全行業(yè)場景語料擴寫
人工成本直降90%
智能客服機器人的應(yīng)答水平取決于其可學習語料的多少。盡可能多地獲取行業(yè)語料，形成更具參考性的語料庫，是衡量智能客服成熟度的關(guān)鍵能力之一。然而，傳統(tǒng)語料庫的構(gòu)建很大程度上需要通過企業(yè)長期的業(yè)務(wù)積累、網(wǎng)絡(luò)收集或者是外部采購來實現(xiàn)。與此同時，依賴人工撰寫語料費時費力，從啟動到正式上線，需要花費很長的優(yōu)化周期，效率低、成本高。天潤融通大語言模型垂直行業(yè)解決方案的落地，能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)：
?? 大規(guī)模知識庫的高效構(gòu)建和運營管理;
?? 充分調(diào)動大模型豐富的語料知識，快速完成對相關(guān)語料的快速擴寫，減少90%的人工語料撰寫時間;
?? 基于大語言模型在通用領(lǐng)域的博聞強識，短時間內(nèi)快速完成全行業(yè)場景的語料擴寫，全面提升人效。
?? 充分調(diào)動大模型豐富的語料知識，快速完成對相關(guān)語料的快速擴寫，減少90%的人工語料撰寫時間;
?? 基于大語言模型在通用領(lǐng)域的博聞強識，短時間內(nèi)快速完成全行業(yè)場景的語料擴寫，全面提升人效。
復(fù)雜文檔知識抽取
大幅提升非結(jié)構(gòu)知識的采編效率
對于企業(yè)，尤其是專業(yè)垂直度高、業(yè)務(wù)覆蓋廣的企業(yè)來說，很多知識“隱匿”在各種格式的文檔中，對有效知識的采編和快速提取是一件極為耗費時間和人力的事情。大語言模型的深度應(yīng)用，首先改變的，就是企業(yè)知識庫的錄入形式。通過天潤融通大語言模型垂直行業(yè)解決方案，企業(yè)可以：
?? 直接將結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化的文檔上傳到后臺，自動提取文檔中的知識并形成標準、自然的問答內(nèi)容;
?? 省去前期梳理文檔內(nèi)容和FAQ的人工投入，通過大模型提取完知識后人工環(huán)節(jié)負責校驗核對即可，大量節(jié)約人力成本;
?? 提升企業(yè)文檔內(nèi)容的利用率——大語言模型輸出的內(nèi)容能夠供機器人座席與人工座席共同使用。
即搜即答
開創(chuàng)智能客服全新問答范式
語料和知識的人工運營是個費時費力的工作，需要消耗大量人力。除了上述自動的語料擴寫和知識采編以外，如果能直接針對企業(yè)的非結(jié)構(gòu)化文檔內(nèi)容進行提問，系統(tǒng)就能給出問題答案，無疑將極大降低知識運營的復(fù)雜度，提高客戶使用體驗。天潤融通大語言模型垂直行業(yè)解決方案可以針對客戶提供的文檔內(nèi)容進行智能搜索問答，開創(chuàng)了「即搜即答」的新范式。即人工或者機器人客服可以利用已經(jīng)上傳到后臺的文檔直接回答客戶提問，大模型會根據(jù)語義和上下文溝通語境，迅速識別問題中的關(guān)鍵信息并調(diào)取最優(yōu)答案呈現(xiàn)給客戶，快速解決客戶訴求。
持續(xù)精進，深入探索大模型應(yīng)用的「X」面
除了上述幾項能力已經(jīng)發(fā)布上線以外，天潤融通大模型團隊也在積極探索LLM在會話分析領(lǐng)域的應(yīng)用，如客戶進線意圖、客戶心聲、話術(shù)優(yōu)化等方面的大模型應(yīng)用場景。截至目前，天潤融通在大模型上的探索與應(yīng)用已經(jīng)日漸成熟。在探索大模型能力融合的同時，我們也在研究基于開源的中等規(guī)模語言模型在垂直領(lǐng)域的微調(diào)適配，將當前大語言模型的能力最大化地遷移到規(guī)?？煽氐恼Z言模型中，持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品的服務(wù)性能。在此基礎(chǔ)上，我們也結(jié)合企業(yè)客戶所在行業(yè)的屬性，更加定制化地進行模型的訓練和優(yōu)化，更快、更好地開發(fā)出符合不同企業(yè)客戶應(yīng)用的智能客戶聯(lián)絡(luò)解決方案，最大程度上實現(xiàn)在垂直領(lǐng)域和具體業(yè)務(wù)場景上的客戶價值。
天潤融通大語言模型垂直行業(yè)解決方案
語料擴寫、FAQ知識提取、
圖譜知識提取、搜索式文檔問答目前均已正式上線
更多功能陸續(xù)開放中
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