答案推薦引擎讓智能機(jī)器人能夠精細(xì)匹配答案；智能過(guò)濾引擎賦予機(jī)器人智能篩選答案的能力，屏蔽無(wú)效答案，將***的信息傳遞給用戶(hù)；智能反問(wèn)引擎使機(jī)器人具備了多輪對(duì)話(huà)能力，持續(xù)地與用戶(hù)保持互動(dòng)；場(chǎng)景識(shí)別引擎，通過(guò)上下文語(yǔ)境判斷，讓人機(jī)交互更加自然；系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)涉及三個(gè)主要方面：基于自然語(yǔ)言理解的語(yǔ)義檢索技術(shù)、多渠道知識(shí)服務(wù)技術(shù)、大規(guī)模知識(shí)庫(kù)建構(gòu)技術(shù)。在自然語(yǔ)言理解語(yǔ)義檢索技術(shù)方面，我們讓公眾以**自然的方式表達(dá)自己的信息或知識(shí)需求，并能夠獲得其**想要的精細(xì)信息。我們的系統(tǒng)首先對(duì)用戶(hù)的查詢(xún)進(jìn)行自然語(yǔ)言分析，這種分析在三個(gè)層次上進(jìn)行：語(yǔ)義文法分析、代詞類(lèi)的短語(yǔ)文法分析、特征詞檢索。同時(shí)，對(duì)上述用戶(hù)的自然語(yǔ)言查詢(xún)繼續(xù)擰縮略語(yǔ)識(shí)別、錯(cuò)別字識(shí)別、模糊推理、特征術(shù)語(yǔ)識(shí)別，以進(jìn)一步增強(qiáng)自然語(yǔ)言理解的準(zhǔn)確性。沒(méi)有內(nèi)置的知識(shí)管理方案，需要企業(yè)從頭設(shè)計(jì)。普陀區(qū)辦公用大模型智能客服服務(wù)熱線(xiàn)

由于是細(xì)粒度知識(shí)管理，系統(tǒng)所產(chǎn)生的使用信息可以直接用于統(tǒng)計(jì)決策分析、深度挖掘，降低企業(yè)的管理成本。例如，客戶(hù)的統(tǒng)計(jì)信息、熱點(diǎn)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析、VIP統(tǒng)計(jì)信息等可以在極短的時(shí)間內(nèi)獲得。這是一般知識(shí)管理工具所不支持的。對(duì)企業(yè)的運(yùn)行支持度很低。語(yǔ)言應(yīng)答智能應(yīng)答系統(tǒng)首先對(duì)客戶(hù)文字咨詢(xún)進(jìn)行預(yù)處理系統(tǒng)（包括咨詢(xún)無(wú)關(guān)詞語(yǔ)識(shí)別、敏感詞識(shí)別等），然后在三個(gè)不同的層次上對(duì)客戶(hù)咨詢(xún)進(jìn)行解析——語(yǔ)義文法層理解、詞模層理解、關(guān)鍵詞層理解。金山區(qū)國(guó)內(nèi)大模型智能客服銷(xiāo)售使得用戶(hù)體驗(yàn)從5-10分鐘減為1-2條短信、Web交互、Wap交互，改善用戶(hù)體驗(yàn)感覺(jué)。

該系統(tǒng)是一種點(diǎn)式或條式的知識(shí)管理系統(tǒng)，因此是一種細(xì)粒度的管理工具。這中細(xì)粒度的知識(shí)管理工具，使得大型企業(yè)更有效，更能從知識(shí)的運(yùn)行中實(shí)時(shí)地掌握企業(yè)的運(yùn)行狀態(tài)，從而更有效地進(jìn)行科學(xué)決策。例如，在客戶(hù)的統(tǒng)計(jì)信息、熱點(diǎn)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析、VIP統(tǒng)計(jì)信息等可以在極短的時(shí)間內(nèi)獲得。這是一般知識(shí)管理工具所不支持的。下表具體給出了該系統(tǒng)與其它主要知識(shí)管理工具的重要區(qū)別。具有通用化的知識(shí)管理建模方案，可以迅速地幫助大型企業(yè)對(duì)龐雜的知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行面向客戶(hù)化的知識(shí)管理。沒(méi)有內(nèi)置的知識(shí)管理方案，需要企業(yè)從頭設(shè)計(jì)。

大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練在這一階段，模型通過(guò)海量的未標(biāo)注文本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義關(guān)系，從而為后續(xù)的任務(wù)提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。為了保證模型的質(zhì)量，必須準(zhǔn)備大規(guī)模、高質(zhì)量且多源化的文本數(shù)據(jù)，并經(jīng)過(guò)嚴(yán)格清洗，去除可能有害的內(nèi)容，再進(jìn)行詞元化處理和批次切分。實(shí)際訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)計(jì)算資源的要求極高，往往需要數(shù)周甚至數(shù)月的協(xié)同計(jì)算支持。此外，預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中還涉及數(shù)據(jù)配比、學(xué)習(xí)率調(diào)整和異常行為監(jiān)控等諸多細(xì)節(jié)，缺乏公開(kāi)經(jīng)驗(yàn)，因此**研發(fā)人員的豐富經(jīng)驗(yàn)至關(guān)重要。主要是面向企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行知識(shí)管理，缺乏客戶(hù)化管理的有效支撐。

2025年4月，張洪忠表示研究顯示，目前國(guó)內(nèi)主流媒體已經(jīng)將大模型技術(shù)應(yīng)用在內(nèi)容生產(chǎn)的全鏈條之中，技術(shù)的采納程度比較高。在使用水平和工作績(jī)效上，縣級(jí)媒體、市州級(jí)媒體、省級(jí)媒體、**級(jí)媒體呈現(xiàn)逐級(jí)遞增的特點(diǎn)。總體上，媒體從業(yè)者對(duì)大模型技術(shù)抱持積極的態(tài)度，技術(shù)的接受程度比較高，年齡、學(xué)歷等都成為影響AI大模型使用的***因素 [17]大參數(shù)量人工智能大模型的一個(gè)***特點(diǎn)就是其龐大的參數(shù)量。參數(shù)量是指模型中所有可訓(xùn)練參數(shù)的總和，通常決定了模型的容量和學(xué)習(xí)能力。隨著大模型參數(shù)量的增加，它能夠捕捉更多的特征和更復(fù)雜的模式，因此在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)高維度的關(guān)系時(shí)具有更高的表現(xiàn)力。例如，OpenAI的GPT-3模型擁有約1750億個(gè)參數(shù)，使得它能夠生成自然流暢的文本，并在多種自然語(yǔ)言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色。沒(méi)有現(xiàn)成的方法支持細(xì)粒度知識(shí)管理，對(duì)“文檔”式或“表單”式數(shù)據(jù)管理有效。靜安區(qū)評(píng)價(jià)大模型智能客服現(xiàn)價(jià)

2024年大模型技術(shù)突破后，上下文理解能力提升72%，支持圖像、語(yǔ)音混合交互模式 [4]。普陀區(qū)辦公用大模型智能客服服務(wù)熱線(xiàn)

知識(shí)面向客戶(hù)的知識(shí)管理，使得客戶(hù)可以直接有效訪(fǎng)問(wèn)到客戶(hù)化知識(shí)庫(kù)。同時(shí)也面向企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行知識(shí)管理。主要是面向企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行知識(shí)管理，缺乏客戶(hù)化管理的有效支撐。支持“點(diǎn)式”或“條式”的知識(shí)管理，是一種細(xì)粒度的管理；使得大型企業(yè)更有效，更能從知識(shí)的運(yùn)行中實(shí)時(shí)地掌握企業(yè)的運(yùn)行狀態(tài)，從而更有效地進(jìn)行科學(xué)決策。沒(méi)有現(xiàn)成的方法支持細(xì)粒度知識(shí)管理，*對(duì)“文檔”式或“表單”式數(shù)據(jù)管理有效。支持多層次管理，從“地域—時(shí)間—客戶(hù)群—渠道—業(yè)務(wù)—主體—摘要—文法—詞類(lèi)”等多個(gè)層次管理企業(yè)知識(shí)。不支持多層次知識(shí)管理。普陀區(qū)辦公用大模型智能客服服務(wù)熱線(xiàn)

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