ChatGPT 的大型语言 模 型（ Large Language Models ， LLM ） ，是 一种由包含百亿以上参数的深度神经网络构建的 自然语言模型。 简单来说 ，大模型就像是一个拥有巨大知识库的 学者 ， 它通过阅读和学习大量的书籍（数据） 来掌握语言的规则和知识 ，从而能够在各种任务 中取得优异的成绩。 02 、大模型技术概 述 对话式交互会成为下一个具有超级增长点的交互方式 景 01 客服领域场景概述 02 大模型技术概述 03 大模型在客服领域的应用场景 04 某某银行的大模型客服助手实践 05 未来的发展方向 目录 CONTENTS 目前客服知识库的内容不够全面并且更新主要依靠人工 ，耗时费力 ，导致在线客服机器人的自助解决率较 低 ，增加了人工客服的工作负担和客户的等待时间● 客服效能面临多重挑战 电催的优秀话术提炼主要依赖于人工 筛选和总结 ，效率低下 ，且难以充分利用数据 潜力 知识库运营效率低成本 项目目标 打造“客服智能助手 ”赋能远程银行客户服务业务。按照通话前、通话中、通话后的端到端业务流程闭环 ，形成事前知识库运营 提效、事中副驾驶赋能、事后质检守护 ，助力客服工作模式和效率的全面升级。 通过实时理解对话情境和向量化的知识库， 利用检索增强生成技术（ RAG ） ，实时推 荐合适的话术 ，大幅提升了客服的效率和

算、应用支撑、 运行管理等提供基础支撑和算力保护。 3 、数字孪生平台包括数据底板、模型库、知识库等。数据底板为模型库和知识库提供算据； 模型库和知识库为典型应 用提供算法。其中 ，数据底板包括基础数据、 监测数据、 业务管理数据、地理空间数据和外部共享数据 ，模型库包括 水利专业模型、智能识别模型、 可视化模型 ，知识库包括多年运行管理经验凝练成的专家经验和业务规则。 4 、 业务应用平台包括供需水感知与预报 水公共服务及灌区一张图等主要业务模块建设。 网络安全体系 主要包括组织管理。 安全技术、 安全运营、 监督检查、数据安全等方面的技 术 数字孪生平台 包括数据底板 ，模型库和知识库建设。 信息化基础设施 包括立体感知体系， 自动控制系统， 支撑保障体系等建设。 运行维护体系 主要包括运行维护制度建设和运行维护管理要求。 与地形融 合 地形 影像 倾斜摄影 视频监控 水面 P20 。 按需构建模型库、 知识库 ，奠定数字孪生 漳河的智慧核心。 模型库主要包括漳河水库洪水预报、 防洪 调度模型 ，漳河灌区来水预测、 需水预测、 水资源配置、 输配水联合调度、 水流模拟 模型 ， 以及视频识别模型等。 知识库主要包括漳河灌区各水利对象关联 关系、 业务规则库、 历史场景库、 方案 预 案库。 2

等信息化系统，管理激光器光学路径、传感器电路等核心部件 的设计版本、BOM及工艺变更，形成完整的产品设计资料，规 范管理产品设计与版本。 三级：精密仪器参数化、模块化、协同化设计。应用典型 零部件标准库和设计知识库，集中统一管理标准部件、感觉转 换部件、转换变大传输部件、驱动控制部件等组成部件的参数 化模型，以及激光器校准参数库、材料热变形补偿模型等工艺 信息数据。实现产品设计与工艺设计的协同，实现数据跨部门 用工艺信息化系统统一管理镀膜、传感器装配等核心工艺的流 - 11 - 程规范与版本控制。采用基于模型的数字孪生、物理仿真等理 念和技术，进行工艺的快速验证，提前发现工艺设计的缺陷。 三级：工艺与材料知识库优化复杂工艺与制造的一致性。 构建行业工艺知识库并关联材料特性库（如热膨胀系数），支 持光-机-电多物理场耦合工艺仿真。打通设计与生产系统，确 保高精度组件的制造一致性，实现复杂工艺链（如激光干涉仪 镜组装调）的跨 用服务管理系统记录售后服务信息，集成设备运行数据，生成 安装调试报告电子档案，并对售后服务的光路校准、探针更换 等环节制定标准化作业模板，实现服务流程规范化。 三级：故障知识库结合 IOT 远程运维实现预测性主动服 务。构建仪器故障知识库，应用IOT等技术技术远程监控运行 状态和性能数据，实现远程定位复杂故障根因、故障排除，减 少现场服务需求，降低精密仪器设备停机时间。与客户系统共 享历史报警日

04 集团信息化数字化现状 金蝶合作项目分享 AI在项目上的应用 01 目录 24 结合AI的费用智能化应用架构 知识库 （RAG） 执行 运营 经营指标 风控指标 向量化 企业制度 知 识 运 营 数据权限 知识管理 知识运营 知识库 规则管理 行业库 ...… 业财 数据中心 数字员工工作台 费控应用 AI制单 规则引擎 图像识别 AI问答 制度问询 识可用性 知识体系 建立起一个科学合理、易于使用 的知识管理运营体系。 知识问答系统构建 依据高质量知识、完善的知识体 系，设计出高效、准确的知识检 索系统 基于自建知识库的智能问答 …… 预置QA2 知识库 用户提问 传统ChatBot 相似度 关键词 学习、理解 VS 传统问答模式下，知识运营人员需要梳理多年累积的 知识文档，花费大量时间形成预置QA问答题库。用户 提 知识问答，进行模糊性答复。 大模型+RAG模式下，知识运营人员直接上传知识文 档，无需预置问答。用户提问时，智能问答助手首先 理解用户意图，然后通过RAG从多个知识库中检索相 关知识并，并由大模型归纳成一段完整回答。 知识库 用户提问 大模型智能问答 预置QA1 …… 文档2 文档1 基于简易NLP的QA问答 基于大模型的问答助手 智 能 问 答 价值提升 知识沉淀成本更低

客户互动Agent • AI自动转文字 文档、客服、IM对话、 视频会议、现场录音、 销售录音、人工销售记 录等多模态语料转文字 • 实时话术与知识赋能 在和客户沟通过程中基 于知识库实时话术引导 推荐 • 互动洞察 针对互动内容做话题、 需求、关注点、待办、 新机会、参会人态度、 关注点等洞察 • 客观还原客户现场 基于和客户互动的原始 语料，还原客户现场， 03. 优秀话术洞察  洞察销售和客户沟通的优秀话术，纳入销售知识库中，用于 后续的销售赋能和培训 客户情绪识别 洞察数据结构化 ShareAI-销售场景四：客户互动Agent，AI实时话术建议与知识赋能 01. 互动话题建议  预设与客户对话的SOP，引导销售带领沟通话题  AI建议互动话题：基于客户特征及知识库，自动输出互动话 题建议，在员工与客户互动中，实时引导销售关注重点话题 现场服务中 服务完工后 01. 服务工程师上门前  AI总结工单要点，预测维修备件需求，提醒工程师备齐材料与 工具，减少返工，提升效率 02. 到达客户现场  AI根据同类产品维修历史和知识库，智能推荐解决方案，提高 一次修复率 03. 维修完工后  AI将工单维修记录结构化总结，沉淀为组织资产，便于经验批 量复制与传承 AI提醒工单任务要点 故障解决方案推荐 备件和工具需求建议

........................................................................................ 11 4.3 知识库 ........................................................................................... 13 5 应用支撑、运行管理等提供基础支撑和算力保障。 2.2.3 数字孪生平台包括数据底板、模型库、知识库等。数 据底板为模型库和知识库提供算据；模型库和知识库为典型应 用提供算法。其中，数据底板包括基础数据、监测数据、业务管 理数据、地理空间数据和外部共享数据，模型库包括水利专题 模型、智能识别模型、可视化模型，知识库包括多年运行管理经 验凝练成的专家经验和业务规则。 2.2.4 业务应用平台包括供需水感知与预报、水资源配置 根据水资源配置与供用水调度、水旱灾害防御和 工程管理等多级业务需要，建设多级联动的视频会商系统。 4 数字孪生平台 4.1 数据底板 4.1.1 在数字孪生流域和数字孪生工程数据底板基础上， 统筹数字孪生灌区模型库、知识库、业务应用等数据需求，汇聚 和补充数字孪生灌区相关数据，共享其他部门或行业数据。 4.1.2 应按照基础数据、监测数据、业务管理数据、地理空 间数据、外部共享数据的分类方式，建设灌区数据底板。数据底

.....................................................................................52 4.2.2 结构化知识库对接................................................................................................. 800ms 动态量化技术降至 210ms 并发处理 50 请求/秒 模型蒸馏后提升至 300 请求/秒 内存占用 32GB 参数共享架构压缩至 8GB 知识更新机制 采用增量学习框架实现每周知识库更新，在科 技馆场景测试中： - 新展项资料录入后 12 小时内完成知识融合 - 专 业领域问答准确率保持季度衰减率<2% - 通过联邦学习技术保障各 场馆数据隔离 安全合规保障 模型通过国家信息安全等级保护三级认证，具 动态内容生成：基于用户画像（年龄、兴趣标签 等）实时生成个性化讲解内容，支持 40+ 语言切换 3. 语音交互优 化：采用流式传输技术将语音延迟压缩至 1.2 秒内，声学模型 MOS 评分达 4.3 分 4. 知识库管理：构建分级更新的行业知识图谱，包含 超过 500 万实体关系对，支持每日增量更新 关键性能指标如下： 指标 参数 测试条件 并发处理能力 1200 QPS 4 核 16G 云服务器集群

实体设计 出 CAM 制造工程师 PDM 产品数据管理 CAD 内 核 平 台 PLM 管 理 平 台 知识库智能体： Al+ 结构化知识 库 CAXA 数码大方 您好，我是北京数码大方科技股份有 限公司 (CAXA) 提供的智能助手 “ 智汇通” , 请问您有什么需要帮助的 吗 ? 介绍一下 CAXA 外框架 3 变速箱 4 车座 5 后轮胎 6 照相机 光源 三维智能工艺： Al+ 工艺知识库 CAXA 数码大方 返 回 摩托车智能装配图素高级图素 CAXA 数码大方 数控机床 DNC/MDC 智能编程： Al+CAM 自动生成加工策 略 加工策略 知识库 加工仿真 设计模型 模型特征分析 知识加工智能体 参数优 化 仿真结果 CAXA 数码大方 4 图 ③ 快照 2 使用值息 操作记录 C 刷新日保存图计算凹知识库 工艺校验 27.0.0.1:8080/dnc/craftmgr?node id=process part-5&link _id=product to_assembly-5&node type=process

30%的潜 在商机因未能及时识别而流失。与此同时，大语言模型技术的突破 性发展为 CRM 系统智能化升级提供了全新可能。DeepSeek 大模 型凭借其千亿级参数规模、多轮对话理解能力和行业知识库定制功 能，能够有效解决传统 CRM 的痛点。 本项目的核心目标是通过深度集成 DeepSeek 大模型，构建具 备三大核心能力的智能 CRM 系统：首先，实现客户意图的实时精 准识别，将对话内容分析准确率从现有系统的 译，满足跨国企业客户服务需求。模型特有的多轮对话记忆功能， 可完整跟踪长达 3 个月的连续客户交互记录，避免传统 CRM 因会 话断层导致的响应偏差。 知识管理与决策支持方面，DeepSeek 的行业知识库覆盖金 融、制造、零售等 8 大垂直领域，包含超过 5000 万条结构化商业 知识条目。通过 RAG（检索增强生成）技术，能在 300ms 内完成 海量客户数据的关联分析，输出带溯源依据的决策建议。典型应用 方案可使交叉销售成功率从现有 18%提升至 27%，客户生命周期 价值（LTV）预期增长 22%。 运营效率优化方面，计划部署智能工单分类系统与知识库自动 更新机制。经测试数据显示，工单自动分类准确率可达 88%，较原 规则引擎提升 33 个百分点，知识库维护工时将从每月 120 人时缩 减至 40 人时。以下是关键效益指标的量化对比： 指标项 现状基准 目标值 提升幅度 客服响应速度 8

格书（工序、工步、检验项目、检具、工装等参数）、版本及工 程变更的标准化存储与审批流程。 三级：应用三维模型与仿真技术进行数字样机验证。产品结 构数据管理，变更管理，产品工艺文件标准化并与数字化系统集 成应用。建立电动工具设计知识库（产品库、标准件库、部件库、 材料库），支持新产品快速匹配历史案例结构，实现设计 BOM 与 ERP 物料、MES 工艺路线技术文档的初步协同。 - 7 - 四级：实现产品智能迭代与模块化自动设计。企业应用 限共享；（2）智能协同设计：集成 CAD、CAE 工具，支持多人实 时编辑与冲突检测，压缩评审周期；（3）流程可视化：定制研 发流程模板，自动推送任务预警，实时监控各节点进度；（4） 知识资产化：构建可自然语言检索的知识库，设计工具自动关联 - 8 - 标准件与规范；（5）系统集成化：通过数据中台对接 ERP、MES， 实现 BOM 数据一键同步生产系统。 取得成效：（1）研发提效：数据检索效率提升 30%，设 10 - 版本与工程变更的标准化管理流程的数字化管理、审批与发布。 三级：通过系统下发工艺参数至生产线，指导作业。基于电 工工具工艺设计与生产计划、设备参数集成联动。企业建立核心 工艺参数知识库（模具、刀具、工装夹具、检具、检验标准项、 设备调机参数等资源）。新产品工艺设计时能基于产品规格（如 电压、电流、安规标准）自动匹配推荐参考工艺。实现工艺设计 与 MES 生产执行、QMS 质量检验的数据双向协同。