阿里云上云之AnalyticDB与通义千问打造高效AI智能客服
本文介绍了一种基于AnalyticDB for PostgreSQL和通义千问LLM模型的AI智能客服解决方案,该方案通过RAG技术实现高效的企业知识检索和客户服务,具有部署便捷、检索外部知识和灵活安全管理的优势。
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
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,问题文本会被转为向量,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1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)
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应用场景
技术方案的广泛应用场景
企业知识检索
通过RAG技术,员工可以快速检索企业规章、流程、培训材料等信息,显著提高工作效率。
技术支持服务
通过RAG技术从文档和服务记录等中检索信息,提供准确的解决方案,提升客户满意度。
内容生成与创作
利用RAG技术从知识库获取信息和灵感,创作出丰富有深度的文章或报告,提高创作效率。
专业领域翻译
翻译人员利用RAG技术从专业知识库中检索行业特定术语和表述,提升翻译质量和专业性。
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