2025年1月,DeepSeek發(fā)布671億參數(shù)的開(kāi)源模型DeepSeek R1 [5]。DeepSeek R1的性能與OpenAI 的GPT-o1相當(dāng),但成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于閉源的o1模型,震撼了全球科技界。自2020年以來(lái),大模型同時(shí)開(kāi)始拓展至其他模態(tài)。2020年,谷歌公司提出Vision Transformer(ViT) [6]模型,將Transformer架構(gòu)引入視覺(jué)領(lǐng)域。2021年,OpenAI于發(fā)布了CLIP模型 [7],將圖像和文本進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了大模型中跨模態(tài)的信息對(duì)齊。2024年,OpenAI發(fā)布Sora,支持直接從文字提示詞生成視頻,引起社會(huì)***關(guān)注。而該套方案是一般知識(shí)管理系統(tǒng)工具(如MS Sharepoint和IBM Lotus)中所沒(méi)有的。寶山區(qū)安裝大模型智能客服銷售
“AI客服雖然快捷,但我認(rèn)為AI客服無(wú)法替代人工客服?!睆埾壬硎?,他希望未來(lái)的智能客服能夠在提升效率的同時(shí),更加注重人性化服務(wù),讓消費(fèi)者能夠真正感受到溫暖和關(guān)懷。 [4]記者撥打了包含快遞、旅游、支付等行業(yè)在內(nèi)的十余家**企業(yè)的客服熱線,測(cè)試時(shí)發(fā)現(xiàn)多數(shù)企業(yè)轉(zhuǎn)接人工服務(wù)的時(shí)間較長(zhǎng),且過(guò)程繁瑣。AI客服通常會(huì)先詢問(wèn)用戶的問(wèn)題類型,并要求用戶回答一連串的問(wèn)題,而在整個(gè)過(guò)程中,往往缺乏明確的轉(zhuǎn)人工選項(xiàng)。用戶需經(jīng)多個(gè)問(wèn)題的“拷問(wèn)”,才能有望“喊出”人工客服虹口區(qū)本地大模型智能客服銷售電話大模型技術(shù)使客戶意圖識(shí)別準(zhǔn)確率突破92%,但仍有部分復(fù)雜場(chǎng)景需人工介入 [4]。
張先生意識(shí)到,與機(jī)器對(duì)話是不會(huì)有結(jié)果的,便要求“轉(zhuǎn)人工”,但回應(yīng)他的依然是那句冷冰冰的話:為了節(jié)約您的時(shí)間,請(qǐng)簡(jiǎn)單描述您的問(wèn)題。張先生連試了七八次,甚至提高了音量,但AI客服依然堅(jiān)持著自己的“套路”?!拔覈L試線上溝通,但回答都是千篇一律的自動(dòng)回復(fù),問(wèn)題依然沒(méi)有得到解決?!睆埾壬鸁o(wú)奈稱,他**終給該快遞公司濟(jì)南分公司打了電話,其工作人員查詢后發(fā)現(xiàn)并未收到物流信息。**終,張先生選擇線上平臺(tái)退貨,經(jīng)過(guò)多天**后,張先生終于解決了此事。
下表具體給出了該系統(tǒng)與其它傳統(tǒng)系統(tǒng)的重要區(qū)別。多層次語(yǔ)言分析從語(yǔ)義文法層、詞模層、關(guān)鍵詞層三個(gè)層面自動(dòng)理解客戶咨詢。通常*單層分析模糊推理針對(duì)客戶的模糊問(wèn)題,采用模糊分析技術(shù),識(shí)別客戶的意圖,從而準(zhǔn)確地搜索客戶所需的知識(shí)內(nèi)容遇到模糊咨詢,性能驟然降低縮略語(yǔ)識(shí)別根據(jù)縮略語(yǔ)識(shí)別算法,自動(dòng)識(shí)別縮略語(yǔ)所對(duì)應(yīng)的正式稱呼,然后從知識(shí)庫(kù)中搜索到正確的知識(shí)內(nèi)容。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。AI客服是指一種利用人工智能技術(shù),為客戶提供交互式服務(wù)的智能客服系統(tǒng)。
七、電子郵件的收發(fā)管理電子郵件是商務(wù)領(lǐng)域的重要的溝通手段,當(dāng)然也是為不方便用電話的客戶(如聾啞人),擁有這個(gè)功能***是對(duì)客戶的關(guān)懷。其使用的形式與短信、傳真類似。八、人工坐席的應(yīng)答根據(jù)客戶的需要,將進(jìn)行自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答(IVR)的話路轉(zhuǎn)接到人工座席上,客戶將和業(yè)務(wù)代理進(jìn)行一對(duì)一的交談,接受客戶預(yù)定、解答客戶的疑問(wèn)或輸入客戶的信息。另外,坐席員也可以將查詢的結(jié)果采用自動(dòng)語(yǔ)音播報(bào)給客戶。坐席掛機(jī)后,通過(guò)按鍵對(duì)坐席評(píng)價(jià)或投訴。功能上可以分為普通坐席和班長(zhǎng)坐席。2022年中國(guó)智能客服市場(chǎng)規(guī)模達(dá)66.8億元,預(yù)計(jì)2027年將突破180億元。金山區(qū)安裝大模型智能客服銷售廠
如此無(wú)效溝通,AI技術(shù)是用上了,客戶服務(wù)卻全然沒(méi)有了。寶山區(qū)安裝大模型智能客服銷售
大模型起源于語(yǔ)言模型。上世紀(jì)末,IBM的對(duì)齊模型 [1]開(kāi)創(chuàng)了統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言建模的先河。2001年,在3億個(gè)詞語(yǔ)上訓(xùn)練的基于平滑的n-gram模型達(dá)到了當(dāng)時(shí)的先進(jìn)水平 [2]。此后,隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,研究人員開(kāi)始構(gòu)建大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)料庫(kù),用于訓(xùn)練統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型。到了2009年,統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型已經(jīng)作為主要方法被應(yīng)用在大多數(shù)自然語(yǔ)言處理任務(wù)中 [3]。2012年左右,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始被應(yīng)用于語(yǔ)言建模。2016年,谷歌(Google)將其翻譯服務(wù)轉(zhuǎn)換為神經(jīng)機(jī)器翻譯,其模型為深度LSTM網(wǎng)絡(luò)。2017年,谷歌在NeurIPS會(huì)議上提出了Transformer模型架構(gòu) [4],這是現(xiàn)代人工智能大模型的基石。寶山區(qū)安裝大模型智能客服銷售
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