基于GraphRAG构建多轮反问引导对话客服
本文介绍基于云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版的GraphRAG服务，构建多轮反问引导对话客服的整体流程，帮助智能电子等行业构建高效客服系统。该方案能够提高问题诊断效率与人机交互体验，适用于售后服务支持、复杂场景下的自然语言交互等场景。
如何集成微信公众号与RAG构建智能客服
在阿里云上，您可以通过人工智能平台PAI快速部署一个大模型RAG对话系统。通过AppFlow的集成，您可以将该对话系统集成到钉钉群聊或微信等各种场景中，让您随时随地使用您的智能客服。本文将以微信公众号为例，为您介绍PAI RAG+AppFlow的部署方案。
LLM系列 | 16: 构建端到端智能客服
简介 漠漠水田飞白鹭，阴阴夏木啭黄鹂。 小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖海蛎煎的小男孩。紧接前面几篇ChatGPT Prompt工程和应用系列文章： 04:ChatGPT Prompt编写指南 05:如何优化ChatGPT Prompt？ 06:ChatGPT Prompt实践：文本摘要&推断&转换 07:ChatGPT Prompt实践：...
LLM系列 | 11: 基于ChatGPT构建智能客服系统(query分类&安全检查&防注入)
简介 竹斋眠听雨，梦里长青苔。门寂山相对，身闲鸟不猜。小伙伴们好，我是微信公众号：《小窗幽记机器学习》的小编卖热干面的小女孩。紧接前面几篇ChatGPT Prompt工程系列文章： 04:ChatGPT Prompt编写指南05:如何优化ChatGPT Prompt？06:ChatGPT Prompt实践...
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