广州AI大模型知识库

    国内有几个在大型模型研究和应用方面表现出色的机构和公司主要有以下几家，他们在推动人工智能和自然语言处理领域的发展，为国内的大模型研究和应用做出了重要贡献。

1、百度：百度在自然语言处理领域进行了深入研究，并开发了一系列大模型。其中，ERNIE（EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration）是由百度开发的基于Transformer结构的预训练语言模型，取得了很好的性能，尤其在中文任务上表现出色。

2、华为：华为在自然语言处理和机器学习领域也有突破性的研究成果。例如，华为开发了DeBERTa（Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention）模型，它是一种基于Transformer结构的预训练语言模型，通过学习局部关联和全局关联来提高模型的表达能力。

3、清华大学自然语言处理组(THUNLP)：清华大学自然语言处理组在中文语言处理方面取得了很多突破。该研究团队开发了一些中文大模型，包括中文分词模型、命名实体识别模型、依存句法分析模型等，为中文自然语言处理任务提供了重要的技术支持。

4、微软亚洲研究院：微软亚洲研究院开发了一款聊天机器人名为“小冰”，它拥有强大的对话系统模型。"小冰"具备闲聊、情感交流等能力。 很多企业在探索大模型与小模型级联，小模型连接应用，大模型增强小模型能力，这是我们比较看好的未来方向。广州AI大模型知识库

大模型知识库是基于大规模语料库训练得到的深度学习模型，具备强大的文本生成和理解能力。通过捕捉语言中的统计规律，大模型知识库能够生成流畅自然的文本，理解复杂的语义关系，并对知识信息进行有效的存储和分析。在实际应用中，大模型知识库的技术方案被众多企业用来进一步提升AI客服的整体实力。从功能原理上来讲，大模型知识库在智能应答系统的整个业务流程中所起到的作用分为以下几个层面。一、语义理解：大模型知识库通过深度学习技术，能够捕捉词语之间的复杂关系，从而更准确地理解用户提问的意图，定位到更为准确的答案，对智能应答系统的用户需求理解能力起到很大的提升作用，能减少应答错误情况的发生。二、知识推理：除了直接的语义理解，大模型知识库还具备强大的推理能力，可以根据已有的知识推断出与问题相关的新信息。这种推理能力在处理复杂问题或需要多步推理的场景中尤为有用，有助于处理复杂的客户提问，给出满意答复。江西营销大模型方案通过分析学生的学习行为和成绩数据，AI大模型能够定制专属的学习计划，提供教育资源。

人形机器人与智能客服大模型之间，既有竞争又有合作。在竞争方面，两者都在争夺服务业的市场份额。人形机器人通过其仿真、生动的人性化服务吸引用户，而智能客服大模型则凭借其响应速度和深度学习获得用户的青睐。在合作方面，人形机器人和智能客服大模型可以相互补充，共同为客户提供高效的服务。例如，在一个智能化的酒店中，人形机器人可以提供面对面的客户服务，而智能客服大模型则可以在后台处理用客户的各种需求和投诉。未来服务业的发展，将深受技术革新的影响，变得更加智能化、人性化。人形机器人与智能客服大模型分别侧重于线下服务场景与线上服务场景，分别聚焦于实际服务与虚拟服务，可以说各有优势，没有一方可以完全取代另一方。而按照服务业的发展趋势，未来必将是人形机器人与智能客服大模型深度融合的时代，共同为人类打造更高等级的服务体验。以银行业为例，当前的一些银行已经开始尝试使用人形机器人作为大堂经理，它们不仅可以为客户提供咨询和引导服务，还能协助客户办理业务。同时，智能客服大模型则在电话银行和网上银行中发挥着重要作用，为客户提供7x24小时的接待服务。

    随着大模型在各个行业的应用，智能客服也得以迅速发展，为企业、机构节省了大量人力、物力、财力，提高了客服效率和客户满意度。那么，该如何选择合适的智能客服解决方案呢？

1、自动语音应答技术(AVA)是否成熟自动语音应答技术可以实现自动接听电话、自动语音提示、自动语音导航等功能。用户可以通过语音识别和语音合成技术与AI客服进行沟通交流，并获取准确的服务。因此，在选择智能客服解决方案时，需要考虑AVA技术的成熟度以及语音识别准确度。

2、语义理解和自然语言处理技术智能客服在接收到用户的语音指令后，需要对用户的意图进行准确判断。智能客服系统通过深度学习、语料库等技术，将人类语言转化为机器可处理的形式，从而实现对用户话语的准确理解和智能回复。

3、智能客服机器人的学习能力智能客服的机器学习技术将用户的历史数据与基于AI算法的预测分析模型相结合。这样，智能客服就能对用户的需求、偏好和行为做出更加准确的分析和预测，并相应做出更准确和迅速的回复。 应用了大模型技术的智能呼叫中心系统，具备更强大的数据分析与决策能力，对于企业成本的降低起了大的作用。

目前中小企业在文档管控方面面临的困惑主要有以下几点：

、1、人员更换频繁，大量存储在本地硬盘的文档流失严重；

2、部门间各自开展工作，缺乏有效的知识分享，成功经验难以复制；

3、大量文档长期无序堆积，且散落在各个部门，查找困难。

杭州音视贝科技公司研发的大模型知识库系统产品，为中小企业多效管控提供业务支持，具体解决方案如下：

1、建立文档知识库，进行统一、有序管理；

2、支持本地文档一键上传至知识库，避免文档流失；

3、支持基于关键词对文档标题或内容进行搜索，且标注数据来源；

4、支持在线提问，可先在知识库中进行答案匹配，匹配失败或不满意时可通过提示，转接至互联网中进行二次匹配。 通过功能开发，AI大模型还能为患者提供医院选择、医师预约、在线挂号、报告查询等工具。广东营销大模型解决方案

通用大模型应用在各行各业中缺乏专业度，这就是为什么“每个行业都应该有属于自己的大模型”。广州AI大模型知识库

    大模型在企业内部做应用前一般不做预训练，而是直接调用通用大模型的一些能力，因此在整个通用大模型的能力进一步增强的时候，会有越来越多的企业用行业数据集训练基础大模型，然后形成行业大模型。

  这就是涉及到本地化部署的大模型到底应该如何选型的问题？这里我们着重讲常见的三个模型Vicuna、BloomZ和GLM。选型涉及三个维度：实际性能跑分，性价比，合规性。

   从性能角度来讲，目前评价比较高的还是Vicuna的13B模型，这也是Vicuna强劲的一个点。所以Vicuna经常是实际落地的时候很多那个测试机上布的那个大模型。但它也有一个很明确的缺点，即无法商用。所以实际在去真实落地的过程中，我们看到很多企业会去选BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在着不小的意识形态的问题，它对金融行业测试的效果会相对较好，泛行业则会比较弱。整体来讲，目前我们看到的其实采纳度比较高的还是GLM6B这款产品，它不管是在性能还是价格本身，成本层面，包括合规性都有比较强的优势。 广州AI大模型知识库