阿里云上云之AnalyticDB与通义千问打造高效AI智能客服

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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。

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。

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。

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）

相关云产品

立即部署

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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