自ChatGPT火爆出圈開(kāi)始，大模型帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)浪潮不斷涌現(xiàn)?？蛻?hù)聯(lián)絡(luò)領(lǐng)域，一直被認(rèn)為是大模型最具優(yōu)勢(shì)的落地行業(yè)之一，因?yàn)槊恳淮闻c客戶(hù)的聯(lián)絡(luò)溝通，都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)和語(yǔ)料，而這也是大模型參數(shù)的基礎(chǔ)訓(xùn)練素材。

但如何在通用領(lǐng)域訓(xùn)練出一個(gè)性能較好且可用的模型，仍是應(yīng)用落地所面臨的挑戰(zhàn)。因此，如何訓(xùn)練好通用大模型，利用其超強(qiáng)的自然語(yǔ)言處理能力實(shí)際落地運(yùn)用到客戶(hù)聯(lián)絡(luò)領(lǐng)域，合力億捷做了諸多探索和實(shí)踐。

先后完成與ChatGPT 和Azure等大模型的對(duì)接，并率先推出了基于大模型的企業(yè)級(jí)機(jī)器人——客服Robot，讓企業(yè)可直接通過(guò)合力億捷企業(yè)級(jí)機(jī)器人調(diào)用大模型能力，助力效能提升！

資源 7@2x-1.png

（合力企業(yè)級(jí)機(jī)器人示例圖）



大模型演變速度及落地方式很復(fù)雜
封裝這些變化和復(fù)雜度是有價(jià)值的


從整個(gè)市場(chǎng)大環(huán)境來(lái)看，各種模型的演進(jìn)速度和落地方式的變化都很快。OpenAI相繼推出了GPT-3、GPT-4，國(guó)內(nèi)華為也推出了盤(pán)古大模型、百度發(fā)布了文心大模型等，可以看到整個(gè)大模型賽道群雄并起。
通用大模型具有良好的泛化能力，但它的演進(jìn)速度和落地方式很復(fù)雜，同時(shí)也缺乏特定場(chǎng)景的語(yǔ)料以及數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練、模型調(diào)優(yōu)，導(dǎo)致實(shí)際落地應(yīng)用困難。并且，對(duì)于中小企業(yè)而言，企業(yè)單獨(dú)接入大模型的成本很高，所以封裝并調(diào)優(yōu)通用大模型，是有價(jià)值的。
因此，合力億捷研發(fā)企業(yè)級(jí)機(jī)器人的切入點(diǎn)，就是先封裝了這些變化和復(fù)雜度，讓大模型能力在客服領(lǐng)域輕量化落地具備了前提條件。


做好封裝知識(shí)與企業(yè)知識(shí)庫(kù)的連接
利用大模型理解能力舉一反三



如何利用大模型的理解能力及封裝知識(shí)完善企業(yè)知識(shí)庫(kù)，提升企業(yè)級(jí)機(jī)器人應(yīng)答的效率和準(zhǔn)確率，是合力億捷研發(fā)客服Robot的關(guān)鍵出發(fā)點(diǎn)。

眾所周知，每個(gè)企業(yè)都有自己多年積累的本地知識(shí)體系，這些知識(shí)通常是以文檔、視頻、語(yǔ)料等的形式存在。以往傳統(tǒng)機(jī)器人所應(yīng)用的企業(yè)知識(shí)庫(kù)，是由人工將這些已有的材料整理并上傳至機(jī)器人知識(shí)庫(kù)中。

但這種方式無(wú)法做到全面覆蓋客戶(hù)所提的問(wèn)題，而且“匯總-整理-上傳”的流程還需要耗費(fèi)大量的人力物力，導(dǎo)致整體效率較低。

而通過(guò)大模型的理解能力，企業(yè)在構(gòu)建機(jī)器人知識(shí)庫(kù)時(shí)，只需要將目前企業(yè)已有的知識(shí)與大模型相結(jié)合，就能利用大模型自身超強(qiáng)的理解能力舉一反三。

當(dāng)用戶(hù)提問(wèn)時(shí)，客服Robot會(huì)自動(dòng)“歸納-總結(jié)-生成”知識(shí)庫(kù)中碎片化的各類(lèi)知識(shí)點(diǎn)，自動(dòng)產(chǎn)出符合邏輯、并包含關(guān)鍵點(diǎn)的內(nèi)容，以此提升應(yīng)答的效率和準(zhǔn)確率。


基于大模型的超強(qiáng)理解能力
企業(yè)級(jí)機(jī)器人更加易用、可控


作為全新的企業(yè)級(jí)機(jī)器人體驗(yàn)與運(yùn)營(yíng)方式，合力億捷自研的客服Robot最大的價(jià)值就是「獨(dú)立理解能力」。在大模型理解能力及知識(shí)庫(kù)的輔助下，客服Robot在學(xué)習(xí)訓(xùn)練簡(jiǎn)單的預(yù)設(shè)問(wèn)題后，就能獨(dú)立完成「問(wèn)題理解、對(duì)照分類(lèi)、意圖識(shí)別、相關(guān)性比較、邏輯應(yīng)答」等核心流程，讓機(jī)器人應(yīng)用更加易用、可控。


客服Robot的應(yīng)答流程嚴(yán)格遵循自身邏輯。當(dāng)與用戶(hù)對(duì)話(huà)時(shí)，首先是理解用戶(hù)的問(wèn)題，并將所有問(wèn)題分為「與企業(yè)相關(guān)、與企業(yè)無(wú)關(guān)、敏感問(wèn)題」三個(gè)類(lèi)別。

當(dāng)用戶(hù)提出與企業(yè)相關(guān)的問(wèn)題，Robot會(huì)進(jìn)行用戶(hù)意圖識(shí)別，自主回答關(guān)于企業(yè)及產(chǎn)品的各種問(wèn)題。即便是多輪對(duì)話(huà)，也能結(jié)合上下文語(yǔ)境和企業(yè)知識(shí)庫(kù)作答。


當(dāng)用戶(hù)提出與企業(yè)無(wú)關(guān)的內(nèi)容，Robot又會(huì)利用大模型泛化能力，快速做出反應(yīng)。另外，還能自主風(fēng)控管理敏感性信息，保障回答內(nèi)容脫敏可控。
資源 1@2x-1.png
（合力企業(yè)級(jí)機(jī)器人示例圖）


目前，合力億捷已經(jīng)完成了企業(yè)級(jí)機(jī)器人的產(chǎn)品化，并已投入使用?？头obot發(fā)布后，數(shù)百家行業(yè)客戶(hù)參與了產(chǎn)品體驗(yàn)，并給出了良好反饋。

除落地難度最高的客服Robot外，合力億捷還在積極探索大模型在客戶(hù)聯(lián)絡(luò)領(lǐng)域核心場(chǎng)景的其他能力。在坐席輔助方面，包括提供建議、多語(yǔ)言翻譯、自動(dòng)生成跟進(jìn)記錄等；另外在管理者決策方面，還有質(zhì)檢數(shù)據(jù)分析、客戶(hù)數(shù)據(jù)分析、BI數(shù)據(jù)分析等能力。

AI時(shí)代，合力億捷期待與所有行業(yè)客戶(hù)，共同構(gòu)建基于大模型的客戶(hù)聯(lián)絡(luò)新價(jià)值。對(duì)大模型智能化客戶(hù)聯(lián)絡(luò)應(yīng)用感興趣的企業(yè)，請(qǐng)聯(lián)系您的專(zhuān)屬客戶(hù)經(jīng)理報(bào)名體驗(yàn)！