大模型助力智能客服

大模型智能客服是一种基于大型机器学习模型构建的客户服务系统，它利用深度学习、自然语言处理等先进技术，实现了对海量数据的高效处理与精准分析，从而能够在实时交互中准确理解用户需求，提供个性化的服务响应。强大的语言理解能力：大模型智能客服能够深度理解客户提出的问题和需求，准确把握语境，从而提供精准的解决方案。自然流畅的对话交流：这类系统具有自然的语言生成能力，能够进行流畅、连贯的对话交流，给客户带来更加真实和舒适的体验。个性化服务能力：大模型智能客服可以根据客户的历史记录和偏好，提供个性化的服务和推荐，增强客户的满意度和忠诚度。智能学习与优化：大模型智能客服能够不断学习和优化自身的算法和模型，提高服务质量和效率，适应不断变化的客户需求和市场环境。自动化客户服务：大模型智能客服能够实现自动化的客户服务，24小时不间断地提供服务，大幅度提高响应速度和服务效率，同时降低企业的人力成本。多模态交互：大模型智能客服不仅能理解文本，还能处理语音、图像等多种形式的信息，提供更加丰富和直观的多模态输出内容。情感智能：系统将具备更强的情感理解和表达能力，可以与用户进行富有同理心的交互。知识增强：知识图谱等

大模型智能客服是一种基于大型机器学习模型构建的客户服务系统，它利用深度学习、自然语言处理等先进技术，实现了对海量数据的高效处理与精准分析，从而能够在实时交互中准确理解用户需求，提供个性化的服务响应。强大的语言理解能力：大模型智能客服能够深度理解客户提出的问题和需求，准确把握语境，从而提供精准的解决方案。自然流畅的对话交流：这类系统具有自然的语言生成能力，能够进行流畅、连贯的对话交流，给客户带来更加真实和舒适的体验。个性化服务能力：大模型智能客服可以根据客户的历史记录和偏好，提供个性化的服务和推荐，增强客户的满意度和忠诚度。智能学习与优化：大模型智能客服能够不断学习和优化自身的算法和模型，提高服务质量和效率，适应不断变化的客户需求和市场环境。自动化客户服务：大模型智能客服能够实现自动化的客户服务，24小时不间断地提供服务，大幅度提高响应速度和服务效率，同时降低企业的人力成本。多模态交互：大模型智能客服不仅能理解文本，还能处理语音、图像等多种形式的信息，提供更加丰富和直观的多模态输出内容。情感智能：系统将具备更强的情感理解和表达能力，可以与用户进行富有同理心的交互。知识增强：知识图谱等

大模型智能客服是一种基于大型机器学习模型构建的客户服务系统，它利用深度学习、自然语言处理等先进技术，实现了对海量数据的高效处理与精准分析，从而能够在实时交互中准确理解用户需求，提供个性化的服务响应。强大的语言理解能力：大模型智能客服能够深度理解客户提出的问题和需求，准确把握语境，从而提供精准的解决方案。自然流畅的对话交流：这类系统具有自然的语言生成能力，能够进行流畅、连贯的对话交流，给客户带来更加真实和舒适的体验。个性化服务能力：大模型智能客服可以根据客户的历史记录和偏好，提供个性化的服务和推荐，增强客户的满意度和忠诚度。智能学习与优化：大模型智能客服能够不断学习和优化自身的算法和模型，提高服务质量和效率，适应不断变化的客户需求和市场环境。自动化客户服务：大模型智能客服能够实现自动化的客户服务，24小时不间断地提供服务，大幅度提高响应速度和服务效率，同时降低企业的人力成本。多模态交互：大模型智能客服不仅能理解文本，还能处理语音、图像等多种形式的信息，提供更加丰富和直观的多模态输出内容。情感智能：系统将具备更强的情感理解和表达能力，可以与用户进行富有同理心的交互。知识增强：知识图谱等

大模型智能客服是一种基于大型机器学习模型构建的客户服务系统，它利用深度学习、自然语言处理等先进技术，实现了对海量数据的高效处理与精准分析，从而能够在实时交互中准确理解用户需求，提供个性化的服务响应。强大的语言理解能力：大模型智能客服能够深度理解客户提出的问题和需求，准确把握语境，从而提供精准的解决方案。自然流畅的对话交流：这类系统具有自然的语言生成能力，能够进行流畅、连贯的对话交流，给客户带来更加真实和舒适的体验。个性化服务能力：大模型智能客服可以根据客户的历史记录和偏好，提供个性化的服务和推荐，增强客户的满意度和忠诚度。智能学习与优化：大模型智能客服能够不断学习和优化自身的算法和模型，提高服务质量和效率，适应不断变化的客户需求和市场环境。自动化客户服务：大模型智能客服能够实现自动化的客户服务，24小时不间断地提供服务，大幅度提高响应速度和服务效率，同时降低企业的人力成本。多模态交互：大模型智能客服不仅能理解文本，还能处理语音、图像等多种形式的信息，提供更加丰富和直观的多模态输出内容。情感智能：系统将具备更强的情感理解和表达能力，可以与用户进行富有同理心的交互。知识增强：知识图谱等

大模型智能客服是一种基于大型机器学习模型构建的客户服务系统，它利用深度学习、自然语言处理等先进技术，实现了对海量数据的高效处理与精准分析，从而能够在实时交互中准确理解用户需求，提供个性化的服务响应。强大的语言理解能力：大模型智能客服能够深度理解客户提出的问题和需求，准确把握语境，从而提供精准的解决方案。自然流畅的对话交流：这类系统具有自然的语言生成能力，能够进行流畅、连贯的对话交流，给客户带来更加真实和舒适的体验。个性化服务能力：大模型智能客服可以根据客户的历史记录和偏好，提供个性化的服务和推荐，增强客户的满意度和忠诚度。智能学习与优化：大模型智能客服能够不断学习和优化自身的算法和模型，提高服务质量和效率，适应不断变化的客户需求和市场环境。自动化客户服务：大模型智能客服能够实现自动化的客户服务，24小时不间断地提供服务，大幅度提高响应速度和服务效率，同时降低企业的人力成本。多模态交互：大模型智能客服不仅能理解文本，还能处理语音、图像等多种形式的信息，提供更加丰富和直观的多模态输出内容。情感智能：系统将具备更强的情感理解和表达能力，可以与用户进行富有同理心的交互。知识增强：知识图谱等

大模型智能客服是一种基于大型机器学习模型构建的客户服务系统，它利用深度学习、自然语言处理等先进技术，实现了对海量数据的高效处理与精准分析，从而能够在实时交互中准确理解用户需求，提供个性化的服务响应。强大的语言理解能力：大模型智能客服能够深度理解客户提出的问题和需求，准确把握语境，从而提供精准的解决方案。自然流畅的对话交流：这类系统具有自然的语言生成能力，能够进行流畅、连贯的对话交流，给客户带来更加真实和舒适的体验。个性化服务能力：大模型智能客服可以根据客户的历史记录和偏好，提供个性化的服务和推荐，增强客户的满意度和忠诚度。智能学习与优化：大模型智能客服能够不断学习和优化自身的算法和模型，提高服务质量和效率，适应不断变化的客户需求和市场环境。自动化客户服务：大模型智能客服能够实现自动化的客户服务，24小时不间断地提供服务，大幅度提高响应速度和服务效率，同时降低企业的人力成本。多模态交互：大模型智能客服不仅能理解文本，还能处理语音、图像等多种形式的信息，提供更加丰富和直观的多模态输出内容。情感智能：系统将具备更强的情感理解和表达能力，可以与用户进行富有同理心的交互。知识增强：知识图谱等

医保智能客服：开启智慧医保新时代医保服务的“智慧升级”在当今社会，医保服务是社会保障体系的重要支柱，与每一个人的生活息息相关。它不仅是人们应对疾病风险的经济后盾，更是社会公平与和谐的重要保障。从日常）关键技术支撑医保智能客服服务平台的搭建离不开先进的人工智能技术，其中自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术起着核心作用。自然语言处理技术赋予了智能客服理解人类语言的能力，它能够对用户输入的问题进行语义分析、语法解析和意图识别。机器学习技术则让智能客服具备了学习和优化的能力。通过对大量医保咨询数据的学习，智能客服可以不断提升自己的回答准确率和服务质量。它可以学习不同问题的最佳回答方式，根据用户的反馈不断调整自己的回答策略。比如，当智能客服多次收到用户对某一回答的不满意反馈时，它会自动分析原因，并在后续回答中进行改进。通过这些技术的应用，医保智能客服能够更加准确、高效地理解用户问题，并提供优质的服务。（二）平台架构搭建医保智能客服服务平台的架构设计旨在实现高效、智能的服务，主要包括智能语音服务、智能文本回复、知识库系统等模块。智能语音服务模块利用语音识别技术将用户的语音转化为文本，再通过

医保智能客服：开启智慧医保新时代医保服务的“智慧升级”在当今社会，医保服务是社会保障体系的重要支柱，与每一个人的生活息息相关。它不仅是人们应对疾病风险的经济后盾，更是社会公平与和谐的重要保障。从日常）关键技术支撑医保智能客服服务平台的搭建离不开先进的人工智能技术，其中自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术起着核心作用。自然语言处理技术赋予了智能客服理解人类语言的能力，它能够对用户输入的问题进行语义分析、语法解析和意图识别。机器学习技术则让智能客服具备了学习和优化的能力。通过对大量医保咨询数据的学习，智能客服可以不断提升自己的回答准确率和服务质量。它可以学习不同问题的最佳回答方式，根据用户的反馈不断调整自己的回答策略。比如，当智能客服多次收到用户对某一回答的不满意反馈时，它会自动分析原因，并在后续回答中进行改进。通过这些技术的应用，医保智能客服能够更加准确、高效地理解用户问题，并提供优质的服务。（二）平台架构搭建医保智能客服服务平台的架构设计旨在实现高效、智能的服务，主要包括智能语音服务、智能文本回复、知识库系统等模块。智能语音服务模块利用语音识别技术将用户的语音转化为文本，再通过

医保智能客服：开启智慧医保新时代医保服务的“智慧升级”在当今社会，医保服务是社会保障体系的重要支柱，与每一个人的生活息息相关。它不仅是人们应对疾病风险的经济后盾，更是社会公平与和谐的重要保障。从日常）关键技术支撑医保智能客服服务平台的搭建离不开先进的人工智能技术，其中自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术起着核心作用。自然语言处理技术赋予了智能客服理解人类语言的能力，它能够对用户输入的问题进行语义分析、语法解析和意图识别。机器学习技术则让智能客服具备了学习和优化的能力。通过对大量医保咨询数据的学习，智能客服可以不断提升自己的回答准确率和服务质量。它可以学习不同问题的最佳回答方式，根据用户的反馈不断调整自己的回答策略。比如，当智能客服多次收到用户对某一回答的不满意反馈时，它会自动分析原因，并在后续回答中进行改进。通过这些技术的应用，医保智能客服能够更加准确、高效地理解用户问题，并提供优质的服务。（二）平台架构搭建医保智能客服服务平台的架构设计旨在实现高效、智能的服务，主要包括智能语音服务、智能文本回复、知识库系统等模块。智能语音服务模块利用语音识别技术将用户的语音转化为文本，再通过

基于大模型开发应用是当前人工智能领域的热门方向，以下从应用场景、开发流程、面临挑战等方面介绍如何基于大模型做应用：应用场景探索智能客服：利用大模型理解用户咨询内容，自动生成准确回答。如电商平台的售后基础代码框架，检查代码中的语法错误并给出修改建议。开发流程明确需求：确定应用解决的具体问题和功能。如开发智能客服，需梳理常见问题类型、用户交互方式、响应速度要求等。选择大模型：依据需求和资源选择合适的大模型。考虑模型的性能、适用场景、可访问性、成本等。数据准备：部分场景下，需用特定数据微调大模型。收集、整理相关数据，如智能客服收集历史对话数据，确保数据质量与多样性。开发集成：通过API调用或本地咨询，大模型可快速回应商品退换货政策、物流进度等常见问题，提高客服效率与用户满意度。内容创作辅助：在写作、设计领域发挥作用。例如，帮助文案撰写人员生成创意、完善内容，为设计师提供设计理念和文案描述部署方式将大模型集成到应用中。使用API简单快捷，适合初创项目；本地部署可保障数据安全与隐私，适合对数据敏感的应用。开发过程中，结合前端界面设计，打造良好用户体验。测试优化：对应用进行功能测试，检查

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...