智能应答应用链路设计-企微
2025-03-10 15:54:22 0 举报
知识库应用设计,在为智能化企业微信设计的智能应答应用链路中,我们通过集成了最新的AI技术,创建了一个高效和便捷的解决方案。核心内容涵盖了用户查询处理、智能情感分析、问题自动分类及自适应学习反馈机制。这项设计使用了NLP和机器学习算法优化了对话流程,以提供精准而人性化的应答,从而降低了人力资源成本,同时提升了用户体验和满意度。集成大模型,画布,dify、fastgpt 该链路支持的标准文件类型是JSON,便于在不同的应用程序之间交换数据,并且易于理解和维护。它能够处理包括文本、语音、图像和视频在内的多媒体消息,因此应用链路高度灵活,具有良好的集成性。 总的来说,智能应答应用链路采用了一系列的修饰语,如"用户友好的"、"持续进化的"和"多通道支持的",以展示其高度的可用性和发展潜能,完全符合现代企业沟通的需求。
作者其他创作
大纲/内容
排序学习
关键词提取
匹配发送策略是否符合条件(时间点、提问人身份)
智能应答应用链路设计 - 明细
Worker
管理后台DeepSeek32b
业务模块
客服
2、在线部分使用知识图谱增强大模型的问答效果:在意图识别阶段,用知识图谱进行实体别称补全和上下位推理:在Prompt组装阶段,从知识图谱中查询背景知识放入上下文在结果封装阶段,用知识图谱进行知识修正和知识溯源。
流量统计
fastGpt集群任务编排
大模型调度集群
纯知识库检索
结果封装
服务人员
流式
PK:业务模块排序
动态选择策略知识库引擎
向量索引
NLU
OVS
行政
输出方式
私有化多模型管理LLM studio动态接入模型API
个性化信息分析
提示组装
SLS(数据高速通道)--日志实时收集
用户请求
意图理解
业务模型/智能体训练
AI对话:DS蒸馏千问Depseek-r1-distill-qwen-32b
检索、向量元数据
动态尾缀
向量检索
局域网Nginx映射
展示推理过程
PK
②产品背景知识补全
意图识别
GAS
回复设置
非流式
知识点冲突检测
流式计算框架
承载形式:文档、问答
全文索引
CQA
在线模型API
知识库中台服务
语义分析
离线分析框架
联网智能回复所有
代码生成DeepSeekR1 671b
fast-Gpt的oneAPI
QC
保守回复语
文本段落综合排序
候选段落
文本转向量
文档知识的处理
分布式索引
CTR预估
根据策略匹配模型
QC:问题分类模块
知识库质检
语义计算
文本提取
LearningTo Rank 联网检索并排序
人工干预平台管理系统
M3E项目向量模型
Agent
模型文件
全文检索
业务分析
本体构建
CQA:企业问答模块
Master
①实体别称补全实体上下位推理
NLU:自然语言理解模块
文本分段
销售专家
fastGpt默认知识库引擎
职能员工
企微助手
索引集群(PG、MongoDB)
③ 知识修正 知识溯源
OVS:垂直搜索引擎
用户问题
局域网业务模块集群
大模型选择
大模型调用
利用腾讯的知识库引擎增强大模型的 监督微调/对齐微调 以及增强领域知识的推理能力
内容质检
GAS:泛搜索
实时索引
点击模型
分布式存储
腾讯知识库引擎
问题分类模型QwenMax32b
日志挖掘
语义要素抽取
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