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腾讯企点大模型机器人产品架构
机器人管理：多机器人管理，三支持分配机器人权限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
大模型多轮任务引擎，高效执行业务查询办理
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
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
大模型机器人转人工策略配置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
在线渠道接入大模型机器人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
访客端接入大模型机器人体验一拟人化问答体验访客端体验提升
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
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
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）
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
根据C侧用户身份传参返回不同的问答
知识运营：涵盖多种类型知识提供问答校验-测试-修正-发布的一站式工具链，控制幻觉
企业知识
OCR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
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
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
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
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
应答体验：不断逼近真人的交互体验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
应答体验：精准规范、支持推理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
图文应答demo演示图文输出：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
阅读理解demo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
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
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
自动关联多轮上下文demo
案例：某品牌车企，大模型助力用车更轻松
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