杭州金融大模型

“大模型+领域知识”这一路线，是为了利用大模型的理解能力，将散落在企业内外部各类数据源中的事实知识和流程知识提取出来，然后再利用大模型的生成能力输出长文本或多轮对话。以前用判别式的模型解决意图识别问题需要做大量的人工标注工作，对新领域的业务解决能力非常弱，有了这类大模型以后，通过微调领域prompt，利用大模型的上下文学习能力，就能很快地适配到新领域的业务问题，其降低对数据标注的依赖和模型定制化成本。

杭州音视贝科技公司的智能外呼、智能客服、智能质检等产品通过自研的对话引擎，拥抱大模型，充分挖掘企业各类对话场景数据价值，帮助企业实现更加智能的沟通、成本更低的运营维护。 音视贝在智能呼叫中心的基础上制定了大模型解决方案，为医保局提供来电数据存储分析、智能解答等新型工具。杭州金融大模型

    有了知识图谱技术的加持，智能客服可以在语义理解与智能应答方面表现更出色，有力提高各个行业客服系统的能力水平，同时也提高企业的竞争力。

    基于知识图谱的客服系统可以根据用户的个人信息和历史记录，提供个性化的服务。通过对用户偏好和需求的建模，客服系统可以根据知识图谱中的相关知识为每个用户提供定制化的建议和支持。

    知识图谱技术可以将不同来源的数据结构化、系统化，对数据进行分析、挖掘，为更好地理解用户需求和行为提供支持，应用在客户投诉与建议的信息分析方面，能够帮助企业和机构改善服务，提高客户（**）满意度。

    杭州音视贝科技有限公司是人工智能大模型的开拓者与实践者，在知识图谱与智能客服应用方面有多年的研发经验，不断应用新技术，打造新产品，为企业、机构的客户服务系统提供能力升级的有力工具。 天津物流大模型优势合理的大模型架构设计能够确保AI系统的高效稳定运行。

应用大模型智能营销工具之后，电商的营销模式将产生新的变革，在获客、产品推广、销售渠道、客户服务等方面取得更好的效果。

首先，大模型可以通过分析海量数据，学习用户的购物习惯和偏好，为每个用户提供更为准确的商品推荐服务，这种个性化推荐方式不仅可以增加商品销售量，还可以提高用户满意度。

其次，大模型智能应答系统能够准确理解用户需求，帮助用户更快地找到符合需求的产品和服务，同时，一些好物推荐、优惠推荐、生活建议、疑问解答等内容更加方便商品的植入，增加用户黏性。

第三、在社交媒体营销与内容营销层面，大模型可以丰富营销素材，实现商品文案、种草笔记、公众号推文、产品图片与视频的自动生成，根据用户浏览情况快速更新，提高用户转化率。

第四、在视频营销与KOL营销方面，大模型可以打造虚拟导购、虚拟主播、数字人模特等新型工具，能够7×24小时全天候服务，与用户实现智能交互，在聊天中完成转化，同时降低营销成本。

目前大模型一个很好的应用方向就是知识库，因为大模型的训练数据是基于互联网上的开放数据。对于企业来讲，有很多内部的知识文档，如果能接入大模型，可以产生非常大的价值。企业可以将内部的管理资料文档接入大模型，比如需求文档、文案设计文档、测试用例、销售方案案、运营方案等等。然后员工通过该平台可以查询资料、咨询问题、与人工智能探讨其对资料的看法等等。目前主要实现方案有两种，分别是大模型微调和RAG。思路就是基于开源的大模型，再添加一部分企业内部整理的数据资料，进行重新训练，相当于扩展了开源大模型默认的训练数据。这种方案效果较好，但是实施成本稍高。RAG叫检索增强生成，名字起的复杂，其实原理很简单。实现过程分这么几步：1、将内部资料录入数据库里2、用户向AI提问3、去数据库搜索匹配度比较高的一些资料4、向大模型提问，并携带着查到的资料。以百度的文心一言来体验，大概就是这样子：上面的知识是随便写的，但是可以看出，AI能根据我们提供的参考知识回答问题，同时还有一定的推理能力。7 月 26 日，OpenAI 推出安卓版 ChatGPT，目前在美国、印度、孟加拉国和巴西四国使用。

大模型智能应答系统使用预训练的大语言模型作为中心支撑，运用能够充分关联、挖掘数据与信息抽取、融合的知识图谱技术，再结合不同行业的知识库系统，通过互联网的加持，形成一个能够服务具体业务的智能化工具，对于知识的汇集、识别、分析、提取、运营具有极其强大的能力。

大模型智能应答系统是各个行业领域都可以应用，比较典型的场景包括智能助理、智能客服、医学服务、法律分析、教育培训、智慧办公等等，不仅能够帮助企业、机构搭建实用的知识库系统，提高信息检索和知识获取的效率，还可以为人们的日常生活和工作提供帮助。

杭州音视贝科技有限公司致力于大模型智能工具的研发与应用，打造符合不同行业需求的知识库智能应答工具，帮助企业、机构提高工作效率与管理水平，获得可持续的成长能力。 探索各种大模型应用案例，发现人工智能如何影响我们的日常生活和工作流程。天津物流大模型优势

随着大模型行业应用的不断深化，我们正迎来智能化的新时代。杭州金融大模型

虽然说大模型在处理智能客服在情感理解方面的问题上取得了很大的进步，但由于情感是主观的，不同人对相同文本可能产生不同的情感理解。大模型难以从各种角度准确理解和表达情感。比如同一个人在心情愉悦和生气的两种状态下，虽然都是同样的回答，但表达的意思可能截然相反。此时，如果用户没有明确给出自己所处的具体情感状态，大模型就有可能给出错误的答案。

但我们仍然可以借助多模态信息处理、强化学习和迁移学习、用户反馈的学习，以及情感识别和情感生成模型的结合等方式来改善情感理解的能力。然而，这需要更多的研究和技术创新来解决挑战，并提高情感理解的准确性和适应性。 杭州金融大模型