山東中小企業(yè)大模型國(guó)內(nèi)項(xiàng)目有哪些

杭州音視貝科技公司研發(fā)的大模型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)產(chǎn)品，主要有以下幾個(gè)方面的功能：

1、知識(shí)標(biāo)簽：從業(yè)務(wù)和管理的角度對(duì)知識(shí)進(jìn)行標(biāo)注，文檔在采集過(guò)程中會(huì)自動(dòng)生成該文檔的基本屬性，例如：分類(lèi)、編號(hào)、名稱、日期等，支持自定義；

2、知識(shí)檢索：支持通過(guò)關(guān)鍵字對(duì)文檔標(biāo)題或內(nèi)容進(jìn)行檢索；

3、知識(shí)推送：將更新的知識(shí)庫(kù)內(nèi)容主動(dòng)推送給相關(guān)人員；

4、知識(shí)回答：支持在線提問(wèn)可先在知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行匹配，匹配失敗或不滿意時(shí)可通過(guò)提示，轉(zhuǎn)接至互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行二次匹配；

5、知識(shí)權(quán)限：支持根據(jù)不同的崗位設(shè)置不同的知識(shí)提取權(quán)限，管理員可進(jìn)行相關(guān)知識(shí)庫(kù)的維護(hù)和更新。 數(shù)據(jù)顯示，2022中國(guó)智能客服市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到66.8億元，預(yù)計(jì)到2027年市場(chǎng)規(guī)模有望增長(zhǎng)至181.3億元。山東中小企業(yè)大模型國(guó)內(nèi)項(xiàng)目有哪些

杭州音視貝科技公司研發(fā)的大模型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)產(chǎn)品，為中小企業(yè)多效管控提供業(yè)務(wù)支持，該系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確的理解用戶題圖，后臺(tái)配置操作簡(jiǎn)單、便捷，讓用戶花更少的錢(qián)，享受更好的服務(wù)具體解決方案如下：

1、支持私有化部署，解決企業(yè)信息外泄風(fēng)險(xiǎn)；

2、支持多種格式上傳，如文字、圖片、音頻、視頻等；

3、支持中英文雙語(yǔ)版本，提供在線翻譯；

4、支持管理權(quán)限設(shè)置，系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別用戶身份；

5、支持多種部署方式，公有云、私有云、混合云等； 山東中小企業(yè)大模型國(guó)內(nèi)項(xiàng)目有哪些國(guó)內(nèi)的一些投資人和創(chuàng)業(yè)者，在經(jīng)過(guò)幾個(gè)月的折騰后，發(fā)現(xiàn)還是要尋找盈利模式，業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景和商業(yè)化的能力。

    知識(shí)圖譜是一種用于組織、表示和推理知識(shí)的圖形結(jié)構(gòu)。它是一種將實(shí)體、屬性和它們之間的關(guān)系表示為節(jié)點(diǎn)和邊的方式，以展示實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)和語(yǔ)義信息。知識(shí)圖譜旨在模擬人類(lèi)的知識(shí)組織方式，以便計(jì)算機(jī)能夠理解和推理知識(shí)。知識(shí)圖譜技術(shù)對(duì)于智能客服系統(tǒng)的能力提升主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

一、智能應(yīng)答：知識(shí)圖譜可以與自然語(yǔ)言處理技術(shù)結(jié)合，構(gòu)建智能提問(wèn)回答系統(tǒng)，將不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到一起，形成一個(gè)“智能知識(shí)庫(kù)”。當(dāng)客戶提問(wèn)時(shí)，基于知識(shí)圖譜的智能系統(tǒng)可以通過(guò)語(yǔ)義匹配和推理，系統(tǒng)可以迅速篩選出匹配答案，比普通的智能客服應(yīng)答更加準(zhǔn)確，減少回答錯(cuò)誤、無(wú)法識(shí)別問(wèn)題等現(xiàn)象的發(fā)生。

二、知識(shí)推薦：知識(shí)圖譜可以幫助整理和管理大量的客戶問(wèn)題和解決方案，構(gòu)建一個(gè)結(jié)構(gòu)化和語(yǔ)義化的知識(shí)庫(kù)?？头藛T可以通過(guò)查詢知識(shí)圖譜快速獲取相關(guān)的知識(shí)，并將其應(yīng)用于解決客戶問(wèn)題。

三、智能推薦：在電商、營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，知識(shí)圖譜技術(shù)可以對(duì)不同用戶群體的消費(fèi)行為、購(gòu)物喜好、搜索記錄等要素進(jìn)行分析，并與其他用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，然后自動(dòng)推薦相關(guān)的產(chǎn)品或服務(wù)或解決方案，從而增加用戶購(gòu)買(mǎi)的可能性，使?fàn)I銷(xiāo)效果加倍。

    目前市面上有許多出名的AI大模型，其中一些是：

1、GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer3):GPT-3是由OpenAI開(kāi)發(fā)的一款自然語(yǔ)言處理（NLP）模型，擁有1750億個(gè)參數(shù)。它可以生成高質(zhì)量的文本、回答問(wèn)題、進(jìn)行對(duì)話等。GPT-3可以用于自動(dòng)摘要、語(yǔ)義搜索、語(yǔ)言翻譯等任務(wù)。

2、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是由Google開(kāi)發(fā)的一款基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。BERT擁有1億個(gè)參數(shù)。它在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了巨大的成功，包括文本分類(lèi)、命名實(shí)體識(shí)別、句子關(guān)系判斷等。

3、ResNet(ResidualNetwork):ResNet是由Microsoft開(kāi)發(fā)的一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，被用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中。ResNet深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解決了梯度消失的問(wèn)題，使得訓(xùn)練更深的網(wǎng)絡(luò)變得可行。ResNet在圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等任務(wù)上取得了***的性能。

4、VGGNet(VisualGeometryGroupNetwork):VGGNet是由牛津大學(xué)的VisualGeometryGroup開(kāi)發(fā)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。VGGNet結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單清晰，以其較小的卷積核和深層的堆疊吸引了很多關(guān)注。VGGNet在圖像識(shí)別和圖像分類(lèi)等任務(wù)上表現(xiàn)出色

。5、Transformer:Transformer是一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。 大模型可以給機(jī)器人發(fā)命令、理解機(jī)器人的反饋、分解任務(wù)變成動(dòng)作、幫助機(jī)器處理圖像、聲音等多模態(tài)的數(shù)據(jù)。

    客服是企業(yè)與客戶之間提供聯(lián)絡(luò)的重要紐帶，在越來(lái)越重視用戶體驗(yàn)和評(píng)價(jià)的當(dāng)下，客服質(zhì)量的高低直接影響了企業(yè)未來(lái)發(fā)展的命運(yùn)。

  在客服行業(yè)發(fā)展的初期，一般為客戶在產(chǎn)品出現(xiàn)問(wèn)題后撥打商家電話，類(lèi)似售后服務(wù)之類(lèi)的。然后出現(xiàn)了IVR菜單導(dǎo)航，用戶根據(jù)語(yǔ)音提示按鍵操作。以上兩種模式一是服務(wù)比較滯后，二是操作復(fù)雜，用戶體驗(yàn)都差。

  現(xiàn)在隨著語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展，用戶只要根據(jù)語(yǔ)音提示說(shuō)出需要辦理的業(yè)務(wù)，后臺(tái)通過(guò)智能工單系統(tǒng)自動(dòng)分配到對(duì)應(yīng)的客服。但此時(shí)的技術(shù)還不成熟，主要是基于關(guān)鍵詞檢索，所以經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)被問(wèn)傻的情況，用戶體驗(yàn)依舊很差。

  2022年開(kāi)始，以ChatGPT為主的大模型將客戶聯(lián)絡(luò)帶入了全新的發(fā)展階段。大模型可以在多輪對(duì)話的基礎(chǔ)上，聯(lián)系上下文，給用戶更準(zhǔn)確的回答。在用戶多次詢問(wèn)無(wú)果的時(shí)候，可以直接轉(zhuǎn)接人工進(jìn)行處理，前期的對(duì)話內(nèi)容也會(huì)進(jìn)行轉(zhuǎn)接，用戶無(wú)需再次重復(fù)自己的問(wèn)題。這種客服對(duì)話流程的無(wú)縫銜接，極大地提升了用戶體驗(yàn)和服務(wù)效率。 大模型在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生成模型、語(yǔ)音識(shí)別和對(duì)話系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了明顯的發(fā)展。浙江知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)大模型國(guó)內(nèi)項(xiàng)目有哪些

李彥宏在2023中關(guān)村論壇上提出了大模型即將改變世界。山東中小企業(yè)大模型國(guó)內(nèi)項(xiàng)目有哪些

    大模型與知識(shí)圖譜是兩個(gè)不同的概念，它們?cè)谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域有著不同的應(yīng)用和作用。

    大模型是指具有大量參數(shù)和計(jì)算資源的深度學(xué)習(xí)模型，例如GPT-3、BERT等。這些大模型通過(guò)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠?qū)W習(xí)并捕捉到豐富的語(yǔ)義和語(yǔ)法規(guī)律，并在各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色。 

    知識(shí)圖譜則是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示方法，它將現(xiàn)實(shí)世界中的事物和其之間的關(guān)系以圖的形式進(jìn)行建模。知識(shí)圖譜通常包含實(shí)體、屬性和關(guān)系，可以用于存儲(chǔ)和推理各種領(lǐng)域的知識(shí)。知識(shí)圖譜可以通過(guò)抽取和融合多個(gè)數(shù)據(jù)源的信息來(lái)構(gòu)建，是實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義理解和知識(shí)推理的重要工具。

    將大模型和知識(shí)圖譜結(jié)合起來(lái)可以產(chǎn)生更強(qiáng)大的AI系統(tǒng)。大模型可以通過(guò)對(duì)大量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來(lái)理解自然語(yǔ)言，并從中抽取出潛在的語(yǔ)義信息。而知識(shí)圖譜可以為大模型提供結(jié)構(gòu)化的背景知識(shí)，幫助模型更好地理解和推理。這種結(jié)合能夠在自然語(yǔ)言處理、智能搜索、回答系統(tǒng)等領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用，提升系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和效果。

   總而言之，大模型和知識(shí)圖譜在不同方面發(fā)揮作用，它們的結(jié)合可以提高AI系統(tǒng)在自然語(yǔ)言理解和推理任務(wù)中的性能。 山東中小企業(yè)大模型國(guó)內(nèi)項(xiàng)目有哪些