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圖為大模型一體機的優(yōu)秀落地案例:圖為語伴

八爪魚快跑 ? 來源:八爪魚快跑 ? 作者:八爪魚快跑 ? 2024-10-09 15:14 ? 次閱讀

隨著客戶對即時、準確信息和解決方案的期望不斷提升,企業(yè)面臨著處理大量客戶咨詢、減少人力成本、提高服務效率等多重挑戰(zhàn)。

而圖為大模型一體機的誕生,就是為了應對傳統(tǒng)的人工客服在處理客戶咨詢時,其產生的數據如聊天記錄、通話記錄等,往往需要手動收集,不僅效率低下,還容易出錯。

同時,人工客服在工作過程中可能會因生病、請假等原因無法正常工作,影響服務的穩(wěn)定性。再加上人力成本的不斷攀升,企業(yè)雇傭和維持一支龐大的人工客服團隊無疑需要投入大量資金。

wKgZoWcGLW2AY0mOAABDxM9NpII995.jpg圖為語伴

圖為語伴正是在這樣的市場背景下應運而生,它利用圖為大模型一體機、人工智能和邊緣計算技術,為企業(yè)提供了全新的智能客服解決方案。

圖為語伴的產品定位明確,對于銷售而言,它能夠幫助他們快速了解各個產品參數,為客戶提供及時服務;

而圖為語伴對于客戶來說,無論是售前還是售后,都能通過圖為語伴獲得全天候的咨詢服務。售前階段,客戶可以直接了解產品性能,方便快捷地為購買提供支持依據;售后階段,圖為語伴則提供全天24小時售后咨詢服務,及時響應客戶,提高客戶滿意率。

在技術架構上,圖為語伴利用LLM(Large Language Model)模型進行用戶問題的理解,并對用戶的問題與知識庫內容進行匹配。對于匹配度高的問題,它直接返回答案給客戶;對于匹配度不高但相關的問題,它可以對知識庫的內容進行總結后給出建議;而對于無關問題,LLM模型能夠理解復雜語境,給出合理的引導,讓用戶能夠繼續(xù)詢問與邊緣計算相關的問題。這樣的技術架構不僅保證了答案的準確性,還大大提升了問題的處理效率。

wKgaoWcGLW6AcfkmAAL6mQQBOOA522.jpg圖為語伴

圖為語伴。它支持復雜對話場景下的語言理解,能夠回應各種語境下的用戶請求。同時,其語言生成能力也十分強大,能夠生成自然、流暢的回答。

基于LLM模型的即時推理能力,它能夠實現秒級響應,快速對客戶問題進行回應。此外,它還支持英/漢輸入與輸出,滿足多類型客戶服務需求。

在產品優(yōu)勢上,圖為語伴同樣表現出色。它能夠快速處理大量客戶咨詢,提高服務效率;基于LLM模型,提供高度準確的答案和建議;提供全天式7/24小時不間斷服務,確保在任何時間都能給予客戶幫助與支持;全面了解客戶遇到問題,同時了解產品缺陷,為下一步優(yōu)化做準備。

wKgZoWcGLW6AVTOAAAGEe0a11UI417.jpg圖為語伴

在產品部署上,圖為語伴也十分便捷。用戶可以通過部署在自由渠道的入口,輕松訪問。

通過多個成功案例的展示,我們可以看到圖為語伴在售前咨詢和售后咨詢中都發(fā)揮了巨大的作用。

售前咨詢階段,它能夠提供產品基本信息、規(guī)格性能等咨詢解答,以及線上購買入口,直接引導用戶完成購買流程。售后咨詢階段,它能夠準確識別用戶關于產品故障、使用疑問等問題的描述,并推薦相似問題的解決方案。

wKgaoWcGLW-ABHVpAAJZgPX7WLw003.jpg圖為語伴

展望未來,圖為語伴將繼續(xù)進行后續(xù)迭代升級。計劃引入多輪對話技術,支持更復雜的用戶查詢和咨詢需求;根據用戶咨詢歷史信息/偏好,提供更加個性化的產品推薦;建立高效的知識庫更新機制,確保對話機器人提供的信息準確可靠。

總之,圖為語伴以其出色的功能特點、顯著的產品優(yōu)勢和便捷的產品部署方式,在智能客服市場中樹立了新的標桿。

審核編輯 黃宇

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