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基于AI大语言模型的智能问答助手,和你的数据聊聊天

2024-01-24 10:11:58   来源: 本站原创 

提起专业领域内的AI智能问答,很多人的评价是:高效、流畅但不够准确。比如当你让ChatGPT讲述一个并不存在的典故“林黛玉倒拔垂杨柳”,却能得到完整、细致的答案。

对此,金沙集团186cc成色人工智能专家宗云兵博士表示:“大语言模型的幻觉问题,是这种‘一本正经地胡说八道’现象产生的主要原因。为规避这一问题,我们将通用大语言模型引入到行业垂直领域,充分利用企业文档、数据库等数据资产,生成真正有事实依据、符合用户预期的答案。”这也是金沙集团186cc成色最新成果“小金智问”的来源。

小金智问

应用场景一:电力安全应急管理

安全应急管理是电力企业生产运营的重中之重,面对海量法律法规、制度准则,工作人员往往难以准确掌握其中的细则要求。通过金沙集团186cc成色的“小金智问”系统可实现24小时“智能问诊”,工作人员在应急抢修过程中可随时对行业规范要求、突发事件处理方案等进行提问,系统可以给出准确答案以及答案来源,比如“面对12级台风,应该采取哪些应急抢修措施?”等。

安全应急问答示例

应用场景二:销售数据管理

留存在企业CRM系统中的海量数据,受限于展示形式、颗粒度的不同,往往难以实现快速定位。通过金沙集团186cc成色的“小金智问”系统可实现针对数据库的问答理解人类随机描述的自然语言,并从分散在数据库的多表数据中精准提取答案,回答“某产品在证券行业的总销售额是多少”,“某产品在证券行业销售额最大的3个单子分别是什么”等问题。

销售数据问答示例

上述场景,可将AI智能问答划分为文本问答和数据库问答两类。其中,文本智能问答可解决用户关于“是什么”“行不行”的问题,数据库问答可解决用户关于表格中数据求和、排序、过滤、计数、分页等方面的问题。

“基于大语言模型、检索增强生成、自然语言处理等技术,我们解决了智能问答过程中的上下文感知、复杂语义理解和推理、数据治理、数据计算、多维表格处理等难题,从大量的数据和信息中抽取出最优答案,并实现回答内容的推本溯源,避免大模型‘胡言乱语’现象的发生。”宗云兵博士介绍道。

数智化转型趋势下,大模型智能问答可以基于不同行业的业务场景演变成各类智能工具,创新业务流程和交互模式,实现企业生产经营的降本增效。比如基于学习专业文献和专家知识库的设备运维咨询、依托海量数据报表准确分析经营状况的财务数据管理、根据用户需求准确给出解决方案的数字化建设咨询、提供全天候政务服务的便民客服、为用户答疑解惑的法律顾问等。

未来,金沙集团186cc成色将继续探索基于AI大语言模型的智能问答方案,在应急管理、安全监察、财务管理、客户管理等更多行业应用场景中的应用,让AI真正听懂用户需求、解答用户疑惑,助力企业业务创新和数智升级。