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营销前端:主要负责用户交互,收集输入信息并展示查询结果;
营销后端:连接前端与算法模块,完成数据存储、查询和结果传递;
算法模块:核心部分,依托大语言模型处理用户问题并生成答案;
消息队列(QMQ):用于管理异步消息流转,实现高效的数据分发。
四个模块紧密协作,构建出一套完整的问答闭环。接下来,我们将逐一解析每个模块的具体功能及其交互逻辑。
功能流程:
用户输入其唯一ID(UID),系统根据UID查询是否有历史对话记录。
如果查询不到登录状态,则提示用户进行登录。
如果查询到登录状态,系统从数据库中提取相关历史对话记录并在前端展示,方便用户回顾先前沟通内容。
核心价值:
帮助销售人员快速了解客户的历史需求,避免重复提问;
提升销售效率和用户体验。
功能流程:
用户通过对话框输入问题,提交到系统后端进行处理。
设计要点:
输入框需支持多种输入方式,如文字、语音或图片,以满足不同场景需求;
增加问题提示功能,帮助用户高效输入常见问题。
通过这些功能,营销前端为用户提供了简洁直观的操作入口,是整个系统的“第一张名片”。
功能描述:
根据用户输入的UID或问题内容,后端从数据库中提取对应数据;
数据库查询结果将直接决定后续流程的效率与准确性。
技术实现:
使用索引优化数据库查询速度;
对常见问题进行缓存处理,减少数据库压力。
功能描述:
用户每次输入的问题,系统会为其生成唯一的“问题ID”,并将问题记录存入“问题表”。
同时,后端会将问题通过异步方式发送到算法模块进行进一步处理。
技术要点:
异步处理的实现可通过消息队列(如Kafka、RabbitMQ)完成,以提升系统并发能力。
功能流程:
根据问题ID查询答案表:
如果答案已存在,直接将答案展示给用户;
如果答案不存在,则触发创建或补写流程,由算法模块生成新答案。
后端的核心在于快速、高效地处理前端请求,为算法模块提供精确输入数据,并将结果及时反馈到前端。
功能描述:
算法模块接收后端传递的问题ID及问题内容,对输入内容进行深度语义分析。
使用大语言模型(如GPT、ChatGPT)处理用户问题,生成答案内容。
技术要点:
模型需具备良好的语义理解能力,能够处理复杂问题;
支持多轮对话,保持上下文连贯性。
功能描述:
基于输入问题,模型生成精准答案,并返回到后端模块。
同时,将生成的答案通过消息队列发布,以便后续使用或存储。
算法模块的优劣直接决定了用户体验的好坏,因此需要对模型性能进行持续优化。
将算法模块生成的答案以消息形式发布;
后端模块订阅消息,获取最新答案并展示给用户。
可选择Kafka、RabbitMQ或其他主流消息队列技术;
实现消息的持久化存储与分布式处理,确保系统的高可用性与可靠性。
通过消息队列,系统实现了高效的模块间通信,同时提升了并发处理能力。
客户通过输入UID快速查询历史对话,帮助销售人员了解客户背景。
提升服务的针对性和效率。
当客户提出新问题时,系统通过算法模块即时生成答案并返回。
满足多样化需求,增强用户体验。
通过以上场景分析,可以看出该架构在真实业务场景中具备极高的实用性与拓展性。
引入更高效的大语言模型,提升答案生成速度与准确性;
在前端增加多模态交互功能,如图像识别与语音交互;
通过强化消息队列机制,提升系统的分布式处理能力。
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