weixin_40929413的博客

通过引入大语言模型（LLM），提升自然语言分析工具对“常识”语义和上下文语境的理解能力，让数据分析像聊天一样，通过简单的表述即可查询分析数据，并且可预置分析思路积累分析案例，引导用户进行分析。（2）实时答疑解惑：基于企业梳理的私域数据，如制度文档、规范流程等，以及平台沉淀的元数据、数据标准、数据质量、指标、数据安全等全域资产，进行实时交互问答。大模型结合现有产品与场景，将产品沉淀的管理、分析、运营等经验进行结构化梳理，交由大模型进行学习、领悟、融汇贯通。其他手工上传的行业知识、分析报告等。

智能客服规划聚焦于用户自然语言问数、取数、分析，解决线下数据需求沟通不畅，数据产品交付慢等问题。以下将从产品方案、优化方向、应用场景挖掘三个方面进行阐述。

如何不通过微调模型来提高LLM性能，检索增强生成（RAG）是未来的发展方向。Embedding：将文档的句子或单词块转换为数字向量。就向量之间的距离而言，彼此相似的句子应该很近，而不同的句子应该离得很远Vector Store：Embedding文档之后将数据存储在矢量存储中，比如ChromaDB、FAISS或Pinecone。矢量存储就像一个数据库，但顾名思义，它对矢量嵌入进行索引和存储，以实现快速检索和相似性搜索。

AI大模型客服机器人相较于传统客服机器人，具有更准确的语义理解、丰富的知识库、更自然的交互体验、个性化服务、自主学习和数据分析能力。传统客服机器人受限于规则和固定关键词，难以处理复杂查询和提供个性化服务。