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中關(guān)村科金得助智能-小得
成功案例
2023-12-07 11:30:07
作者:超能AI
閱讀量:1006
文章目錄
智能知識(shí)庫的搭建通常需要從以下三個(gè)方面著手:1.問題管理;2.智能學(xué)習(xí);3.未知問題學(xué)習(xí)。
智能知識(shí)庫搭建的核心在于信息同步和共享。也就是說對(duì)于企業(yè)而言,智能知識(shí)庫不是獨(dú)立于企業(yè)知識(shí)庫而存在的,分別搭建PC和移動(dòng)知識(shí)庫成本高,而且后期維護(hù)也需要大量的人力和時(shí)間成本。但并不是說移動(dòng)知識(shí)庫可以完全采用原有知識(shí)庫的內(nèi)容,畢竟移動(dòng)和PC場景下,用戶需求是會(huì)有很大的不同的。
從用戶的角度看,移動(dòng)的咨詢場景決定了用戶對(duì)信息的呈現(xiàn)形式、信息深度的預(yù)期與PC場景是不同的,移動(dòng)場景下用戶希望獲得更簡潔更明確的回復(fù),對(duì)于語音識(shí)別的需求會(huì)明顯高于PC。雖然移動(dòng)和PC知識(shí)庫在信息上是共享的,但是在知識(shí)庫的問題管理上有必要建設(shè)單獨(dú)的移動(dòng)客服知識(shí)庫分類,從而實(shí)現(xiàn)更有針對(duì)性的問答匹配。
從客服人員角度而言,移動(dòng)場景更加碎片化,除了回復(fù)必要的用戶咨詢外,基于移動(dòng)知識(shí)庫進(jìn)行自主學(xué)習(xí)也是一種常見的需求。因此客服端的知識(shí)庫需要開發(fā)面向客服人員自主學(xué)習(xí)的知識(shí)庫模塊。
在永安保險(xiǎn)智能客服場景中,我們搭建了一套基于圖譜的、高可靠、易落地、易維護(hù)、面向低資源場景的智能問答系統(tǒng)。在實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用中,我們通過知識(shí)庫、知識(shí)圖譜技術(shù)、自然語言生成技術(shù)生成線上模擬數(shù)據(jù)100多萬條,并基于語義理解技術(shù)開發(fā)匹配模型,實(shí)現(xiàn)語義匹配模型平均精度達(dá)90%,語義匹配模型平均召回超95%。進(jìn)一步,我們通過高可靠DM技術(shù)來管理對(duì)話,實(shí)現(xiàn)應(yīng)答召回率超95%。在部署方面,我們利用底層加速docker鏡像,實(shí)現(xiàn)8c8g限制下的請(qǐng)求響應(yīng)QPS超14。
該智能問答系統(tǒng)上線以來,永安保險(xiǎn)在客戶咨詢業(yè)務(wù)場景中,智能客服轉(zhuǎn)人工率降低至15.85%,日均處理會(huì)話量超2000,人工客服平均響應(yīng)時(shí)間降低至20s。知識(shí)圖譜的內(nèi)涵更加豐富,是知識(shí)的另一種表現(xiàn)形式,中關(guān)村科金打造的得助知識(shí)庫知識(shí)圖譜可為企業(yè)提供多源異構(gòu)數(shù)據(jù)知識(shí)整合服務(wù),已廣泛應(yīng)用于金融、保險(xiǎn)、制造、醫(yī)美等領(lǐng)域積累了10+行業(yè)知識(shí),KBQA知識(shí)問答準(zhǔn)確率超過90%,實(shí)現(xiàn)百萬級(jí)圖計(jì)算秒級(jí)響應(yīng)。
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