通义晓蜜是阿里云智能客服板块的全新升级
大模型的爆发为企业服务带来突破对开发者：更低的开发成本。
生成式带来创造力。
类人的咨询服务。
大模型直接应用企业服务仍有巨大鸿沟不等于通识
·与企业数据良好结合仍需探索。
实际问题
·深度融合到业务场景中。
·符合企业价值观。
·数据安全。
持续进化
·推理性能仍需优化
·企业需要合理ROI
大模型时代下需要重新设计产品
通义晓蜜-大模型范式下的企业智能服务产品体系
通义晓蜜核心理念·智能对话难度极高。
·通义千问作为底座。
·SaaS & 易于集成。
·售前到售后全流程。
·工单、CRM配套模块。
·连接知识即可对话。
·智能化的坐席工作台。
·安全、可控、合规。
·大模型应用持续创新。
通义晓蜜-大模型范式下的企业智能服务产品体系·建设机器人知识库，FAQ、对话流…
·在冷启动阶段优化模型，测评一标注-训练一测评...
·逐个干预高难度badcase。
·持续优化、迭代机器人知识和答案。
·C端用户提问，点赞点踩。
局限性
·成本高：专门为机器人构建知识库，答案需要人工配置。
·周期长：冷启动周期较长。
·不够A1：基本靠语义相似度判断，无法“理解”语言。
应用场景
·智能客服问答。
·智能办公助理。
·更多是“问答”而非“对话”。
通义晓蜜-对话机器人 产品架构
对话机器人(通义版)产品优势及特点
更智慧的交流方式
三大类五大核心问答能力
支持机器阅读、文档阅读问答。
查询一般类知识。
知识问答产品介绍：
pdf、doc/docx、txt、markdown、网页、excel、高频问答等作为文档知识导入，使用检索增强(RAG)与大模型结合，实现智能服务领域的知识问答开放对接企业知识库，可做知识库集成接入知识管理工具，通过对知识解析结果，专业背景知识的管理运营，可以有效提升知识问答效果。
·开箱即用。
·可运营，效果可靠。
·智能服务领域RAG最新实践。
·保险、政务、电商、零售等行业的知识应用实践。
·服务领域微调的专属大模型。
适用场景
·售前、售后咨询助手。
·企业员工助手。
·知识查询助手。
效果运营
·文档、网页解析策略。
·知识片段编辑。
·业务实体管理。
知识运营
数据问答：支持结构化数据的NL2SQL产品介绍：
·连接excel、DB表，在服务对话中数据信息查询和数据分析。
·内置聚合计算能力，支持对查询结果的比较，判断，同环比计算等能力。
·连接数据即可问答。
·覆盖常见的数据查询能力。
·支持跨表查询。
·可运营，效果可控。
·常见的图表展示。
适用场景
·（员工）信息查询。
·动态监控分析。
效果运营
·提供 表召回（同义词、描述），SQL强干预，环境变量
数据问答：支持结构化数据的NL2SQL
·支持属性约束/排序。
·即将支持复杂嵌套查询。
·支持多表查询。
·支持聚合、判断、比较、分组统计等基础计算。
具备异常检测、同环比分析能力
·支持异常检测
·支持同环比分析
·支持TopN查询
·探索趋势、分布、洞察等分析
数据问答：连接即可查询，快速干预，图表化展示·支持属性约束/排序。
·即将支持复杂嵌套查询。
·支持多表查询。
·支持聚合、判断、比较、分组统计等基础计算。
具备异常检测、同环比分析能力
·支持异常检测
·支持同环比分析
·支持TopN查询
·探索趋势、分布、洞察等分析
数据问答：连接即可查询，快速干预，图表化展示
·支持大数据量数据管理。
·支持数据库API快速对接。
快速干预，提升问答准确率
·用户问法可指定具体数据表回复
·支持对用户问法配置SQL示例模板
·配置表头/表值同义词
·支持数据表/列两个维度外部传参
NLG能力增强，丰富的图表能力
支持表格、饼图、柱状图、折线图等图表。
多行列表支持翻页。
支持反问、澄清卡片。
支持回复展示其他列。
传统基于状态机的任务型对话
效果：难以处理多意图、混淆意图
效果：严格按照流程处理，无法灵活跳转
效果：回复内容固定
任务流程产品介绍：
·全新流程画布，编排好业务流程即可进行对话，无需理解传统NLU概念，上手门槛大幅降低。
·晓蜜LLM遵循流程配置，灵活自然与机器人进行对话。
·使用API插件与业务系统对接，实现在对话内实现业务查询（eg.航班查询、天气查询）、业务办理（eg.引导下单，退换货申请）等服务。
·零代码。
·设计业务流程即可对话。
适用场景
·售前引导下单。
引导下单场景示例
轻松连接即可对话更快速：化繁为简，快速填写机器人基础信息！
更轻松：拖拽式导入原文件(PDF、doc/docx、txt)，快速连接（网站、数据库、业务流程）。
更便捷：一键部署，所见即所得。
自动化高频问题挖掘功能，更多确定性
·支持多次挖掘。
·人工确认是否采纳，保存为高频问题。
快速智能荐句功能，轻松配置知识·支持荐句模型数据集自定义上传。
·支持PAAS API批量调用荐句。
·支持自定义问句选用。
·支持批量刷新推荐问法句式。
端到端效果测评，提前发现问题，优化对话效果
·自定义测评维度及分值。
·提供引用文件来源、引用片段预览等信息辅助测评。
定制对话大模型，享受专属定制模型服务
·支持部署对话大模型。
·一键绑定到机器人，模型快速应用。
可视化数据看板，快速支撑业务决策
·可视化呈现数据维度，呈现业务波动数据。
智能对话机器人（通义版）公共云安全策略
账号统筹，权限分级，安全可控
·系统管理：单业务空间下子用户授权、管理内置/自定义
ChatUI个性化交换+API灵活集成部署模式
·支持依据需求个性化定制专属问答对话框。
·ChatUI开源框架及调用，灵活部署集成至不同渠道。
全维度开放集成API开放矩阵
·删除指定实例。
·修改指定实例。
·获取指定实例详情。
·获取全部机器人实例列表。
·指定实例管理知识类目。
·FAQ增删改查及列表。
·FAQ发布、失效、移动类目。
·文档增删改。
·知识评价。
·知识检索。
·删除意图。
·修改意图。
·指定意图详情。
·获取意图列表。
·删除实体。
·修改实体。
·获取实体列表。
·获取系统实体列表。
·获取实体成员及同义词。
·问答反馈。
·输入实时推荐。
·统一NLU。
·删除用户。
·新增角色。
·删除角色。
·修改视角信息。
·获取指定视角信息。
·创建发布任务。
·取消发布任务。
·查询发布进度。
政务行业：企业服务中心“西湖企服”数智平台是全省首个AI助企平台，统筹整合了西湖区营商环境数据、政策、资源、服务和各类数字化应用，以AI技术为企业量身定制服务事项，通过整合企服中心的几十篇政策文档和几百条走访调研企业诉求及应答问答数据，实现精准助企，无事不扰。利用生成式大模型、大规模预训练知识模型新一代智能技术，在通用大模型基础之上，强化政策企服领域知识训练，实现企业政策相关服务咨询的智慧化。
金融行业：保险员工智能辅助知识查询项目背景：加快业务响应、打破专业知识孤岛，促进组织整体技能提升、知识沉淀，形成大模型应用的先发优势。
项目目标：通过在现有的 Chat-trust 中接入基础大语言模型，显著提升Chat-trust 的语义理解和对话交互能力； 2023 年度内实现内部使用渗透率达到90%；问题解决率达到90%。
项目需求：企业知识库项目，通过收集企业内各部门的知识，依赖大语言型的能力，实现用户可交互式的问答，从而解决企业内日常经营中的部分场景，如新员工快速了解公司业务部门对专业知识的问询、线上运营或品宣在文案创新场景的需求等，解决与企业知识高度相关的场景的问询。
项目范围：覆盖全公司内可提供文档类的知识，包括保险产品条款、法律政策咨询、内部规定、APP及活动手册、行业研究报告等。
项目整体建设方案：
项目效果：极大程度降低知识构建成本、拟人的客户体验、以金字塔原理为指导的推理回答、基于开放API，可以被嵌入其他应用场景，充分支持场景二次开发。
腾讯云人脸核身是一组对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件，包含证件OCR识别、活体检测、人脸1:1对比等能力，以解决行业内大量对用户身份信息核实的需求。
对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件
包含证件OCR识别、活体检测、人脸1:1对比等能力
解决行业内大量对用户身份信息核实的需求
支持使用 App SDK、PC H5、API 等多种接入方式
通义星尘是基于通义大模型设计的，它是一个能够快速创造独有人设、风格的角色对话智能体，可在多种场景中进行人工智能互动，广泛应用在角色扮演、智能NPC等领域。
角色对话智能体
AI虛拟陪伴
AI角色扮演接入
智能对话
云享智慧时尚零售行业大模型解决方案自然语言的理解和重组。相量化的智能匹配，增加搜索的稳定性，对购买意图的识别，准确给出符合信息关联性的结果推荐。
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