全行業場景語料擴寫
人工成本直降90%
智能客服機器人的應答水平取決于其可學習語料的多少。盡可能多地獲取行業語料，形成更具參考性的語料庫，是衡量智能客服成熟度的關鍵能力之一。然而，傳統語料庫的構建很大程度上需要通過企業長期的業務積累、網絡收集或者是外部采購來實現。與此同時，依賴人工撰寫語料費時費力，從啟動到正式上線，需要花費很長的優化周期，效率低、成本高。天潤融通大語言模型垂直行業解決方案的落地，能夠幫助企業實現：
?? 大規模知識庫的高效構建和運營管理;
?? 充分調動大模型豐富的語料知識，快速完成對相關語料的快速擴寫，減少90%的人工語料撰寫時間;
?? 基于大語言模型在通用領域的博聞強識，短時間內快速完成全行業場景的語料擴寫，全面提升人效。
?? 充分調動大模型豐富的語料知識，快速完成對相關語料的快速擴寫，減少90%的人工語料撰寫時間;
?? 基于大語言模型在通用領域的博聞強識，短時間內快速完成全行業場景的語料擴寫，全面提升人效。
復雜文檔知識抽取
大幅提升非結構知識的采編效率
對于企業，尤其是專業垂直度高、業務覆蓋廣的企業來說，很多知識“隱匿”在各種格式的文檔中，對有效知識的采編和快速提取是一件極為耗費時間和人力的事情。大語言模型的深度應用，首先改變的，就是企業知識庫的錄入形式。通過天潤融通大語言模型垂直行業解決方案，企業可以：
?? 直接將結構化或者非結構化的文檔上傳到后臺，自動提取文檔中的知識并形成標準、自然的問答內容;
?? 省去前期梳理文檔內容和FAQ的人工投入，通過大模型提取完知識后人工環節負責校驗核對即可，大量節約人力成本;
?? 提升企業文檔內容的利用率——大語言模型輸出的內容能夠供機器人座席與人工座席共同使用。
即搜即答
開創智能客服全新問答范式
語料和知識的人工運營是個費時費力的工作，需要消耗大量人力。除了上述自動的語料擴寫和知識采編以外，如果能直接針對企業的非結構化文檔內容進行提問，系統就能給出問題答案，無疑將極大降低知識運營的復雜度，提高客戶使用體驗。天潤融通大語言模型垂直行業解決方案可以針對客戶提供的文檔內容進行智能搜索問答，開創了「即搜即答」的新范式。即人工或者機器人客服可以利用已經上傳到后臺的文檔直接回答客戶提問，大模型會根據語義和上下文溝通語境，迅速識別問題中的關鍵信息并調取最優答案呈現給客戶，快速解決客戶訴求。
持續精進，深入探索大模型應用的「X」面
除了上述幾項能力已經發布上線以外，天潤融通大模型團隊也在積極探索LLM在會話分析領域的應用，如客戶進線意圖、客戶心聲、話術優化等方面的大模型應用場景。截至目前，天潤融通在大模型上的探索與應用已經日漸成熟。在探索大模型能力融合的同時，我們也在研究基于開源的中等規模語言模型在垂直領域的微調適配，將當前大語言模型的能力最大化地遷移到規模可控的語言模型中，持續優化產品的服務性能。在此基礎上，我們也結合企業客戶所在行業的屬性，更加定制化地進行模型的訓練和優化，更快、更好地開發出符合不同企業客戶應用的智能客戶聯絡解決方案，最大程度上實現在垂直領域和具體業務場景上的客戶價值。
天潤融通大語言模型垂直行業解決方案
語料擴寫、FAQ知識提取、
圖譜知識提取、搜索式文檔問答目前均已正式上線
更多功能陸續開放中
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