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，運用大模型構建本地知識庫，原理是將預訓練的語言模型與知識圖譜相結合，將輸入的自然語言問題轉化為對知識庫的查詢問題，并利用知識圖譜中的實體、屬性和關系進行推理。

在智能辦公與文檔管理方面，大模型本地知識庫可強化知識檢索、知識推送與互動、文檔自動生成FAQ、格式多樣化等能力，還可以提供個性化推薦服務，有力提升企業行業知識獲取與分析的能力，提高團隊合作水平，進而提高企業實力，更好地實現戰略目標。 這些數據為大模型提供了豐富的語言、知識和領域背景，用于訓練模型并提供更多面的響應。深圳AI大模型應用場景有哪些

在人工智能領域，人形機器人與大模型是當下的行業熱點，它們以不同的方式改變著我們的生活和工作，推動經濟發展，同時也在重塑服務業的運營模式。人形機器人以其高度仿真的外觀和強大的功能，正在滲透到各個服務行業之中。在餐飲、旅游、醫療等領域，人形機器人能夠提供更加高效和人性化的服務。例如，在日本的一些餐廳中，人形機器人已經能夠完成點餐、送餐等服務。在某些醫院，人形機器人可以輔助醫生進行護理，甚至在手術中提供操作支持。與此同時，大模型也開始在服務業中大展身手。基于自然語言處理和機器學習技術的大模型智能客服，能夠準確理解并快速響應客戶需求，提供高效、便捷的語音交互服務。許多電商平臺已經引入了大模型智能客服，代替人工來解答客戶問題，提供個性化購物建議，很好地提升了用戶滿意度。人形機器人與智能客服大模型在未來服務業中都將扮演重要角色，它們之間的關聯和競爭將共同推動服務業的發展進步。未來服務業的主宰將不是單一的技術或者模型，而是多種技術的融合創新。隨著時間推移，我們可以期待一個更加智能、高效和人性化的服務業時代的到來。杭州深度學習大模型應用場景有哪些大模型智能客服賦能傳統熱線電話與人工客服，讓技術與服務深度耦合，解決了**接待難、辦事難等癥結問題。

搭建一套屬于自己的知識庫系統除了確定需求、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，使用創建、編輯和發布功能，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、系統測試和驗證。為確保系統功能正常運轉，員工可以順利訪問，在系統上線前，需要對系統進行測試和驗證，并根據反饋，對系統進行調優和改進；

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的功能和操作。同時，鼓勵員工共享和貢獻知識，提高知識庫系統的使用率和價值；

5、持續更新和維護。定期更新和維護知識庫內的資源，及時添加新的內容，并刪除過時的內容，保持知識庫的準確性。

大模型智能應答系統使用預訓練的大語言模型作為中心支撐，運用能夠充分關聯、挖掘數據與信息抽取、融合的知識圖譜技術，再結合不同行業的知識庫系統，通過互聯網的加持，形成一個能夠服務具體業務的智能化工具，對于知識的匯集、識別、分析、提取、運營具有極其強大的能力。

大模型智能應答系統是各個行業領域都可以應用，比較典型的場景包括智能助理、智能客服、醫學服務、法律分析、教育培訓、智慧辦公等等，不僅能夠幫助企業、機構搭建實用的知識庫系統，提高信息檢索和知識獲取的效率，還可以為人們的日常生活和工作提供幫助。

杭州音視貝科技有限公司致力于大模型智能工具的研發與應用，打造符合不同行業需求的知識庫智能應答工具，幫助企業、機構提高工作效率與管理水平，獲得可持續的成長能力。 企業如果基于行業大模型，再加上自身數據進行精調，可以建構專屬模型，打造出高可用性的智能服務。

    AI大模型賦能智能服務場景主要有以下幾種：

1、智能熱線。可根據與居民/企業的交流內容，快速判定并精細適配政策。根據**的不同需求，通過智能化解決方案，提供全天候的智能服務。

2、數字員工。將數字人對話場景無縫嵌入到服務業務流程中，為**提供“邊聊邊辦”的數字化服務。辦事**與數字人對話時，數字人可提供智能推送服務入口，完成業務咨詢、資訊推送、服務引導、事項辦理等服務。

3、智能營商環境分析。利用多模態大模技術，為用戶提供精細的全生命周期辦事推薦、數據分析、信息展示等服務，將“被動服務”模式轉變為“主動服務”模式。

4、智能審批。大模型+RPA的辦公助手，與審批系統集成，自動處理一些標準化審批請求，審批進程提醒，并自動提取審批過程中的關鍵指標和統計數據，生成報告和可視化圖表，提高審批效率和質量。 基于大模型智能客服系統成為當下以及未來機構部門選擇的對象，得到了廣泛應用，也起到了應有的作用。深圳AI大模型應用場景有哪些

《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，我國10億參數規模以上的大模型已發布79個“百模大戰”一觸即發。深圳AI大模型應用場景有哪些

    大模型在企業內部做應用前一般不做預訓練，而是直接調用通用大模型的一些能力，因此在整個通用大模型的能力進一步增強的時候，會有越來越多的企業用行業數據集訓練基礎大模型，然后形成行業大模型。

  這就是涉及到本地化部署的大模型到底應該如何選型的問題？這里我們著重講常見的三個模型Vicuna、BloomZ和GLM。選型涉及三個維度：實際性能跑分，性價比，合規性。

   從性能角度來講，目前評價比較高的還是Vicuna的13B模型，這也是Vicuna強勁的一個點。所以Vicuna經常是實際落地的時候很多那個測試機上布的那個大模型。但它也有一個很明確的缺點，即無法商用。所以實際在去真實落地的過程中，我們看到很多企業會去選BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在著不小的意識形態的問題，它對金融行業測試的效果會相對較好，泛行業則會比較弱。整體來講，目前我們看到的其實采納度比較高的還是GLM6B這款產品，它不管是在性能還是價格本身，成本層面，包括合規性都有比較強的優勢。 深圳AI大模型應用場景有哪些