創(chuàng)澤機(jī)器人
CHUANGZE ROBOT
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達(dá)觀數(shù)據(jù)智能知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)-實(shí)現(xiàn)機(jī)器人和知識(shí)庫(kù)的后臺(tái)知識(shí)智能化采編的統(tǒng)一管理

來(lái)源:達(dá)觀數(shù)據(jù)     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2024/7/10   主題:其他 [加盟]

達(dá)觀數(shù)據(jù)助力某公司建設(shè)知識(shí)庫(kù),面向某公司全集團(tuán)各業(yè)務(wù)部門及用戶使用,融合對(duì)內(nèi)知識(shí)庫(kù)與對(duì)外知識(shí)庫(kù)(機(jī)器人)的后臺(tái)統(tǒng)一管理,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人和知識(shí)庫(kù)的后臺(tái)知識(shí)智能化采編的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一采編、統(tǒng)一審批、統(tǒng)一發(fā)布、統(tǒng)一維護(hù)。建立內(nèi)部人員多樣化知識(shí)的共享協(xié)作和分享交流平臺(tái),充分利用大模型技術(shù)提升系統(tǒng)使用效率,同時(shí)系統(tǒng)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)功能,為建立評(píng)價(jià)指標(biāo)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),為數(shù)智運(yùn)營(yíng)提供基礎(chǔ),最終實(shí)現(xiàn)平臺(tái)共制,平臺(tái)共建,知識(shí)共享。

一、相關(guān)背景

該公司對(duì)內(nèi)對(duì)外的知識(shí)目前存在數(shù)據(jù)不串聯(lián)、智能化較弱、靈活性不足等三大痛點(diǎn):

1、各知識(shí)庫(kù)前端系統(tǒng)未統(tǒng)一使用不便,知識(shí)同步難;

2、知識(shí)采編統(tǒng)一用人工、周期長(zhǎng)、成本高;

3、知識(shí)形態(tài)單一,無(wú)法多部門推廣,系統(tǒng)間獨(dú)立交互,業(yè)務(wù)受限,無(wú)法掌握各運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),無(wú)法響應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展需要;

二、用戶需求

為此要搭建一個(gè)智能知識(shí)庫(kù)系統(tǒng),面向該公司全集團(tuán)各業(yè)務(wù)部門及用戶使用,融合對(duì)內(nèi)知識(shí)庫(kù)與對(duì)外知識(shí)庫(kù)(機(jī)器人)的后臺(tái)統(tǒng)一管理,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人和知識(shí)庫(kù)的后臺(tái)知識(shí)智能化采編的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一采編、統(tǒng)一審批、統(tǒng)一發(fā)布、統(tǒng)一維護(hù)。

一、項(xiàng)目主要能力

1.構(gòu)建具備知識(shí)在線/離線自助服務(wù)的知識(shí)庫(kù),為有網(wǎng)絡(luò)和沒(méi)網(wǎng)絡(luò)的用戶提供服務(wù)。

2.融合對(duì)內(nèi)知識(shí)庫(kù)與對(duì)外知識(shí)庫(kù)(機(jī)器人)的后臺(tái)管理,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人和知識(shí)庫(kù)的后臺(tái)知識(shí)采編的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一采編、統(tǒng)一審批、統(tǒng)一發(fā)布、統(tǒng)一維護(hù)。支持眾包采編,各部門的知識(shí)采編人員或者員工都可以進(jìn)行知識(shí)采編。經(jīng)過(guò)知識(shí)發(fā)布流程,形成正式的知識(shí)內(nèi)容,供用戶查詢使用。

3.構(gòu)建全新業(yè)務(wù)交互模式的知識(shí)庫(kù),實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)對(duì)接該公司各業(yè)務(wù)系統(tǒng),充分發(fā)揮知識(shí)對(duì)業(yè)務(wù)的支撐作用。

4.構(gòu)建具備知識(shí)交流分享的知識(shí)庫(kù),建立內(nèi)部人員共享協(xié)作和分享交流的平臺(tái),業(yè)務(wù)專家團(tuán)隊(duì)在線解答疑點(diǎn)難點(diǎn)問(wèn)題。系統(tǒng)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)功能,為建立評(píng)價(jià)指標(biāo)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),包括用戶滿意率、系統(tǒng)訪問(wèn)量、知識(shí)熱度、賬號(hào)活躍度等。

5.重新規(guī)劃功能模塊,建立各部門知識(shí)樹,建立分權(quán)分級(jí)管理功能。在服務(wù)全域知識(shí)體系中,納入服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)、營(yíng)銷產(chǎn)品、運(yùn)行支撐等全服務(wù)鏈條知識(shí)點(diǎn)。關(guān)鍵是對(duì)知識(shí)實(shí)行分權(quán)限分級(jí)別管理,外部客戶、一線服務(wù)人員、服務(wù)支持人員可分別查閱產(chǎn)品業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)信息、服務(wù)指引和特殊處置指引,滿足不同客戶的知識(shí)需求。

6.知識(shí)庫(kù)可以對(duì)接各業(yè)務(wù)系統(tǒng),自動(dòng)獲取知識(shí),對(duì)接業(yè)務(wù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)端發(fā)起知識(shí)新建或更新需求,系統(tǒng)提醒審批流的業(yè)務(wù)人員盡早完成審核、批準(zhǔn),縮短流轉(zhuǎn)時(shí)間,確保內(nèi)容準(zhǔn)確性和時(shí)效性。加快知識(shí)入庫(kù)快速流轉(zhuǎn)功能,實(shí)現(xiàn)知識(shí)主動(dòng)推薦,知識(shí)找人。充分發(fā)揮知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)作用,將知識(shí)轉(zhuǎn)換成價(jià)值。

二、技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)

系統(tǒng)應(yīng)用BERT、GPT或其變體等先進(jìn)的NLP大模型,以及知識(shí)圖譜、業(yè)務(wù)規(guī)則,結(jié)合達(dá)觀數(shù)據(jù)“曹植”大模型做多模型并聯(lián)結(jié)合。可擁有從數(shù)億到超過(guò)一百億的參數(shù)量,使其能夠有效地處理和分析大量該公司歷來(lái)文本數(shù)據(jù),用于客服問(wèn)答、知識(shí)管理、制度管理、知識(shí)搜索等任務(wù)。

三、實(shí)施效果

該公司對(duì)內(nèi)對(duì)外的知識(shí)目前存在數(shù)據(jù)不串聯(lián)、智能化較弱、靈活性不足等三大痛點(diǎn),業(yè)務(wù)效率講整體可提升人員采編效率、簽讀效率、寫作效率、審批效率、檢索效率。打通現(xiàn)有內(nèi)部系統(tǒng),用戶和集團(tuán)共同受益,實(shí)現(xiàn)多系統(tǒng)協(xié)同互聯(lián)。

1.知識(shí)庫(kù)權(quán)限管理:實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的訪問(wèn)控制和權(quán)限審批,確保知識(shí)資料的安全性。

2.智能搜索與推薦:通過(guò)先進(jìn)的搜索算法和用戶行為分析,提供個(gè)性化的知識(shí)搜索和推薦。

3.輔助寫作與知識(shí)挖掘:支持輔助寫作,利用NLP技術(shù)挖掘和歸納知識(shí)點(diǎn),促進(jìn)知識(shí)的創(chuàng)新。

4.知識(shí)圖譜構(gòu)建:利用實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取技術(shù),構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)圖譜,提升知識(shí)的結(jié)構(gòu)化和關(guān)聯(lián)度。

5.多格式文檔支持與知識(shí)分類:支持多種文檔格式,實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)分類和標(biāo)簽化。

四、應(yīng)用落地情況

1、應(yīng)用場(chǎng)景

• 內(nèi)部流程優(yōu)化:通過(guò)知識(shí)庫(kù)的集中管理和智能搜索,提高工作效率,優(yōu)化內(nèi)部決策和流程。

• 客戶服務(wù)提升:結(jié)合用戶智能機(jī)器人,提供快速準(zhǔn)確的信息查詢和客戶支持,提升服務(wù)質(zhì)量。

• 知識(shí)共享與協(xié)作:構(gòu)建知識(shí)社區(qū),促進(jìn)內(nèi)部知識(shí)的共享和協(xié)作,激發(fā)創(chuàng)新思維。

• 數(shù)據(jù)分析與報(bào)表:通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析功能,為管理層提供決策支持,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)優(yōu)化。 整個(gè)解決方案充分考慮了該公司的業(yè)務(wù)特性和技術(shù)需求,通過(guò)集成多種技術(shù)手段來(lái)提高知識(shí)管理的效率和質(zhì)量。系統(tǒng)不僅提供基礎(chǔ)的知識(shí)存儲(chǔ)、分類和檢索功能,而且還引入了智能化的功能,如自然語(yǔ)言處理(NLP)、智能搜索、知識(shí)挖掘和知識(shí)圖譜等,以提升知識(shí)的可用性和價(jià)值。

2、應(yīng)用場(chǎng)景擴(kuò)展

• 企業(yè)內(nèi)部知識(shí)共享:通過(guò)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng),員工可以輕松訪問(wèn)到企業(yè)內(nèi)部的各種文檔、手冊(cè)和指導(dǎo)方針,提高工作效率。

• 客戶支持和服務(wù):集成到客戶服務(wù)系統(tǒng)中,可以提供更準(zhǔn)確、更快速的回答,提升客戶滿意度。

• 培訓(xùn)與教育:系統(tǒng)中的知識(shí)可以作為教育培訓(xùn)的資料,幫助新員工快速了解企業(yè)文化和業(yè)務(wù)流程。

• 決策支持:為管理層提供基于知識(shí)的決策支持,利用數(shù)據(jù)分析和報(bào)表功能,洞察業(yè)務(wù)趨勢(shì)和機(jī)會(huì)。

目前,全行業(yè)都存在知識(shí)管理無(wú)法互通,無(wú)法利用,該公司提前部署大模型時(shí)代下的知識(shí)管理系統(tǒng),并且進(jìn)行對(duì)內(nèi)對(duì)外的知識(shí)互通融合,促進(jìn)內(nèi)部知識(shí)共享與交流,同時(shí)利用埋點(diǎn)數(shù)據(jù)提供數(shù)智運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)。此舉不僅提升了系統(tǒng)使用效率,還促進(jìn)了平臺(tái)共制、共建和知識(shí)共享,展現(xiàn)出強(qiáng)大的價(jià)值性、創(chuàng)新性、實(shí)用性和示范性。






創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型賦能制造業(yè)-一款生成式企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

大模型支持的制造企業(yè)私域AIGC應(yīng)用有助于客戶提高生產(chǎn)力和效率。長(zhǎng)期來(lái)看,模型的自我學(xué)習(xí)能力可以顯著減少人工更新和維護(hù)的需要

車輛智能運(yùn)維助手-汽車數(shù)字化運(yùn)維的重要組成部分

以每年新增150萬(wàn)用戶數(shù)為基礎(chǔ),預(yù)估產(chǎn)品滲透率為20%,即可售出約30萬(wàn)套產(chǎn)品 License及各項(xiàng)服務(wù)。社會(huì)效益方面,項(xiàng)目在就業(yè)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、服務(wù)創(chuàng)新等領(lǐng)域具有顯著的效益

保險(xiǎn)行業(yè) AI 大模型助手產(chǎn)品-保險(xiǎn)代理人提供了一個(gè)強(qiáng)大的支持工具

通過(guò) LLM+RAG架構(gòu)嵌入外部保險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù),助手能夠提供高度定制化的問(wèn)答服務(wù);還擴(kuò)展了多項(xiàng)功能,包括常見(jiàn)保險(xiǎn)知識(shí)問(wèn)答、保險(xiǎn)產(chǎn)品信息檢索、保險(xiǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算器

百秋AIGC零售全鏈路數(shù)智洞察平臺(tái)-幫助品牌獲得3%-5%的銷售增長(zhǎng)

提升價(jià)值密度,優(yōu)化商品均價(jià)與贈(zèng)品價(jià)值策略,有效提升商品吸引力及銷售效率。通過(guò)深入分析真實(shí)的凈客單價(jià),幫助品牌方精準(zhǔn)定位價(jià)格策略,制定相應(yīng)的市場(chǎng)對(duì)策

AIPC與云端聯(lián)動(dòng)的星環(huán)無(wú)涯問(wèn)知大模型-支持與企業(yè)知識(shí)庫(kù)的云邊算力聯(lián)動(dòng)

配備了自研的RAG模塊,該模塊可在AIPC上本地化運(yùn)行,為豐富的知識(shí)庫(kù)應(yīng)用提供強(qiáng)大的支持;保障了用戶知識(shí)和應(yīng)用的隱私性和高效性

Alaya NeW 智算操作系統(tǒng)-包含國(guó)內(nèi)外多種算力資源的適配、納管、調(diào)度和優(yōu)化

在底層硬件芯片和上層大模型之間建立了高效的鏈接,通過(guò)AI基礎(chǔ)軟件的創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)算力資源的最大化利用。也首次提出了統(tǒng)一的算力服務(wù)計(jì)量單位“度”(DCU),以推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化的算力計(jì)量計(jì)費(fèi)

AI智能采編系統(tǒng)-一站式媒體新聞發(fā)布解決方案

具備強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力、上下文感知能力、多模態(tài)融合能力、遷移學(xué)習(xí)等;利用大量的媒體數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行定向訓(xùn)練,使得模型在媒體行業(yè)展現(xiàn)出超強(qiáng)的專業(yè)能力

2024中國(guó)AI商業(yè)落地投資價(jià)值研究報(bào)告-分析了AI技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

探討了AI技術(shù)在金融、制造、能源化工、傳媒、商貿(mào)零售、醫(yī)藥生物、交通運(yùn)輸、教育、政務(wù)等多個(gè)行業(yè)的應(yīng)用情況;預(yù)測(cè)了AI技術(shù)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)和潛在的商業(yè)機(jī)會(huì)

2024人工智能發(fā)展白皮書-中國(guó)人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界第二

中國(guó)人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界第二,軟件開發(fā)貢獻(xiàn)僅次于美國(guó),顯示出中國(guó)在全球人工智能領(lǐng)域的重要地位;。應(yīng)用層的挑戰(zhàn)主要來(lái)自于成本壓力和商業(yè)化落地的困難

中國(guó)醫(yī)療業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜2023-醫(yī)療AI產(chǎn)品研發(fā)及優(yōu)化仍是重點(diǎn)

隨著理論突破速度開始放緩,深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)入升級(jí)優(yōu)化階段,驅(qū)動(dòng)圖像分類、機(jī)器翻譯等多類感知任務(wù)提升準(zhǔn)確率,在政策的支持下,持續(xù)釋放技術(shù)紅利,促進(jìn)醫(yī)療AI技術(shù)生態(tài)不斷完善

大模型企業(yè)發(fā)展面臨的問(wèn)題與困境-算力 資金 人才

大模型訓(xùn)練和應(yīng)用面臨著算力和能耗算力方面的挑戰(zhàn);大模型在數(shù)據(jù)和資金方面也面臨著挑戰(zhàn); 大模型發(fā)展在技術(shù)和人才方面也面臨著挑戰(zhàn)

中國(guó)大模型開源生態(tài)體系代表性廠商—華為,鵬程·盤古

鵬程·盤古模型是全球首個(gè)全開源2000億參數(shù)的自回歸中文預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言大模型,在知識(shí)問(wèn)答、知識(shí)檢索、知識(shí)推理、閱讀理解等文本生成領(lǐng)域表現(xiàn)突出
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