂直訓練，降低部署成本。 從大模型發(fā)展趨勢來看，未來智能化技術將更加融入我們的日常生...

在企業(yè)的智能應用體系中，本地知識庫通常包含一個結構化的數據庫，里面存儲了各種類型的知識，可以通過搜索功能、權限管理、協作功能等，非常方便的對知識庫進行管理和利用。 而隨著技術的進步，大語言模型與知識庫結合的技術方案開始被廣泛應用于各個領域，通過融合深度學習算法與強大的語義理解能力，可以進一步提升知識庫系統(tǒng)的理解能力和應用能力。 所謂大模型本地知識庫，就是將大型的自然語言處理模型和知識圖譜結合在本地，實現知識庫的智能推理與信息推薦，構建內容豐富、搜索能力強大、功能可擴展的新一代智能工具系統(tǒng)。 大模型成功賦能傳統(tǒng)熱線客服轉型，讓廣大**獲得了更便捷的服務，推動了機構服務能力的數字化...

盡管大模型具備多種優(yōu)勢，但在落地應用過程中，對于軟硬件設備、安全性、技術開發(fā)能力等方面仍有著較高的要求。比如，對于計算資源的需求、數據安全性保障等問題都需要企業(yè)投入大量的資源和時間進行解決。此外，大模型的應用還需要企業(yè)具備較強的技術開發(fā)能力，能夠根據業(yè)務需求進行模型開發(fā)和優(yōu)化，以提高模型的準確性和泛化能力。 因此，企業(yè)如果想運用大模型為自身的業(yè)務發(fā)展賦能，也需要克服一些障礙，如技術實現難度、數據采集和標注成本高等，同時還要創(chuàng)造符合大模型應用落地的環(huán)境和條件，如配備合適的軟硬件設備、建立嚴格的數據管理和安全制度等。 大模型知識庫為企業(yè)提供了豐富的知識資源，助力智能決策。深圳營銷大模型商...

大模型對智能客服系統(tǒng)數據分析能力的賦能主要有以下幾個方面： 一、收集數據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、評價等數據，并結合用戶的個人信息和以往購買記錄等相關數據，組成用戶畫像。 二、構建畫像大模型通過分析海量的用戶數據，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，根據需求細分成不同群體，幫助客服系統(tǒng)更好的了解用戶，提供個性化的服務。 三、轉化用戶大模型可以運用畫像構建與行為分析能力，幫助智能客服系統(tǒng)預測用戶的留存情況和轉化潛力，提供有針對性的推薦和引導，提高用戶的轉化率和滿意度。 大模型行業(yè)應用助力企業(yè)實現智...

GPT在辦公環(huán)境下，可以幫助我們繪制思維導圖和生成流程圖。GPT大模型可通過文本的方式自動繪制思維導圖，清晰展示各個知識點的關系，具有精度高、錯誤和遺漏少等優(yōu)點，能夠幫助辦公人員理清思路，更好地理解知識，激發(fā)創(chuàng)造性思維。 GPT大模型也可以基于文本幫我們生成流程圖，用于展示復雜流程的步驟、控制流程、決策路徑和數據流，運用GPT大模型繪制流程圖不僅速度快，還能滿足不同風格、模板的需求，在解讀流程圖邏、輯、知識點的同時兼具創(chuàng)意性。 降低運營成本。大模型智能客服能夠提供智能住戶服務、智能工作輔助、智能特色社區(qū)等卓有成效的解決方案。浙江營銷大模型價格 5月28日，在北京舉行的中關村...

大模型知識庫是基于大規(guī)模語料庫訓練得到的深度學習模型，具備強大的文本生成和理解能力。通過捕捉語言中的統(tǒng)計規(guī)律，大模型知識庫能夠生成流暢自然的文本，理解復雜的語義關系，并對知識信息進行有效的存儲和分析。在實際應用中，大模型知識庫的技術方案被眾多企業(yè)用來進一步提升AI客服的整體實力。從功能原理上來講，大模型知識庫在智能應答系統(tǒng)的整個業(yè)務流程中所起到的作用分為以下幾個層面。一、語義理解：大模型知識庫通過深度學習技術，能夠捕捉詞語之間的復雜關系，從而更準確地理解用戶提問的意圖，定位到更為準確的答案，對智能應答系統(tǒng)的用戶需求理解能力起到很大的提升作用，能減少應答錯誤情況的發(fā)生。二、知識推理：除了直接的語...

企業(yè)組織在數字化進程中產生了大量的文檔，在收集、共享、搜索時會碰到很多問題，比如： 1、文件形式涉及多種格式，有文檔、圖片、音頻、視頻等，很難進行查找； 2、文件名稱、編號、版本、權限等缺乏統(tǒng)一的管理標準； 3、文件沒有統(tǒng)一歸檔，數據無法共享，導致重復性勞動； 杭州音視貝科技公司將大模型應用到企業(yè)知識庫管理系統(tǒng)中，幫助企業(yè)解決文件在收集和搜索中碰上的各種問題，其具體解決方案如下： 1、知識積累。建立統(tǒng)一的知識庫，自動采集不同來源的文檔； 2、知識標注。建立文件標準規(guī)范，對不同類型的文件進行區(qū)別管理； 3、知識調取。支持文檔、圖片、音頻、視頻...

GPT作為辦公助手可以幫助我們生成文本和PPT，有效提高我們的工作效率。GPT大模型基于Transformer架構的預訓練語言模型，可根據需求自動生成各類文本，如文章、新聞、報告、郵件、摘要、總結等等，可以幫助辦公人員節(jié)約時間，提高效率，擁有生成速度快、內容豐富、需求理解準確等優(yōu)勢。 GPT大模型可從文本、圖片、視頻等數據源中提取有用信息，進行分析和處理，自動生成符合要求的PPT，還可以對模板格式、色調、文字、圖片等要素進行修改，簡單易操作，大幅節(jié)省了制作PPT的所花費的時間，且可擴展性強。 掌握大模型技術，把握數據驅動的商業(yè)機會。山東醫(yī)療大模型方案 大模型智能應答可以賦能的行業(yè)目...

大模型知識庫是基于大規(guī)模語料庫訓練得到的深度學習模型，具備強大的文本生成和理解能力。通過捕捉語言中的統(tǒng)計規(guī)律，大模型知識庫能夠生成流暢自然的文本，理解復雜的語義關系，并對知識信息進行有效的存儲和分析。在實際應用中，大模型知識庫的技術方案被眾多企業(yè)用來進一步提升AI客服的整體實力。從功能原理上來講，大模型知識庫在智能應答系統(tǒng)的整個業(yè)務流程中所起到的作用分為以下幾個層面。一、語義理解：大模型知識庫通過深度學習技術，能夠捕捉詞語之間的復雜關系，從而更準確地理解用戶提問的意圖，定位到更為準確的答案，對智能應答系統(tǒng)的用戶需求理解能力起到很大的提升作用，能減少應答錯誤情況的發(fā)生。二、知識推理：除了直接的語...