AnalyticDB与通义千问搭建AI智能客服
AnalyticDB与通义千问搭建AI智能客服
1月15日修改
基于AnalyticDB for PostgreSQL的高性能RAG引擎与阿里云自主研发的通义千问LLM模型，构建一个高性能的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）应用，实现企业的AI智能客服，更高效地解决客户问题。
一、引言
基于RAG技术的AI智能客服能够高效地检索企业私域知识库，并利用大语言模型理解问题的上下文和意图，生成准确、贴切的答案。开发者将企业私域知识上传到智能问答系统后，企业业务人员就能通过提问快速获取公司政策、操作流程、专业知识等信息，客户也能快速得到产品知识、售后问题的答案。
基于AnalyticDB for PostgreSQL的高效向量引擎与阿里云自主研发的通义千问LLM模型，构建一个高性能的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）应用，实现企业的AI智能客服，更高效地解决客户问题。
二、搭建AI智能客服方案概览
大模型虽然可以理解并生成自然语言，但由于缺乏特定领域的专业知识、没有企业的私域知识、知识更新不及时等问题，无法直接用于企业的AI智能客服。为了解决这一问题，企业可以采用RAG技术，从外部知识库（企业的私域知识）检索知识。召回的知识将和原始查询融合成prompt，为大模型提供更丰富的上下文信息，从而生成更加准确的回答。本方案将指导您快速创建一个RAG应用（AnalyticDB for PostgreSQL向量存储+通义千问LLM模型），实现企业的AI智能客服，更高效地解决客户问题。
1、方案优势
简单易用：只需简单的页面点击，即可实现知识检索增强，使大模型有更丰富的上下文信息并生成更准确的答案。同时，本方案提供智能客服的示例代码，方便您快速体验AI智能客服。
灵活且安全管理：向量数据存储在AnalyticDB for PostgreSQL，企业可灵活管理数据。配套的审计、权限管理等功能可满足企业安全合规需求。
性价比高：完成本方案的部署及体验，预计产生费用不超过10元（假设您选择部署准备中相关规格资源，且运行时间不超过1小时，如果调整了资源规格，请以控制台显示的价格以及最终账单为准）。
2、方案架构
在阿里云上搭建的云上私有网络如图所示。实际部署时，您可以根据资源规划修改部分设置，但最终形成的运行环境与下图相似。
附件不支持打印
加载失败，