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來源: 發(fā)布時間:2025-08-28

如圖1。在支持多渠道、多用戶的知識服務技術方面,根據(jù)多年的技術推廣經(jīng)驗以及對多個行業(yè)的需求分析,我們設計一種可支撐不同用戶、不同渠道的統(tǒng)一的知識服務模式。該模式不僅融合了人工智能的研究成果和我們的**技術,也融合了**、話務員、知識管理員等人工因素,是一種人機結合的服務模式。該模式可以統(tǒng)一的方式服務不同的用戶,應用于不同的渠道(可支持短信、MSN、QQ、飛信、BBS等渠道無縫接入)。因此,**降低了企業(yè)客服成本。客戶的統(tǒng)計信息、熱點業(yè)務統(tǒng)計分析、VIP統(tǒng)計信息等可以在極短的時間內(nèi)獲得。徐匯區(qū)辦公用大模型智能客服現(xiàn)價

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由于是細粒度知識管理,系統(tǒng)所產(chǎn)生的使用信息可以直接用于統(tǒng)計決策分析、深度挖掘,降低企業(yè)的管理成本。例如,客戶的統(tǒng)計信息、熱點業(yè)務統(tǒng)計分析、VIP統(tǒng)計信息等可以在極短的時間內(nèi)獲得。這是一般知識管理工具所不支持的。對企業(yè)的運行支持度很低。語言應答智能應答系統(tǒng)首先對客戶文字咨詢進行預處理系統(tǒng)(包括咨詢無關詞語識別、敏感詞識別等),然后在三個不同的層次上對客戶咨詢進行解析——語義文法層理解、詞模層理解、關鍵詞層理解。上海本地大模型智能客服廠家供應動態(tài)知識庫系統(tǒng)整合多源業(yè)務數(shù)據(jù),結合預處理糾錯機制構建語義關聯(lián)圖譜,支撐多輪對話管理 [1]。

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以一家快遞公司客服熱線為例,AI客服先給出了兩個選項,當記者想直接轉(zhuǎn)人工時,AI客服仍是“自說自話”,重復著固定話術。然而,這還*是開始,接下來,AI客服共細分了4個二級菜單。在記者回答完***一個問題,成功轉(zhuǎn)接到人工客服時,時間已經(jīng)過去了2分25秒。成功轉(zhuǎn)人工后記者再次描述了訴求,卻發(fā)現(xiàn)此前AI客服設置的分類選項未能實現(xiàn)精細導流,客服表示需轉(zhuǎn)接至負責該業(yè)務的客服處理,**終記者用時3分鐘才轉(zhuǎn)接到正確的人工客服。 [4]

人工智能大模型通常是指由人工神經(jīng)網(wǎng)絡構建的一類具有大量參數(shù)的人工智能模型。大模型通常通過自監(jiān)督學習或半監(jiān)督學習在大量數(shù)據(jù)上進行訓練。**初,大模型主要指大語言模型(Large Language Models, LLM)。隨著技術的發(fā)展,逐漸擴展出了視覺大模型、多模態(tài)大模型以及基礎科學大模型等概念。大模型是一個新興概念,截止目前并沒有*****的定義。因此,大模型所需要具有的**小參數(shù)規(guī)模也沒有一個嚴格的標準。目前,大模型通常是指參數(shù)規(guī)模達到百億、千億甚至萬億的模型。此外,人們也習慣性的將經(jīng)過大規(guī)模數(shù)據(jù)預訓練(***多于傳統(tǒng)預訓練模型所需要的訓練數(shù)據(jù))的數(shù)十億參數(shù)級別的模型也可以稱之為大模型,如LLaMA-2 7B等。同時還能夠為企業(yè)提供精細化管理所需的統(tǒng)計分析信息。

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2025年1月,DeepSeek發(fā)布671億參數(shù)的開源模型DeepSeek R1 [5]。DeepSeek R1的性能與OpenAI 的GPT-o1相當,但成本遠遠低于閉源的o1模型,震撼了全球科技界。自2020年以來,大模型同時開始拓展至其他模態(tài)。2020年,谷歌公司提出Vision Transformer(ViT) [6]模型,將Transformer架構引入視覺領域。2021年,OpenAI于發(fā)布了CLIP模型 [7],將圖像和文本進行聯(lián)合訓練,實現(xiàn)了大模型中跨模態(tài)的信息對齊。2024年,OpenAI發(fā)布Sora,支持直接從文字提示詞生成視頻,引起社會***關注。大模型技術使客戶意圖識別準確率突破92%,但仍有部分復雜場景需人工介入 [4]。寶山區(qū)國內(nèi)大模型智能客服供應

在客戶的統(tǒng)計信息、熱點業(yè)務統(tǒng)計分析、VIP統(tǒng)計信息等可以在極短的時間內(nèi)獲得。徐匯區(qū)辦公用大模型智能客服現(xiàn)價

視覺大模型視覺大模型則主要應用于計算機視覺領域,負責處理和分析圖像或視頻數(shù)據(jù)。通過對大量視覺數(shù)據(jù)的訓練,視覺大模型能夠完成圖像分類、目標檢測、圖像生成等任務。隨著Transformer架構的引入,模型如Vision Transformer(ViT)取得了***的成果。早期的視覺模型多基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN),如ResNet等,但隨著技術的進步,基于自注意力機制的視覺(大)模型逐漸成為主流。視覺大模型被廣泛應用于自動駕駛、安防監(jiān)控、人臉識別、醫(yī)療影像分析等領域。徐匯區(qū)辦公用大模型智能客服現(xiàn)價

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