原创
2023/04/23 18:01:58
来源：天润融通
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本文摘要
在科技新潮的涌动下，各行各业纷纷展开了对大模型商业化落地的探索，寻找AI价值延伸下的增长机会。为深度挖掘大模型在不同垂直领域的应用价值，天润融通自去年开始就组建了专门的大模型研究团队，通过全方位调研与严谨内测，早在今年3月份就正式上线了大语言模型垂直行业解决方案。截至目前，该解决方案已经在互联网、汽车、制造、家居、大健康、物流、企业服务等众多行业客户的实际业务场景中完成了内测，并收到良好反馈。
在科技新潮的涌动下，各行各业纷纷展开了对大模型商业化落地的探索，寻找AI价值延伸下的增长机会。
为深度挖掘大模型在不同垂直领域的应用价值，天润融通自去年开始就组建了专门的大模型研究团队，通过全方位调研与严谨内测，早在今年3月份就正式上线了大语言模型垂直行业解决方案。
截至目前，该解决方案已经在互联网、汽车、制造、家居、大健康、物流、企业服务等众多行业客户的实际业务场景中完成了内测，并收到良好反馈。
基于大语言模型垂直行业解决方案在上述各行业中的良好表现，自即日起，天润融通决定面向全行业客户正式开放试用权限!(文末扫码申请免费试用)
全行业场景语料扩写、人工成本直降90%
智能客服机器人的应答水平取决于其可学习语料的多少。尽可能多地获取行业语料，形成更具参考性的语料库，是衡量智能客服成熟度的关键能力之一。
然而，传统语料库的构建很大程度上需要通过企业长期的业务积累、网络收集或者是外部采购来实现。与此同时，依赖人工撰写语料费时费力，从启动到正式上线，需要花费很长的优化周期，效率低、成本高。天润融通大语言模型垂直行业解决方案的落地，能够帮助企业实现：
大规模知识库的高效构建和运营管理;
充分调动大模型丰富的语料知识，快速完成对相关语料的快速扩写，减少90%的人工语料撰写时间;
基于大语言模型在通用领域的博闻强识，短时间内快速完成全行业场景的语料扩写，全面提升人效。
复杂文档知识抽取、大幅提升非结构知识的采编效率
对于企业，尤其是专业垂直度高、业务覆盖广的企业来说，很多知识“隐匿”在各种格式的文档中，对有效知识的采编和快速提取是一件极为耗费时间和人力的事情。
大语言模型的深度应用，首先改变的，就是企业知识库的录入形式。
通过天润融通大语言模型垂直行业解决方案，企业可以：
直接将结构化或者非结构化的文档上传到后台，自动提取文档中的知识并形成标准、自然的问答内容;
省去前期梳理文档内容和FAQ的人工投入，通过大模型提取完知识后人工环节负责校验核对即可，大量节约人力成本;
提升企业文档内容的利用率——大语言模型输出的内容能够供机器人座席与人工座席共同使用。
即搜即答、开创智能客服全新问答范式
语料和知识的人工运营是个费时费力的工作，需要消耗大量人力。除了上述自动的语料扩写和知识采编以外，如果能直接针对企业的非结构化文档内容进行提问，系统就能给出问题答案，无疑将极大降低知识运营的复杂度，提高客户使用体验。
天润融通大语言模型垂直行业解决方案可以针对客户提供的文档内容进行智能搜索问答，开创了「即搜即答」的新范式。
即人工或者机器人客服可以利用已经上传到后台的文档直接回答客户提问，大模型会根据语义和上下文沟通语境，迅速识别问题中的关键信息并调取最优答案呈现给客户，快速解决客户诉求。
持续精进，深入探索大模型应用的「X」面
除了上述几项能力已经发布上线以外，天润融通大模型团队也在积极探索LLM在会话分析领域的应用，如客户进线意图、客户心声、话术优化等方面的大模型应用场景。截至目前，天润融通在大模型上的探索与应用已经日渐成熟。
在探索大模型能力融合的同时，我们也在研究基于开源的中等规模语言模型在垂直领域的微调适配，将当前大语言模型的能力最大化地迁移到规模可控的语言模型中，持续优化产品的服务性能。
在此基础上，我们也结合企业客户所在行业的属性，更加定制化地进行模型的训练和优化，更快、更好地开发出符合不同企业客户应用的智能客户联络解决方案，最大程度上实现在垂直领域和具体业务场景上的客户价值。
天润融通大语言模型垂直行业解决方案
语料扩写、FAQ知识提取、
图谱知识提取、搜索式文档问答目前均已正式上线
更多功能陆续开放中
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