大模型在融合通信中的应用实践

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1. 大模型在融合通信中的 应用实践 网易云信 周梁伟
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3. 关于我们 融合网易二十余年数字化与智能化技术积累和经验沉淀,面向娱乐、社交、零售、金融以及 游戏等行业,提供数字内容风控、融合通信和云原生 PaaS 、服务营销一体化、全链路数据 开发治理及分析、应用智能开发等解决方案,已累计服务超过百万家企业客户。 AI 内容检测 即时通讯 七鱼智能客服 数据开发与治理平台 全栈低代码开发平台 智能风控 视频云 智能洞察 有数BI 智能开发助理 实名核验 短信 安全加固 轻舟微服务 指标平台 安全咨询服务 轻舟中间件 ChatBI 私域增长 大数据基础平台 软件资产市场
4. 目录 01 云信PaaS架构 02 应用场景 03 解决方案和落地模式
5. 云信PaaS产品架构 娱乐社交 行业与场景 APP 支撑能力 SDK/API/UIKit 教育 医疗 金融 协同办公 1对1 语聊房 大小班 线上问诊 金融双录 OA协同 企业培训 游戏社交 直播 智慧校园 专家协同 虚拟营业厅 视频会议 客服 单聊 群聊 聊天室 圈组 高质音频 实时视频 直播互动 文本 语音 文件 图片 AI 降噪 智能美颜 虚拟背景 超分辨率 内容安全 视频 表情 位置 自定义消息 美声变声 稳定易用的 通信与视频 生态合作 融合通信服务 PaaS服务 IM即时通讯 短信 信令 音视频通话 直播 互动直播 点播 互动白板 安全 视频处理 LLM PaaS 平台 实施 WE-CAN 全球实时通信网络 基础网络 RTC-音视频通话通信网络 8年+ 稳定服务 IM-即时通信网络 百万 开发者 直播-流媒体分发网络 2万亿 消息
6. PaaS+LLM 融合业务流程的 本地部署实施 PaaS + LLM 基于多年即时云通讯服务建设经验, 第三方垂类大模型 结合对千行百业的落地场景实施理 解,调研客户在协同办公、客服、营 销、社交等场景需求,整合集团内部 优质领域数集 训练 工具链定向场 景训练 业务私有数据集 训练 人才资源,面向企业开发者提出的低 门槛低成本,安全可靠的“通讯场景 +LLM”的解决方案 面向AI定制的IM通讯服务
7. 应用场景 行业细分 娱乐社交 资讯类客服 在线教育 办公协同 游戏/社区 电商/物流 提供商品详情、售后流程、职能服务、自助业务流等标准化问询、辅助答疑场景 服务支撑 降本提效 营销类客服 场景应用 面向电商、游戏社区,基于用户访问路径和市场营销活动,提供精准推介,精准营销,促流量转化 虚拟世界-群聊互动 助力小说/漫画/动漫影视平台,搭建虚拟世界群聊空间,让用户与原创作者预设角色在私有群聊中互 动 社交AI聊 玩法创新 产品革新 单聊中,无需提前建立群/好友关系,两人互动时随时@数字人参与互动沟通,缩减用户交互路径 Ai划词搜索 论文索引 文辞润色 文辞润色 多国语言翻译 会纪总结 代码文本解释 代码文本解释 应用工具 效能支撑 丰富功能
8. 应用场景 - 客服 …… 传统客服面临诸多问题 01 知识库维护成本高 传统客服知识库维护成本高,新的产品上线后,往往需要相关人员手动更新校对源数 据集,再结构化、更新不及时,使得机器人客服应答准确率低 02 用户意图把握难 用户提问的方式和话术多样,针对一个问题问法&习惯不同,导致语义识别的难度 高,且传统客服缺乏上下文持续学习,使得机器人客服难以准确抓住意图、答非所问 03 历史信息查阅繁琐 多次用户会话导致历史消息无法接续,客服人员需要反复查阅过去信息,效率低下 用户这个问题啥意 思? 知识库里找不到答案
9. 应用场景 - 客服 AI数字人客服将革新传统客服系统 用户咨询问题 自动化知识库 搭建 机器人客服提问 意图精准识别 知识库实时更新结构化 问题意图识别多样性 IM+AI引擎 企业知识库基座 AI聊 群客服 人工客服 应答助理 实时对话分析
10. 应用场景 - 客服 自动化知识库搭建 用户沟通消息历史 企业知识文档 将历史对话消息或知识库导入向量数据库,会自动抽 取相关问题对答,并结构化呈现,支持手动导出、修 改、删减等,帮助运营快速构建&更新知识库。 成功插入到RAG知识库 消息对答 抽取 文档直接 投喂
11. 应用场景 - 客服 精准识别提问意图 上下文 识别意图 增强索引 RAG知识库 通过对上下文的分析,持续跟踪用户提问诉求并做出 精准应答,保证对话连贯性; 检索失败 意图推送 检索成功 输出答案 LLM 意图识别后会推送给知识库和模型共同分析,并根据 结果选择匹配答案或生成答案 ? 答案生成 AIGC 生成式对答 上下文 追溯 生成式 回答
12. 应用场景 - 客服 人工服务持续提效 随着对话推进,AI助理会实时给出答案建议,人工客 服可以选择是否插入相关答案 对话框里的内容可以润色文风,更加亲和干练 插入的答案可以支持再次打标,以反哺知识库训练 回答建议 文风润色 消息打标
13. 应用场景 - 客服 人工与AI无缝协同 在人工对话中,单聊场景,都可随时@出AI,帮你回答问 题,大幅减负提效 需要多角色客服协同时,如销售客服无法解决技术问题,期 @AI小可 帮忙回答下 抱歉,不可以延期了啦,您可以续课3天,1个月,3 个月哦,价格分别是xxx,xxx,xxx 望拉入技术售前一同解答,亦可在群聊中提供多角色+AI的服 务,通过转发历史消息让AI延续会话历史 AI聊 群客服
14. 应用场景 - 客服 营销场景再升级 传统客服营销 繁琐的触达过程: 留资->加好友->了解需求->客群分类->私域推送->问询需要 算法推荐触达率低: 成本高企的算法构建&较短的推荐链路 电商 渠道 80后 职场 女性 AIGC营销客服 杭州 高消 费 多样式展示营销信息 富文本交互缩短转化路径 持续对话进行营销推荐
15. 应用场景 - 虚拟世界群聊互动 小说 漫画 动漫 虚拟角色 虚拟世界观构建 仙境 沉浸体验 互动 哈利魔法 用户与好友互动 平台粘性增加 刘姥姥大观园 传统文创平台 静态的内容 新兴文创平台 动态生成内容 多点用户服务 互动式生成内容 单体用户服务 强社交属性
16. 应用场景 - 社交AI聊天 单聊互动 参与 互动 群聊互动 一键@数字人 参 传统社交软件交互 好友单聊中 无法引入AI 很强的割裂感 群聊中需要 额外建关系 额外的C端 用户交互路径 动 互 与 融合AI的社交软件交互 精简交互 互动感增强 会话消息上下文平滑承续 用户与AI协同多样化、新颖化
17. 难点挑战 01 02 03 04 训练难 选型难 找数难 业务融合难 企业开发者需要从零开始学习 针对特定行业/领域场景,如 优质体验的AI服务,来源于优 深度融合业务AI,才是好用的 大模型的训练方法/策略,了 何选择贴合自身业务所需的垂 质的数据集,匹配行业/领域 AI,云信会贴合具体的业务情 解如何针对特定场景做好海量 类大模型,需要对千百种大模 特征的数据集,短时间收集合 况,定义数据互通方案,如何 数据标记,学习训练工具的使 型进行深度调研,并理解自身 适的“大规模”的数据也是一个 将数据以特定的结构投喂AI, 用方法等 业务特性,保证选型精准,避 门槛 使LLM的定向学习 免后续引入切换成本
18. PaaS + LLM架构 SDK及操作台 低门槛集成的IM+AI能力的UIKit SDK 提示词管理、文档资料自助上传、IM账号生成平台 向量数据库 云信精调过的海量行业数据集 业务数据 结构化转置脚本 企业私有资料库/文档 企业业务系统 关联的数据库 IM历史 消息数据 第三方插件工具集 绘表插件 绘图插件 日期/气象插件 Qwen系列 baichuan 声音/文字转置插件 更多自定义/第三方插件 深度调研的大模型 LLaMA 2 DeepSeek MoE 网易自有的垂类LLM 更多... 支撑资源/服务 本地部署的算力平台(GPU加速服务) 本地部署的数据存储服务 即时通讯云服务 内容合规安全审核服务
19. 优势亮点 丰富的IM行业场景 实施经验沉淀 细分场景的 脱敏精修大数据积累 大量垂类模型 调研信息积累 融合度更高的IM 底层能力 云信SDK/API已累计接入全球180万 作为消息对话通讯服务厂商,云信已 当前市场大模型百花齐放,数千种大 作为IM厂商,云信已提前规划针对 企业开发者,覆盖终端超224亿,对 成功发送2万亿条消息,面向对话式 模型眼花缭乱,云信结合多年对行业 Ai的IM底层能力融合工作,包括消息 各行各业的场景落地有较其他厂商更 LLM,脱敏精修过的消息类大数据为 场景的深刻理解,定向聚焦推进市场 流式打印,第三方大模型消息互通、 深刻的理解,在支撑企业完成低成 特定场景下的大模型训练提供有力保 上通用大模型,垂类大模型的调研工 AI聊等,旨在交付开发者功能融合度 本、高安全、高体验的IM+AI的创新 证;从AI热点发酵以来,云信通过多 作,摸底不同别类的模型特性优势, 更高的产品能力,保证用户最佳体 探索上有丰富的行业经验优势 种合规渠道,持续丰富自己的场景数 积累了在不同场景下应用哪种模型更 验,企业更低的集成研发成本 据集,旨在为客户落地更好的AI体验 贴合业务需要的前置信息
20. 优势亮点 AI应答 AI应答 IM消息 传统 架构 IM消息 上下文 上下文 LLM 每次请求串联 大量重复消息 浪费token成本 无法支撑AI在 多用户海量互动下的 场景化应答 无法关联其他 用户的消息互动 作为上下文 用户A的语料 无法给用户B复用, 也无法沉淀 LLM 对比 AI应答 云信 架构 LLM IM消息 问询 按消息结构 定义分块策略 AI应答 IM消息 从云端服务器 实时向量化嵌入 问询+场景上下文索引 将海量IM消息向量化,并场景化分层 问询 LLM
21. 优势亮点 海量IM数据向量化解决当下场景的问题 通过聊天室 构建 小说剧本 虚拟世界 强化AI 场景化 应答效果 目标场景 强化 AI应答 语料储备 单个聊天室 用户互动发生的 历史故事 可被永久延续 解决问题 在客服沟通中 提供更合理 的应答建议 应答建议可 持续自动优化通过 人工客服记录自动 储备 索引语料
22. 优势亮点 IM终端用户产生 海量历史消息数据 大模型训练师 基于行业场景 垂类大模型选型 结构化 转置 大模型专家 批量标注 行业特征数据 Embedding 向量数据库 大模型训练师 模型微调训练 索引增强 贴合业务的 定制大模型
23. 功能示例 Toast 集成AI工具 聊天工具窗 集成AI工具 数字人结合用户 访问路径数据精准营销 社交沟通中单聊等任何场景 快速Q数字人互动辅助
24. 功能示例 操作台 提供现成的场景配置模板 简易上手的 自助AI能力定义配置流程
25. 交付策略 方案 PaaS部署方式 LLM部署方式 优势说明 01 私有化 私有化 数据更安全,业务健康可控性更高 02 专属云 私有化 服务资源拓展更容易,无需管理物理机 03 公有云 私有化 业务快速部署落地,数据资产更安全 04 公有云 公有云 业务快速部署落地 01 02 03 04 05 提供业务落地成本 控制方案设计 交付配套SDK及操 作台 训练师按调试打磨 提供AI定义和功能 拓展培训指导 提供长期运维 辅助和支持
26. 深入客户场景 发挥核心优势 生态共建落地 Thanks!

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