大模型智能應(yīng)答除了在電商和金融領(lǐng)域外,在教育、醫(yī)學(xué)和法律咨詢方面也有不錯的表現(xiàn):
在教育領(lǐng)域,大模型智能應(yīng)答可以為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)輔助。學(xué)生通過提問的方式獲取知識點(diǎn)的解釋、例題的講解等,系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn),推薦適合的學(xué)習(xí)資源,幫助學(xué)生提高學(xué)習(xí)成績。
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,大模型智能應(yīng)答用于輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。醫(yī)生可以向系統(tǒng)提問醫(yī)學(xué)知識與醫(yī)護(hù)方案等問題,系統(tǒng)根據(jù)大量的醫(yī)學(xué)知識和臨床經(jīng)驗(yàn)給出回答,幫助醫(yī)生提高診斷的準(zhǔn)確率,減輕工作壓力。
在法律領(lǐng)域,大模型智能應(yīng)答可以用于法律咨詢和法律事務(wù)處理。用戶通過系統(tǒng)獲得法律法規(guī)、案例解析、合同條款等知識,以及基于法律知識和判例數(shù)據(jù)庫的問題答案,可以幫助法律工作者提升個人能力。 大模型技術(shù)正改變著世界,大模型應(yīng)用服務(wù)幫助企業(yè)應(yīng)對各種復(fù)業(yè)務(wù)場景,優(yōu)化用戶體驗(yàn)。廣東AI大模型平臺
知識圖譜是一種用于組織、表示和推理知識的圖形結(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)和語義信息。知識圖譜旨在模擬人類的知識組織方式,以便計算機(jī)能夠理解和推理知識。知識圖譜技術(shù)對于智能客服系統(tǒng)的能力提升主要表現(xiàn)在以下幾個方面:
一、智能應(yīng)答:知識圖譜可以與自然語言處理技術(shù)結(jié)合,構(gòu)建智能提問回答系統(tǒng),將不同類型的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到一起,形成一個“智能知識庫”。當(dāng)客戶提問時,基于知識圖譜的智能系統(tǒng)可以通過語義匹配和推理,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,減少回答錯誤、無法識別問題等現(xiàn)象的發(fā)生。
二、知識推薦:知識圖譜可以幫助整理和管理大量的客戶問題和解決方案,構(gòu)建一個結(jié)構(gòu)化和語義化的知識庫。客服人員可以通過查詢知識圖譜快速獲取相關(guān)的知識,并將其應(yīng)用于解決客戶問題。
三、智能推薦:在電商、營銷領(lǐng)域,知識圖譜技術(shù)可以對不同用戶群體的消費(fèi)行為、購物喜好、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,從而增加用戶購買的可能性,使?fàn)I銷效果加倍。 福州教育大模型知識庫制造業(yè)通過應(yīng)用大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,優(yōu)化了生產(chǎn)流程,降低了成本并提高了產(chǎn)品質(zhì)量。
谷歌大模型Gemini和OpenAI的ChatGPT4對比優(yōu)勢有哪些?
1、自然語言生成能力Gemini具有強(qiáng)大的自然語言生成能力,Gemini模型綜合使用數(shù)學(xué)、物理、歷史、法律、醫(yī)學(xué)和倫理學(xué)等57個科目來測試世界知識和解決問題的能力,可以自動生成連貫、流暢的文本內(nèi)容,在寫作、翻譯、聊天、應(yīng)答等場景中具有更好的應(yīng)用價值。在30項(xiàng)基準(zhǔn)測試中超越了GPT4,顯示出強(qiáng)大的語言理解和表達(dá)能力。
2、推理和編碼能力Gemini模型具有優(yōu)越的知識集成和推理能力,它的知識庫包含數(shù)十億條不同領(lǐng)域的知識,它可以綜合利用這些領(lǐng)域知識,在海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘難以辨別的內(nèi)容,尤其擅長解釋數(shù)學(xué)和物理等復(fù)雜科目中的推理,可以理解和生成世界上流行編程語言(如Python、Java、C++和Go)的高質(zhì)量代碼,還能夠跨語言工作。
傳統(tǒng)的知識庫搜索系統(tǒng)是基于關(guān)鍵詞匹配進(jìn)行的,缺少對用戶問題理解和答案二次處理的能力。
杭州音視貝科技公司探索使用大語言模型,通過其對自然語言理解和生成的能力,揣摩用戶意圖,并對原始知識點(diǎn)進(jìn)行匯總、整合,生成更準(zhǔn)確的回答。其具體操作思路是:
首先,使用傳統(tǒng)搜索技術(shù)構(gòu)建基礎(chǔ)知識庫查詢,提高回答的可控性;
其次,接入大模型,讓其發(fā)揮其強(qiáng)大的自然語言處理能力,對用戶請求進(jìn)行糾錯,提取關(guān)鍵點(diǎn)等預(yù)處理,實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的“理解”,對輸出結(jié)果在保證正確性的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析、推理,給出正確答案。私域知識庫解決不了問題,可以轉(zhuǎn)為人工處理,或接入互聯(lián)網(wǎng),尋求答案,系統(tǒng)會對此類問題進(jìn)行標(biāo)注,機(jī)器強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 大模型技術(shù)助力各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級。
在具體應(yīng)用與功能實(shí)踐層面,大模型智能應(yīng)答系統(tǒng)的搭建步驟分為以下幾個步驟:
首先是問題理解,將用戶的自然語言問題轉(zhuǎn)化為AI機(jī)器人可理解的信息,通常包括分詞、詞性標(biāo)注、實(shí)體識別等自然語言處理任務(wù)。
第二步是信息查詢,根據(jù)問題理解的結(jié)果,生成查詢語句,查詢語句通常是針對知識庫的查詢語言,方便知識庫系統(tǒng)進(jìn)行處理。
第三步是知識檢索,利用查詢語句從知識庫中檢索相關(guān)信息,通常是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),如RDF三元組等,自動篩選掉偏好外的信息。
第四步是回答生成,將知識庫檢索的結(jié)果轉(zhuǎn)化為自然語言的回答,通常包括模板匹配、自然語言生成等任務(wù),給出用戶期待的答案。 大模型在虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)中的應(yīng)用,打造沉浸式體驗(yàn)新世界。廈門物流大模型知識庫
法律服務(wù)行業(yè)中,大模型被用于案例分析和法律文件處理,提高了工作效率和準(zhǔn)確性。廣東AI大模型平臺
GPT大模型還可以為日常辦公提供目標(biāo)資料和信息搜尋、個性化推薦和幫助、語言文本自動翻譯、疑難問題智能解答等內(nèi)容生成服務(wù),不僅能提升個人工作效率,也能幫助團(tuán)隊(duì)更好地協(xié)作和溝通。
如今,GPT大模型還處于發(fā)展階段,在展現(xiàn)強(qiáng)大能力的同時,也具有一些缺陷。體現(xiàn)在辦公領(lǐng)域,如理解上下文的限制、展現(xiàn)內(nèi)容的誤差以及文本的傾向性與偏見等等,主要原因是受制于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的程度,需要人工進(jìn)行調(diào)整和修正。
當(dāng)然,這并不能掩蓋GPT大模型的優(yōu)勢,作為一種工具,它并不能完全替代人類,只要不斷地改進(jìn)和優(yōu)化,GPT大模型必將克服缺陷,為人類的生活和工作帶來更多的便利和價值。 廣東AI大模型平臺