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腾讯企点智能客服大模型机器人

腾讯企点客服大模型机器人,搭载智能客服大模型系统,打造全流程AI智能客服机器人。支持语义理解、多轮对话与自助问答,覆盖售前咨询、售后处理全场景,助力企业降本增效,提升客户服务智能化水平。
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icon腾讯企点大模型机器人产品架构icon

 

icon机器人管理:多机器人管理,三支持分配机器人权限icon

多机器人精细化管理

多机器人管理
支持灵活管控机器人管理权限,分配员工多机器人时,支持单个激活(到期时间对齐)
消息用量统计
消息条数企业维度共享,支持实时查看消息条数消耗情况和消耗预警

 

icon大模型多轮任务引擎,高效执行业务查询办理icon

 
大模型多轮任务引擎
在节点中配置接口,大模型可以在实际对话中,根据入参信息的完善情况灵活发起澄清追问
高级多轮应答
1)上下文信息记忆
2)调用接口前信息的自动确认
3)口语化匹配(无需配置实体同义词)
4)追问澄清、话题拉回

 

 

icon大模型机器人转人工策略配置icon

简化转人工策略配置
仅配置转人工策略开关,无需配置分配对象,分配对象由渠道入口统一配置

 

 

icon在线渠道接入大模型机器人icon

全渠道接入优化配置

 
渠道接入支持大模型机器人
支持配置渠道分配方案,选择机器人接待时,允许选择大模型机器人类型
机器人转人工支持高级路由
支持根据访客身份信息配置路由规则,机器人转人工时按高级规则灵活分配

 

 

icon访客端接入大模型机器人体验一拟人化问答体验icon

访客端体验提升


 
生成式问答
在开启知识引擎搜索情况下,可以针对问题进行自主搜索和话术组织
可针对企业导入知识文档进行内容理解提炼
支持展示参考来源
支持访客进行点踩/点赞操作,并基于不满意回复进行知识纠偏

 

 

icon访客端接入大模型机器人体验一根据访客身份支持一问多答icon

访客端体验提升


知识文档标签
支持为文档、知识配置、维护知识标签
标签映射企点参数(研发配置)
一问多答
标签对应企点参数
根据C侧用户身份传参返回不同的问答

 

 

icon知识运营:涵盖多种类型知识icon

提供问答校验-测试-修正-发布的一站式工具链,控制幻觉

企业知识

事实性知识
各种术语、描述、条款、介绍说明汽车术语:智能钥匙、近光灯、远光灯、自动防抱死系统、安全座椅等
概念性知识
二维表格、知识图谱
(1)围绕汽车车型的结构化表格,行列之间表达对应的关系
(2)围绕汽车中实体和属性构建的知识图谱
程序性知识
组有序的步骤
指如何完成某一业务的一套流程或步骤,典型的如业务对话流、业务画布
例如办理汽车贷款,包含了确认汽车类型、汽车排量等一系列流程

 

 

iconOCR支持:集成OCR解析大模型,提升复杂知识的版面分析及还原能力icon

企业事实性知识
难点:图文并茂、排版复杂
常常包含无明显边界的组合图形,且易重叠、错位,极大影响模型阅读理解准确率

 

icon表格问答:表格文字综合检索策略,提升多样化复杂表格问答准确率icon

企业概念性知识 难点:表格形式多样化,复杂数据检索易出错

 

icon多轮应答:结合画布表达业务流程解决复杂交互与多接口调用的任务问题icon

企业程序性知识

难点:1、通过传统业务画布配置,复杂多高人工梳理成本高。2、涉及业务接口多、模型准确调用难

Agent解法缺陷

1、业务逻辑复杂、多API前后调用时,模型推理困难。2、业务API无法直接使用,需要根据规范开发,上手成本高


 
图形化表达程序性知识,便于维护
 
直接配置通用http业务接口,无需大量适配开发
 
利用大模型的话术自动生成、接口缺失信息推理追问等能力,极大简化画布配置
传统
8个节点组成一个订机票业务流程
画布引用词槽—>词典引用词典一>词典枚举维护
层层嵌套概念多,多处维护
相似问、追问、答案等配置项堆叠理解繁杂
大模型
仅3个节点,复杂度降低一半
只需要口语化输入必须追问的信息,就可轻松识别
对话过程中自动生成,预览效果一目了然

 

 

icon应答体验:不断逼近真人的交互体验icon
1、复杂口语化问题理解
基于文档阅读理解能力对于复杂问题学习出准确答案
2、支持长文档学习、归纳、总结
将多篇知识文档、多个知识来源的答案总结回复

 

 

icon应答体验:精准规范、支持推理icon
3、操作步骤问答
基于对文档内容的理解进行总结、提炼,形成成拟人化回复
4、推理类问答
结合全量知识库进行归纳推理总结

 

icon图文应答demo演示icon

图文输出:构建图、文、表混排文档的高质量训练数据,优化prompt设计,提升出行、零售等关键行业场景下的出图率,生成图文并茂的答案

出图率50%以上 vs.GPT-4的出图率 20%左右

 

 

icon阅读理解demoicon
操作步骤—阅读理解
场景:使用手册、操作指南、故障排查类问题解答
难点:1. 不同产品步骤混淆;2. 重要操作步骤遗漏;3. 操作步骤顺序错乱
方案:1、长文本微调,提升对步骤的全局理解。2、加强型对于图、文关系的理解,加强操作步骤图文井茂地输出
数字规则—阅读理解
场景:研报、资讯解读、价格计算、计费/退费逻辑推算
难点: 1. 段落内多个数字容易混淆;2. 基于数字推断、计算
方案:提升逻辑推理和数值计算训练数据,提升模型推理能力上限

 

 

 

icon自动关联多轮上下文demoicon

 

 

icon案例:某品牌车企,大模型助力用车更轻松icon

 

 

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