知识引擎：分钟级打造大模型应用

关于腾讯云智能 1000+篇论文入选全球顶会/期刊 8000+项AI相关专利 亚 太第 一中 国第 一 ID C发布的《2024年AI公有云市场份额（包括CV、对话式AI、自然语言处理、智能语音、机器学习）》，腾讯云位居第一梯队。 入选ID C《MarketScap e：2022全球通用计算机视觉厂商评估》。中国唯一入围该报告的厂商，位于市场“主要玩家”位置。 唯 一连 续5年 入选 入选Gartner魔力象限《2024全球云AI开发者服务魔力象限报告》。唯一连续5年入围的中国云厂商；计算机视觉中国第二。 信 通院 产 品能 力 最高 等 级认 证 腾讯云TI平台获得信通院人工智能开发平台功能评测的最高等级认证4级（国内首批），在全能力域的产品能力达到国内最高水平。 从Saas到Paas，腾讯云智能提供一站式DeepSeek解决方案 企业内外部服务智能化转型需要关注的重点和难点 企业知识-多为流程及操作性内容，形式丰富且复杂程度高 AI算法能力支持 1、图文并茂、排版不规则 3、涉及业务接口多、涉及反问澄清 OCR多模态表格 文字综合检索语义切分多轮对话问题澄清 2、流程形式多样、检索易出错 平台使用-对用户体验、系统便捷性和高可用性要求高 AI工程能力支持 1、用户体验 2、系统操作/对接便捷 3、安全、高可用 管理后台角色划分、知识管理、运营调优······用户端体验答案形式、答案追溯、点赞点踩知识标签API调用任务型流程画布 •回答准确率•开始响应/完成回答时间•用户评价及数据收集•上下文 理解与多轮对话•问答输入与输出形式•······ •知识 库管 理集 中但权限独立•知识文档维护便利•API方式对接，便于入口集成•······ •模型备案•本项目知识文档和数据安全•系统高可用，冗余和故障切换机制 搭建企业级智能体应用，我们需要什么“装备” 三大模式，助力分钟级搭建DeepSeek企业级智能体应用 工作流模式 标准模式 使用指定的工作流来响应用户所有对话。如果你对应用的执行流程，有更加个性化的需求，可以通过工作流，来拖拉拽各种原子能力，编排你想要的流程。 Agent模式由大模型进行任务 自 主 规 划 和 工 具 调 用（function-call），可实现高效应用搭建。适用于有灵活回复或快速搭建需求的服务问答场景。 平台内 置最佳实践 流程，只需导入文档/问答对，即可达到更稳 定和精确的 知识问答效果。适用于企业 知识服务、产品咨询等严肃问答场景。 标准模式：文、图、表多模态检索优化、能力升级 •一站式创建、配置、发布智能体，从0-1搭建企业内部员工的知识服务平台；•深度结合「私域知识库」，让大模型结合垂直领域知识提供更加精准、专业的问答服务。 标准模式：文、图、表多模态检索优化、能力升级 query：制动系统怎么保养？ 腾讯云RAG+DeepSeek：图文并貌的产品操作说 说明书样例 工作流模式：面对复杂业务流程，支持用户快速编排应用 •提供10+画布节点，编排复杂应用，复杂流程的执行准确率和对话完成率效果领先。•适合处理过程复杂且分支较多、对结果准确性要求高的业务场景 •通过可视化拖拉拽的方式编排不同的原子能力，零代码/低代码构建业务流程。 •其中参数提取节点，支持多参数同时提取、基于对话历史进行多轮反问澄清等优势能力，对话效果更优势。 •大 模 型 相 关的 节 点 均 接 入DeepSeekR1和V3模型，可支持自由选择和切换。 工作流模式：面对复杂业务流程，支持用户快速编排应用 支持多轮交互 配套功能完善 •多轮对话：多轮对话中，系统自动分析必填信息完整性，如果不完整则自动反问澄清，引导用户提供必填信息•灵活跳转：系统支持灵活的工作流跳转，每一轮对话都会由模型进行意图理解并使用最佳的达成方式满足该意图。 •工作流调试：多轮对话调试，支持展示处理路径及详情。•节点调试：代码节点提供了运行环境及IDE，支持用户在线编辑运行。•快捷反馈：为用户提供了一键问题反馈功能。 选中对话内容，支持查看调试内容及历史处理路径 代码节点支持在线运行调试 Agent模式：自主规划和工具调用 •由大模型自主拆解任务和规划路径，模型主动选择和调用工具，并能够主动纠错和反思，回复效果更灵活。 Agent模式：自主规划和工具调用 •知识引擎新Agent模式：把工作流画布转换成流程描述语言（PDL），通过Agent理解全局流程，保证对话准确率基础上，以更加灵活的方式应对超出范围的问题。 •传统画布：工程执行确定流程，超出范围的问题无法灵活响应；•业界普遍：直接执行工作流，不支持多轮对话，或对话准确率低。 无对应结果时，主动推荐符合要求的其他医院 超出范围问题，灵活响应 记忆上文的挂号时间信息 联网搜索+内容审核：更全面，也更安全 联网搜索 内容审核 【数据隔离】 【降低使用门槛】 •知识引擎保证不使用企业数据用于外部大模型训练，严格落地数据权限管理措施；【数据加密】•加密技术，保证企业导入的私域知识的数据机密性和完整性；【安全审计和监控】•知识引擎建立有效的安全审计和监控机制，及时发现和处理安全事件。 •持续降低工具使用门槛，让一线生产、经营人员“零门槛”用上大模型，减少对技术人才依赖，加速生产经验与模型技术融合。【提高平台适配性】•未来，企业生产场景都将用AI重构。大模型工具，要能匹配、适应不断扩大的场景需求，同时兼顾效率与成本。 更多场景，持续创新，携手共赢 •这类场景主要是使用大模型进行分析，并指导下一步的行动。•比如智能招采场景，很多机构就用大模型对供应商做辅助评审分析；医疗领域，医院采用大模型帮助医生做辅助诊断等。 •虽然内容生成是大模型突出的能力之一，但是存在一定幻觉。•金融、教科、传媒等行业客户开始尝试把大模型的生成能力用于研报内容生成、文档生成、媒体内容生成等场景。 •这类场景是用大模型来提升研发人员编程的效率。•金融行业是对AI辅助编程需求最突出的行业，金融企业有一定规模研发人员，利用大模型进一步提升研发团队效率。 •这类应用场景需求突出，知识问答主要用于内部知识的高效分享，以及对外服务的提效。•通信、政务、能源、教科、金融等行业的招标人都偏爱这类大模型的使用场景。 •这个场景主要是用大模型提升客服服务能力，或者引入数字人作为数字客服。•客服机器人理解能力得以大幅提升，回答的精准性也大幅提高，降本增效的效果非常明显。 谢谢观看