主动式智能导购 AI 助手构建

为助力商家全天候自动化满足顾客的购物需求,可通过百炼构建一个 Multi-Agent 架构的大模型应用实现智能导购助手。该系统能够主动询问顾客所需商品的具体参数,一旦收集齐备,便会自动从商品数据库中检索匹配的商品,并精准推荐给顾客。

适用客户
  • 期望为顾客提供商品导购服务的平台
  • 基础 RAG 应用无法满足复杂场景需求
  • 方案优势
  • 架构与部署
  • 免费试用
  • 推荐解决方案
  • 方案优势

    只需三步,即可体验如何构建能主动提问的智能导购

    Multi-Agent架构

    采用 Multi-Agent 架构,其中 Router Agent 负责对用户问题进行意图分析,并路由到其它商品导购 Agent,商品导购 Agent 负责向顾客收集商品参数信息。

    灵活与可扩展性

    根据商品的种类及参数信息,只需调整 Agent 的数量及对应的 Prompt,即可适配到对应的场景中。

    百炼大模型应用

    通过百炼控制台,只需准备好商品信息文件,即可 0 代码快速创建一个基于通义千问的大模型应用,作为商品检索的引擎。

    架构与部署

    方案介绍

    使用百炼快速构建一个 Multi-Agent 架构的智能导购助手,通过多轮交互了解用户的具体需求,在收集完详细信息后,利用百炼的知识检索增强功能或您已有数据库进行商品搜索,为顾客推荐最合适的产品。

    部署时长:10 分钟
    预估费用:1 元(实际消费金额会根据函数计算和百炼大模型平台的使用量上下轻微波动,具体消费金额以控制台账单显示为准)

    如何构建一个 Multi-Agent 架构的大模型应用实现智能导购

    Multi-Agent 架构主要组成介绍

    • 规划助理(Router Agent)是该应用的核心,它会参考对话历史与用户的输入,选择合适的助理进行回复。

    • 手机导购、冰箱导购与电视导购接收规划助理的指派信息,主动向顾客询问商品参数偏好;在参数收集完成后,系统可以通过百炼应用进行智能商品检索,也可以使用 SQL 查询商品数据库,然后输出推荐的商品。

    • 用户与各助理的对话历史可以为每个助理的决策提供参考依据。

    免费试用

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