傳統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)搜索系統(tǒng)是基于關(guān)鍵詞匹配進(jìn)行的，缺少對(duì)用戶(hù)問(wèn)題理解和答案二次處理的能力。

杭州音視貝科技公司探索使用大語(yǔ)言模型，通過(guò)其對(duì)自然語(yǔ)言理解和生成的能力，揣摩用戶(hù)意圖，并對(duì)原始知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行匯總、整合，生成更準(zhǔn)確的回答。其具體操作思路是：

首先，使用傳統(tǒng)搜索技術(shù)構(gòu)建基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)查詢(xún)，提高回答的可控性；

其次，接入大模型，讓其發(fā)揮其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力，對(duì)用戶(hù)請(qǐng)求進(jìn)行糾錯(cuò)，提取關(guān)鍵點(diǎn)等預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的“理解”，對(duì)輸出結(jié)果在保證正確性的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析、推理，給出正確答案。私域知識(shí)庫(kù)解決不了問(wèn)題，可以轉(zhuǎn)為人工處理，或接入互聯(lián)網(wǎng)，尋求答案，系統(tǒng)會(huì)對(duì)此類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行標(biāo)注，機(jī)器強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 近期一段時(shí)間，越來(lái)越多的人認(rèn)可第四次產(chǎn)業(yè)GM正在到來(lái)，而這次GM是以人工智能為標(biāo)志的。物業(yè)大模型系統(tǒng)

基于意圖分析能力，大模型可以通過(guò)智能客服系統(tǒng)搜集客服與用戶(hù)的聊天記錄、用戶(hù)留言、評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)，并結(jié)合用戶(hù)的個(gè)人信息和以往購(gòu)買(mǎi)記錄等相關(guān)數(shù)據(jù)，組成用戶(hù)畫(huà)像所需的數(shù)據(jù)集，包括用戶(hù)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(jìn)一步對(duì)用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，如交互行為、瀏覽行為、購(gòu)買(mǎi)行為、投訴行為等等，幫助智能客服系統(tǒng)更好地理解用戶(hù)的行為模式和偏好。有助于客服系統(tǒng)更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)用戶(hù)需求，并提供更為到位的服務(wù)。 天津物業(yè)大模型方案大模型技術(shù)助力自動(dòng)駕駛領(lǐng)域取得重大突破，實(shí)現(xiàn)安全駕駛。

音視貝公司的大模型智能客服在電商行業(yè)的應(yīng)用具體有哪些。

1、常見(jiàn)問(wèn)題解答大模型智能客服基于其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力，能夠準(zhǔn)確理解用戶(hù)的咨詢(xún)，并根據(jù)問(wèn)題的意圖和上下文進(jìn)行準(zhǔn)確的解答。

2、個(gè)性化推薦大模型智能客服可以根據(jù)用戶(hù)以往的加購(gòu)和購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣，了解用戶(hù)偏好需求，為用戶(hù)提供個(gè)性化的商品推薦，幫助用戶(hù)更快地找到符合其需求的產(chǎn)品，完成轉(zhuǎn)化。

3、多渠道對(duì)接大模型智能客服可以對(duì)接多個(gè)電商服務(wù)平臺(tái)，為用戶(hù)提供更加便捷的溝通渠道，客服響應(yīng)也更加快速，提高用戶(hù)滿(mǎn)意度。

4、溝通方式多樣大模型智能客服不僅支持文本溝通，還支持語(yǔ)音、圖片、視頻溝通，溝通形式靈活多樣，方便用戶(hù)以自己喜歡的方式進(jìn)行溝通，提高用戶(hù)體驗(yàn)感。

雖然說(shuō)大模型在處理智能客服在情感理解方面的問(wèn)題上取得了很大的進(jìn)步，但由于情感是主觀的，不同人對(duì)相同文本可能產(chǎn)生不同的情感理解。大模型難以從各種角度準(zhǔn)確理解和表達(dá)情感。比如同一個(gè)人在心情愉悅和生氣的兩種狀態(tài)下，雖然都是同樣的回答，但表達(dá)的意思可能截然相反。此時(shí)，如果用戶(hù)沒(méi)有明確給出自己所處的具體情感狀態(tài)，大模型就有可能給出錯(cuò)誤的答案。

但我們?nèi)匀豢梢越柚嗄B(tài)信息處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)、用戶(hù)反饋的學(xué)習(xí)，以及情感識(shí)別和情感生成模型的結(jié)合等方式來(lái)改善情感理解的能力。然而，這需要更多的研究和技術(shù)創(chuàng)新來(lái)解決挑戰(zhàn)，并提高情感理解的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。 在教育領(lǐng)域，大模型技術(shù)為學(xué)生提供了個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑推薦，促進(jìn)了教育公平和質(zhì)量的提升。

大模型和小模型都有各自的長(zhǎng)處，將兩者結(jié)合起來(lái)，可以發(fā)揮出更大的價(jià)值。例如，在實(shí)際應(yīng)用中，可以將大模型作為主模型，將小模型作為輔助模型。主模型負(fù)責(zé)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，得到更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，而輔助模型則可以在移動(dòng)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)上實(shí)現(xiàn)部署迅速與運(yùn)行，這種相互結(jié)合的方式可以更好地滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)需求，提高AI產(chǎn)品的性能和效率。

未來(lái)，隨著數(shù)據(jù)集的不斷擴(kuò)大和計(jì)算能力的不斷提升，大模型的性能也將進(jìn)一步提高。同時(shí)，隨著物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等技術(shù)的不斷發(fā)展，小模型的應(yīng)用范圍也將進(jìn)一步拓展。所以，大模型和小模型的結(jié)合將成為未來(lái)AI產(chǎn)品的重要發(fā)展趨勢(shì)，也是人工智能應(yīng)用賦能行業(yè)發(fā)展的重要方向。 通過(guò)人機(jī)對(duì)話(huà)，大模型可以給機(jī)器人發(fā)命令，指導(dǎo)機(jī)器人改正錯(cuò)誤、提高機(jī)器人的學(xué)習(xí)能力等。天津物業(yè)大模型方案

大模型適用于需要更高精度和更復(fù)雜決策的任務(wù)，而小模型則適用于資源有限或?qū)τ?jì)算效率要求較高的場(chǎng)景。物業(yè)大模型系統(tǒng)

    現(xiàn)在各行各業(yè)都在接入大模型，讓自家的產(chǎn)品更智能，但事實(shí)情況真的是這樣嗎？

  事實(shí)是通用性大模型的數(shù)據(jù)庫(kù)大多基于互聯(lián)網(wǎng)的公開(kāi)數(shù)據(jù)，當(dāng)有人提問(wèn)時(shí)，大模型只能從既定的數(shù)據(jù)庫(kù)中查找答案，特別是當(dāng)一個(gè)問(wèn)題我們需要非常專(zhuān)業(yè)的回答時(shí)，得到的答案只能是泛泛而談。這就是通用大模型，對(duì)于對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求較高的用戶(hù)，這樣的回答遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足要求。根據(jù)摩根士丹利發(fā)布的一項(xiàng)調(diào)查顯示，只有4%的人表示對(duì)于ChatGPT使用有依賴(lài)。

   有沒(méi)有辦法改善大模型回答不準(zhǔn)確的情況？當(dāng)然有。這就是在通用大模型的基礎(chǔ)上的垂直大模型，可以基于大模型和企業(yè)的個(gè)性化數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行私人定制，建立專(zhuān)屬的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，提高大模型輸出的準(zhǔn)確率。實(shí)現(xiàn)私有化部署后，數(shù)據(jù)庫(kù)做的越大，它掌握的知識(shí)越多、越準(zhǔn)確，就越有可能帶來(lái)式的大模型應(yīng)用。 物業(yè)大模型系統(tǒng)