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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


【大模型落地案例】保障服务的大模型应用

发布日期:2025-03-22 07:43:38 浏览次数: 1586 来源:知元创通
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大模型如何助力专业设备服务保障?探索AI在实际业务中的应用价值。

核心内容:
1. 专业设备服务保障的痛点分析
2. AIGC大模型结合私有知识库的解决方案
3. 项目实施效果与业务模式变革

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

1 需求背景及痛点


  某领域的设备交付使用后,由某单位负责用户在使用产品过程中的各种保障支援服务,产品用户经常问的问题包括:

(1)询问设备的操作步骤

(2)询问设备的故障现象

(3)询问设备的关键参数

(4)询问设备的技术指标

   该单位的保障团队在服务上述需求时,存在的主要痛点:

(1)该领域的产品设备具有种类多、相关的配套技术文档数量大、孤品定制等特点,导致产品使用与维护过程中的操作指引、故障分析数据庞杂,对保障人员的数量、专业水平要求高,造成人力成本高;

(2)保障人员快速响应效率低,需要耗费大量的时间去查找相关技术档案资料,产品用户获得保障支援解决问题的时间较长。

    

2 解决方案及实施效果

  

  本项目我司采用AIGC大模型+私有知识库的AI解决方案,并采用了向量和图谱双检索增强的RAG策略。

图片.png



   通过上述解决方案建设,该项目实现了:

1)  完成某领域近百个产品、千余份产品相关文档的知识处理,构建了知识库,并通过图谱形成了系统化的知识脉络;

2)  实现了对知识文档的向量化处理,为大模型的知识检索提供了完整、精准的知识源。采用了多模态向量化算法,支持文本、表单、图像、混合图文等内容,支持word、pdf、excel等文档格式;

3)  构建了某领域的语义库,消除了产品、保障等术语的不一致,为大模型对专业语义的理解提供统一的语义词条;

4)  搭建了某基础大模型私有化部署(32B级),并采用量化技术适配运行在国产麒麟系统、4090显卡的低成本服务器;

5)  定制了RAG检索增强系统,采用了问题语句实体注解增强、知识向量和知识图谱检索、检索知识重排序等检索策略,实现了检索结果90%的准确率,并支持依据原文内容的直接查阅功能;

6)  人机会话增强功能,提供了语音输入、语音回答功能,常用提示词模板,问题智能提示引导功能等;

7)  具备反馈学习策略,对实际保障工作中大模型的回答内容可人工进行修订、补充,形成的答案作为新的保障知识点自动补充到领域知识库。


   系统使用后,显著提升了保障人员的快速响应速度,并在产品设备使用操作、设备常见故障排故远程指导等方面,改变了传统的检索工作模式,极大提升了保障人员的获取准确信息的效率。





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