AnalyticDB与通义千问搭建AI智能客服

本方案基于AnalyticDB for PostgreSQL的高效向量引擎与阿里云自主研发的通义千问LLM模型,构建一个高性能的检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)应用,实现企业的AI智能客服,更高效地解决客户问题。

适用客户
  • 有私有知识管理需求
  • 追求问答系统高精度
  • 需要增强搜索效果或优化搜索结果
  • 方案优势
  • 架构与部署
  • 应用场景
  • 优惠购买
  • 推荐解决方案
  • 方案优势

    为什么选择AnalyticDB和通义千问搭建AI智能客服

    部署便捷

    只需简单的页面点击,即可实现知识检索增强,使大模型有更丰富的上下文信息并生成更加准确的答案。

    检索外部知识

    从外部数据源(例如企业知识库)中检索强相关的信息,避免了仅依赖预训练知识的局限性。

    灵活且安全管理

    向量数据存储在AnalyticDB for PostgreSQL,企业可灵活管理数据,配套的审计、权限管理等功能可满足企业安全合规需求。

    架构与部署

    AnalyticDB与通义千问搭建AI智能客服

    基于RAG技术的AI智能客服能够高效地检索企业私域知识库,并利用大语言模型理解问题的上下文和意图,生成准确、贴切的答案。开发者将企业私域知识上传到智能问答系统后,企业业务人员就能通过提问快速获取公司政策、操作流程、专业知识等信息,客户也能快速得到产品知识、售后问题的答案。

    方案将使用大模型服务平台百炼的知识索引功能,将应用开发者上传的知识导入向量数据库。当客户在AI智能客服中提问时,问题本文会被转为向量,并在数据库检索出相关信息。这些相关信息与客户的原始问题融合,作为Prompt输入给大模型,最终由大模型生成答案返回给提问的客户。

    部署时长:45分钟
    预估费用:10元(假设您选择部署准备中相关规格资源,且运行时间不超过2小时,如果调整了资源规格,请以控制台显示的实际报价以及最终账单为准)
    优惠购买

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