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。
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