隨著時(shí)代的變化，智能客服也在不斷發(fā)生改變，傳統(tǒng)的智能客服受到不少的嘲諷，也給了不少客戶不是那么好的體驗(yàn)。如今，為了解決這些問(wèn)題，許多系統(tǒng)上已經(jīng)開(kāi)始在客服系統(tǒng)加入大模型，實(shí)現(xiàn)客戶服務(wù)的智能提升。大模型，通常指的是具有龐大參數(shù)和強(qiáng)大計(jì)算能力的深度學(xué)習(xí)模型，比如前段時(shí)間大火的GPT等。這類模型能夠處理海量的數(shù)據(jù)，并從中學(xué)習(xí)到豐富的知識(shí)和模式。對(duì)于智能客服而言，大模型技術(shù)的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一、強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力：大模型經(jīng)過(guò)大量的文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠深入理解用戶的意圖和需求，從而提供更加準(zhǔn)確、個(gè)性化的服務(wù)。二、豐富的知識(shí)儲(chǔ)備：大模型具備龐大的知識(shí)儲(chǔ)備，能夠回答各種復(fù)雜、專業(yè)的問(wèn)題，滿足用戶多樣化的需求。三、持續(xù)學(xué)習(xí)的能力：大模型具有自我更新和優(yōu)化的能力，能夠不斷適應(yīng)新的環(huán)境和需求，提高服務(wù)質(zhì)量。李彥宏在2023中關(guān)村論壇上提出了大模型即將改變世界。天津金融大模型軟件

目前大模型一個(gè)很好的應(yīng)用方向就是知識(shí)庫(kù)，因?yàn)榇竽Ｐ偷挠?xùn)練數(shù)據(jù)是基于互聯(lián)網(wǎng)上的開(kāi)放數(shù)據(jù)。對(duì)于企業(yè)來(lái)講，有很多內(nèi)部的知識(shí)文檔，如果能接入大模型，可以產(chǎn)生非常大的價(jià)值。企業(yè)可以將內(nèi)部的管理資料文檔接入大模型，比如需求文檔、文案設(shè)計(jì)文檔、測(cè)試用例、銷售方案案、運(yùn)營(yíng)方案等等。然后員工通過(guò)該平臺(tái)可以查詢資料、咨詢問(wèn)題、與人工智能探討其對(duì)資料的看法等等。目前主要實(shí)現(xiàn)方案有兩種，分別是大模型微調(diào)和RAG。思路就是基于開(kāi)源的大模型，再添加一部分企業(yè)內(nèi)部整理的數(shù)據(jù)資料，進(jìn)行重新訓(xùn)練，相當(dāng)于擴(kuò)展了開(kāi)源大模型默認(rèn)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這種方案效果較好，但是實(shí)施成本稍高。RAG叫檢索增強(qiáng)生成，名字起的復(fù)雜，其實(shí)原理很簡(jiǎn)單。實(shí)現(xiàn)過(guò)程分這么幾步：1、將內(nèi)部資料錄入數(shù)據(jù)庫(kù)里2、用戶向AI提問(wèn)3、去數(shù)據(jù)庫(kù)搜索匹配度比較高的一些資料4、向大模型提問(wèn)，并攜帶著查到的資料。以百度的文心一言來(lái)體驗(yàn)，大概就是這樣子：上面的知識(shí)是隨便寫的，但是可以看出，AI能根據(jù)我們提供的參考知識(shí)回答問(wèn)題，同時(shí)還有一定的推理能力。江西營(yíng)銷大模型市場(chǎng)報(bào)價(jià)大模型深度學(xué)習(xí)為我們提供了更高級(jí)的預(yù)測(cè)和分析能力。

當(dāng)前智能化已成為各行各業(yè)加速轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵詞，客戶服務(wù)領(lǐng)域也不例外，將大語(yǔ)言模型與文檔結(jié)合，能夠有效提升知識(shí)構(gòu)建效率，重塑智能客服模式，還將成為企業(yè)營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)智能化進(jìn)程中的重要助推力！機(jī)器人知識(shí)構(gòu)建是目前智能客服落地應(yīng)用流程中極其復(fù)雜卻又關(guān)鍵的環(huán)節(jié)之一，需要專業(yè)人員和系統(tǒng)工程師共同參與，比如需要人工結(jié)合大量文檔知識(shí)撰寫幾十個(gè)甚至上百個(gè)知識(shí)，直接影響著智能客服機(jī)器人的問(wèn)題匹配率和解決率，但這依賴人工且效率較低。而接入大模型能力后，知識(shí)庫(kù)建設(shè)的智能化程度則大幅提升。首先，無(wú)需大量人力基于文檔進(jìn)行知識(shí)梳理，只需通過(guò)Langchain的方式知識(shí)庫(kù)，便可實(shí)現(xiàn)完整的構(gòu)建。其次，文檔生成QA對(duì)的過(guò)程也較過(guò)去更高效、更智能，曾經(jīng)需人工基于文檔逐個(gè)撰寫，現(xiàn)在利用大模型，可快速生成大量QA對(duì)，員工需從中挑選、審核有價(jià)值的內(nèi)容，再將作為知識(shí)庫(kù)的補(bǔ)充或作為帶標(biāo)簽的語(yǔ)料，進(jìn)行模型訓(xùn)練、模型精調(diào)即可。對(duì)于知識(shí)庫(kù)構(gòu)建而言，大模型帶來(lái)的創(chuàng)新性在于能夠快速抽取或生成多樣化且相似度高的語(yǔ)料，使系統(tǒng)在面對(duì)類似問(wèn)題時(shí)能夠提供更為靈活和多樣的回答，為用戶提供更準(zhǔn)確的信息。

企業(yè)可以采取相應(yīng)的解決方案，為大模型落地創(chuàng)造良好的條件。

1、硬件基礎(chǔ)優(yōu)化通過(guò)使用高性能計(jì)算平臺(tái)如GPU和TPU，擴(kuò)大存儲(chǔ)空間；利用并行計(jì)算和分布式計(jì)算技術(shù)提高計(jì)算效率，加速大模型的訓(xùn)練和推理過(guò)程。

2、數(shù)據(jù)處理與模型壓縮數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注和增強(qiáng)等技術(shù)能夠提高大模型數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性，使用模型壓縮技術(shù)如量化、剪枝和蒸餾等，可改變模型大小，提高推理效率，緩解過(guò)擬合問(wèn)題。

3、模型算法優(yōu)化對(duì)模型架構(gòu)和算法進(jìn)行優(yōu)化，如分層架構(gòu)、并行結(jié)構(gòu)、分布式計(jì)算與推斷等，使其更適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和運(yùn)算，提高訓(xùn)練和推理速度。 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。

人形機(jī)器人與智能客服大模型之間，既有競(jìng)爭(zhēng)又有合作。在競(jìng)爭(zhēng)方面，兩者都在爭(zhēng)奪服務(wù)業(yè)的市場(chǎng)份額。人形機(jī)器人通過(guò)其仿真、生動(dòng)的人性化服務(wù)吸引用戶，而智能客服大模型則憑借其響應(yīng)速度和深度學(xué)習(xí)獲得用戶的青睞。在合作方面，人形機(jī)器人和智能客服大模型可以相互補(bǔ)充，共同為客戶提供高效的服務(wù)。例如，在一個(gè)智能化的酒店中，人形機(jī)器人可以提供面對(duì)面的客戶服務(wù)，而智能客服大模型則可以在后臺(tái)處理用客戶的各種需求和投訴。未來(lái)服務(wù)業(yè)的發(fā)展，將深受技術(shù)革新的影響，變得更加智能化、人性化。人形機(jī)器人與智能客服大模型分別側(cè)重于線下服務(wù)場(chǎng)景與線上服務(wù)場(chǎng)景，分別聚焦于實(shí)際服務(wù)與虛擬服務(wù)，可以說(shuō)各有優(yōu)勢(shì)，沒(méi)有一方可以完全取代另一方。而按照服務(wù)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，未來(lái)必將是人形機(jī)器人與智能客服大模型深度融合的時(shí)代，共同為人類打造更高等級(jí)的服務(wù)體驗(yàn)。以銀行業(yè)為例，當(dāng)前的一些銀行已經(jīng)開(kāi)始嘗試使用人形機(jī)器人作為大堂經(jīng)理，它們不僅可以為客戶提供咨詢和引導(dǎo)服務(wù)，還能協(xié)助客戶辦理業(yè)務(wù)。同時(shí)，智能客服大模型則在電話銀行和網(wǎng)上銀行中發(fā)揮著重要作用，為客戶提供7x24小時(shí)的接待服務(wù)。通過(guò)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和成績(jī)數(shù)據(jù)，AI大模型能夠定制專屬的學(xué)習(xí)計(jì)劃，提供教育資源。重慶國(guó)產(chǎn)大模型產(chǎn)品有哪些

大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，使得疾病預(yù)測(cè)、診斷和治療方案推薦更加智能化和精確。天津金融大模型軟件

人工智能大模型是指具有龐大的參數(shù)規(guī)模和復(fù)雜程度的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，大模型通常是指具有數(shù)百萬(wàn)到數(shù)十億參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這些模型通常在各種領(lǐng)域，例如自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等，表現(xiàn)出高度準(zhǔn)確和泛化能力。數(shù)據(jù)是大模型的基石，沒(méi)有大量的數(shù)據(jù)，就無(wú)法訓(xùn)練出大模型。數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量決定了大模型的性能和效果。大模型通常使用海量的標(biāo)注或未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布特征，并提取出高級(jí)的抽象特征表示，有助于解決高維數(shù)據(jù)的建模和特征提取問(wèn)題。預(yù)訓(xùn)練是指在一個(gè)通用的任務(wù)上，使用大量的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練一個(gè)大模型，使其學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的通用特征和知識(shí)，然后在一個(gè)特定的任務(wù)上，使用少量的數(shù)據(jù)，微調(diào)一個(gè)大模型，使其適應(yīng)任務(wù)的特殊需求。預(yù)訓(xùn)練的好處是可以利用數(shù)據(jù)的共性，提高模型的泛化能力，減少模型的訓(xùn)練時(shí)間，提升模型的效果。例如，在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，大模型如BERT、GPT-3等，使用了數(shù)十億到數(shù)萬(wàn)億的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)了語(yǔ)言的語(yǔ)法、語(yǔ)義、邏輯和常識(shí)等知識(shí)，形成了一個(gè)通用的語(yǔ)言模型，可以用于各種下游的自然語(yǔ)言任務(wù)，如文本分類、文本生成、文本理解、文本摘要、機(jī)器翻譯、應(yīng)答系統(tǒng)等。天津金融大模型軟件