鲸语智客

传统客服系统往往依赖于预设脚本和有限的知识库，难以灵活应对复杂或新颖的问题。而基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的智能客服能更准确地理解用户意图和诉求，即使面对复杂的语境和多变的表达方式也能有不错的表现，帮助提升客户体验。

技术实现

• 构建私有领域问答系统流程：

  • 文档处理：解析多格式文件（PDF, PPT, HTML等）为文本素材。
  • 内容切分：将文本切分成小块（chunks），便于管理和检索。
  • 向量构建：将文档chunks转换为向量，储存于向量数据库。

• 用户查询时执行：

  • 问题向量化：输入问题转换为向量形式。
  • 智能检索：根据问题向量查找相关文档chunks并优化排序。
  • 答案合成：提取相关chunks，组合后通过大模型生成答案。

应用场景

本产品广泛应用于对话式交互业务场景，可帮助企业实现7X24小时全天候智能值守、全自动应答。本产品可与人工客服系统快速集成，实现智能服务与人工服务无缝衔接，保障服务体验与质量。

行业应用场景

• 零售行业：售前咨询、跟单推荐、售后答疑等场景智能服务。
• 金融行业：产品咨询、业务查询办理、产品营销等场景智能问答。
• 政务行业：政策咨询、业务查询办理、投诉登记等场景智能接待。

知识应用场景

• 智能客服：面向外部用户/企业内部员工提供高效7*24高频自助式智能服务；
• 智能导购：结合企业产品介绍使用指南，提供对话式售前咨询，促成用户下单和售后产品使用的问题解答；
• 智能办公助手：企业内部智能助手，咨询或办理各类日常任务（如请假、报销、查询知识库、IT工单等）；
• 知识门户：结合企业产品介绍、使用指南等知识，提供对话式知识查询；
• 搜索入口：面向外部用户/企业内部员工，提供知识检索。