服装借助AI解放生产力+智能客服+欧税通CTO

曹海潮AIGC产品负责人禾观科技 禾观科技是一个2018年8月成立于杭州的跨境快时尚品牌。 禾观科技借助国内供应链出海红利，精细化、系统运营以及零库存商品模式，快速在东南亚市场扩张，以服饰、饰品、家居等高性价比的优质产品赢得东南亚年轻消费者的追捧，跻身成为东南亚炙手可热的快时尚品牌。 关于禾观科技 禾观科技的主要消费群体为18至24岁的年轻人群，通过整合国内供应链资源，向消费客群提供包括服饰、饰品、家居在内的高性价比货品。 服装上新流程介绍 顶层驱动数智升级 技术匹配业务场景 AI驱动的业务协同 顶层目标驱动 •AI商业价值挖掘，整体布局•顶层设计&目标牵引•业务组织协同调整•AI创新业务赋能企业增长 •梳理业务流程，探索AI应用最小切口•联合亚马逊云科技与业务共创，具象需求•认清AI，普及AI，用好AI •评估AI解决方案，预研技术路线•评估计算成本，量化提效指标•内部系统集成•基于AI Infra建设 禾观面临业务挑战 多品牌营销，设计/选款周期长 底层产品标签数据全链路未打通 扩张海外市场对拍摄上新时效要求高 禾观AIGC解决方案 “千人千面”的商品图个性化推荐策略 AIGC系统架构 禾观AIGC实践总结 Thank you! 生成式AI应用之品牌取名一键生成 欧税通CTO罗时民亚马逊云架构师总监柳向全 亚 马 逊 云 科 技 帮 助 企 业 快 速 构 建 生 成 式AI应 用 端到端的构建生成式AI应用的关键路径 亚马逊云科技生成式AI应用能力概览 灵活性多个基础模型选择 安全自定义为客户企业定制基础模型 成本效益最高的基础设施专门设计的机器学习芯片 Amazon BedrockGuardrailsAgent知识库基础模型 使用熟悉的控件与亚马逊云科技服务深度和广度的集成 生成式人工智能提供技术支持的解决方案 欧 税 通 介 绍 及 品 牌 取 名 互 动 展 示 欧税通简介 欧税通集团，成立于2019年，是国家高新技术企业和专精特新企业。2020年推出一站式跨境电商合规云服务服务平台，致力于用创新的产品和服务提升全球出海合规业务健康发展。欧税通总部位于中国深圳，目前在杭州、厦门、郑州、长沙等地设有分公司，同时在全球多国设有超过50家本土公司及服务机构。 欧税通集团旗下现拥有欧税通、麦德通、小贸出海等知名品牌，提供税务、产品合规认证、品牌合规、境外工商等一站式出海合规云服务，业务覆盖全球220+国家和地区，目前已为20W+出海企业提供国际合规服务。 欧税通简介 业务覆盖国家及地区 客户数 两上央视采访 国家部委站台发声 中国跨境电商合规行业市占率第一 龙永图 2024年艾瑞咨询权威发布：每3个跨境电商卖家中，就有1个正在使用欧税通 现任中国国际经济交流中心副理事长 衷心希望我们的跨境电商企业，像欧税通这样的服务企业能相互支撑，互利共赢，这样不仅可以使得我们的跨境电商做得更好、也可以促进为跨境电商服务企业的发展。 2021年3月5日欧税通首次亮相央视财经频道《正点财经》 何茂春 国务院参事 经济外交研究中心主任 清华大学社科学院国际关系学系教授 像欧税通CTO罗总说的我们需要帮助中国卖家降低成本，提高效率。只有这样大家才能加入这个体系化，这也是我们中国今后改革的大方向。 欧税通集团跨境生态链体系 包装法、电池法、WEEE玩具法、纺织法、轮胎法、纸张法、家具法、DIY和园艺工具、体育和休闲运动 美国、欧盟、中国、英国、加拿大、日本、德国、澳大利亚、墨西哥、泰国、马来西亚印度尼西亚、新加坡、巴西、印度、韩国、菲律宾、俄罗斯、阿联酋、沙特、越南 平台优势 国内唯一跨境合规云平台 数字化赋能全链条 以VAT为切入口,自动化产品矩阵覆盖各类合景,RPA+API应用效率国内外行业领先 自研算法分析销售线索,高效触达客户；数字化赋能上游供应链,极致效率持续引领行业 跨境合规资产云化 高精尖核心团队 集成用户全平台合规资产,行业内第一家实现数据分析和预警功能的服务商 创始团队深耕跨境服务领域10余年，均为沉淀丰富的税务知识、行业经验和前后端资源的复合型人才 商标智能取名架构图&流程图 智能商标起名首先是通过用户的偏好(行业、风格、企业愿景等)来做正向提示然后通过查询数据库中已经存在的类似的商标名称等信息作为反向提示词最后，Claude 3结合正向+反向提示词来生成一批商标名称来给用户挑选。 Thankyou AI基础平台架构赋能智慧客服 晁方基础架构负责人WEEE! 关于Weee! Weee!成立于2015年，是美国领先的亚裔和西裔电商平台，总部位于旧金山湾区，致力于为北美家庭提供新鲜实惠的全球美食。 Agenda •构建企业级AI基础平台•AI基础平台赋能业务应用•探索AI Agent的评估 回顾应用架构发展历程 大模型时代我们应该如何创新我们的应用架构？ 应用架构新范式 什么是Agent 什么是Agent 引自：https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/ AI基础平台-系统架构 AI基础平台与业务系统的集成 AI基础平台部署架构 Amazon WebServices DB Privatesubnet Private subnet DynamoDB专词存储 Amazon AuroraPGSQL AmazonElastiCache AmazonS3对象存储 Amazon OpenSearch Service知识库向量数据库 AmazonBedrock Prompt设计–依据CO-STAR原则 角色定义和任务描述：明确角色和任务，确保操作有清晰的目标。你是一个[角色描述]。你的任务是[任务描述]。结构化输入：接受用户提供的信息，确保输入清晰。 -只输出JSON格式，不要输出其他信息。 -JSON需要包含以下字段：-case_description_cn:将用户提供的信息翻译为简体中文。-picture_description:对用户提供的图片进行识别与理解，控制在50个字以内，体中文。-question:总结用户的意图，控制在50个字以内，简体中文。-is_kb:如果上下文中查到了相关知识，值为TRUE，否则为FALSE。-reply_cn:将回复的内容翻译为简体中文，如果上下文没有返回任何知识，回答N/A。-reply_customer:将回复的内容翻译为用户的源语言。示例参考：提供一个示例输出，帮助理解预期结果。 {{用户提供的信息}}详细的操作指引：提供操作步骤和特定情境处理说明，确保操作一致性和灵活性。 -以[角色描述]的身份回复用户。 -如果有不确定的，对用户进行安抚，告知我们会升级到专员处理。- [特定情境处理说明]-如果上下文没有返回任何知识，回答N/A。 { "case_description_cn": "[示例用户提供的信息翻译]","picture_description": "[示例图片描述]","question": "[示例用户意图总结]","is_kb": "TRUE","reply_cn": "[示例回复内容翻译]","reply_customer": "[示例回复内容翻译为用户源语言]"}规则说明：规定特定规则，确保操作符合预期。 结构化输出：使用JSON格式规定输出内容，确保输出一致性和可读性。 - [特定规则说明] AI基础平台赋能业务应用 智能客服系统的进化 AI基础平台加速应用创新 AI基础平台搭建 Agent的实现订单状态查询 非常抱歉给您带来不便。您的订单可能因为交通或其他原因出现了延迟。我们建议您可以通过以下方式查看最新的配送状态： 1.登录Weee！APP或网站2.点击"我"－"已发货订单"－"查看物流"3.在那里您可以看到最新的送货时间更新和司机上传的送达图片（如果有的话） 同时，我们已经将您的反馈转达给相关物流部门，他们会重视这个问题并努力改善配送时效。 再次为给您带来的不便表示歉意，感谢您的理解和耐心。 AI基础平台与客服系统的集成 客服系统 原有系统：客服邮件/工单撰写界面 Phase1：客服对AIAgent的回复进行确认 客服规则 专词库 Phase2：AIAgent直接回复客户邮件/工单 业务系统查询 Phase3：最终用户实时Chat交互 生成式AI赋能智慧客服 探索AI Agent的评估 AI模型测试与评估 对实际输入/输出进行断言测试•包含或排除特定短语：确保输出符合预定义规则。 •输出长度检查：验证输出的单词、句子或字符数量在预设范围内。•执行与评估：运行生成代码，确认结果是否符合要求。 应用场景：每次修改提示词或RAG管道时执行测试。 LLM-as-Judge进行模型比较•避免偏差：交换结果的顺序，避免因为位置产生偏差。 •允许平局：输出质量相同时，允许平局。•利用思维链：让评价模型使用思维链解释评估的过程，可以得到更好的评价结果。 应用场景：评估新的提示策略是否有回归问题。 “实习生测试”•问题复杂度：如果“实习生”不能给出正确答案，则该问题可能不适合大语言模型。 应用场景：对于大模型应用场景的难易度进行问题复杂度评估。 AIAgent回复的质量指标 Thank you!WEEE!晁方Thank you!