智能客服实战：大模型RAG应用驱动企业效能提升

智能客服项目实战案例说明 随着技术的发展，2024年被定位为大模型应用的时代而非单纯的大模型时代。在这个背景下，企业开始利用智能客服作为工具，通过实战项目来实现全面效能提升。本文档详细探讨了智能客服项目在实际场景中的落地应用，重点关注大模型技术选型和实战案例。 首先，大模型选型中的关键方案是Rapidly Retrieved and Generative (RAG)技术，这是一种结合了外部知识库检索和大语言模型生成能力的方法。RAG确保模型的回答基于最新、可靠的事实，并允许用户验证信息的准确性。开源工具包如LangChain和LlamaIndex提供了构建RAG所需的一系列组件，包括文件读取、索引管理（如vectorDB和keyword/knowledgegraph）、存储解决方案（如vectorstore和kvstore/graphstore）以及集成的大模型如ChatGLM和LLaMa。 RAG的工作流程涉及文本分割、存储和检索生成过程。文本分割将大文档切分成小块便于搜索和保持模型的上下文理解；存储部分通过Embeddings和VectorStore对分割后的数据进行索引，以便快速响应用户查询；检索则依赖于Retriever从存储中找到相关片段，而生成则由ChatModel或LLM基于检索到的信息生成答案。 实战案例展示了如何通过搭建企业智能问答系统，该系统支持多种功能，如手动上传内部文档、自动加载知识库、可视化数据预处理、与知识库进行交互等。例如，支持上传规章制度、流程问答和技术文档，以及通过NL2SQL自动处理智能数据分析。产品架构中引入了向量数据库（如VectorDB）和国内开源的大模型，如LLaMA2、Vicuna、ChatGLM2和Baichuan2，以适应不同场景下的需求。 通过这些实例，企业可以利用智能客服项目提升客户服务效率，降低成本，同时借助大模型技术的优势，确保信息的准确性和及时性。通过产品规划，企业可以根据自身的业务场景定制合适的解决方案，从而实现在商业环境中的广泛应用。