企业智能知识库解决方案
智能客服解决方案
对话式 BI 解决方案智能客服解决方案
业务场景和痛点
痛点
01
传统智能客服缺乏对复杂语义和上下文的理解能力
智能客服在处理复杂语境和上下文时表现欠佳，无法准确理解用户的意图和情境，导致回答偏离问题本身，缺乏针对性和深度。由于缺乏对语义的全面理解能力，智能客服无法提供高质量的交互体验，降低了客户对服务的信任度和满意度。
痛点
02
传统智能客服回答不智能，效果呆板
客户反映智能客服的回答常常不符合问题的实际需求，答案呆板，千篇一律，无法进行灵活的语义理解和情境适应。由于智能客服的知识边界受限，无法回答不在知识库中的问题，导致多轮交互效果差，影响了客户的使用体验和满意度。
痛点
03
知识整理和训练耗时长且缺乏自我学习
后端运营人员在整理和训练知识库时需要花费大量时间，且现有系统缺乏自我学习和优化的能力。复杂的对话场景训练困难，增加了运营人员的工作负担，使得知识整理和训练工作难以高效进行。
智能客服解决方案
基于孟子大模型复杂语义理解能力
充分理解人类语言和情感，改善对话效果
通过大模型技术深度理解人类语言和情感，可大幅提升复杂语义理解的准确性，从而实现与用户更接近真人化的交互体验，有效提高客户服务的问题解决率，提升客户服务满意度。
基于 RAG 的检索增强技术
全新对话式检索，提升应答效率
对接海量企业知识，快速学习，高质量内容精准推送，摆脱传统客服机器人基于 FAQ 规则、任务训练的匹配模式，直接学习企业文档库、搜索引擎的现有资源，从企业级知识库准确找到答案，帮助客服机器人准确生成结果，提升模型对无关搜索结果的识别能力，提供精准答案，解决由于噪声过多导致错误回答的问题。
基于大模型的零样本、少样本学习技术
最大化降低知识运营成本
基于文档自动生成问答，轻松搭建 FAQ，知识问答无需整理相似问题，利用孟子大模型，知识运营成本大幅下降。
业务价值
改善客户服务对话效果
对用户侧，基于孟子大模型的复杂语义的理解和人类情感识别能力，机器人接待拟人化大幅提升，复杂问题解决率可提升 80% 以上。
为企业实现降本增效
对坐席侧，为了提升客服坐席的服务质量，基于 RAG 检索增强技术，并结合企业知识库，开发了智能化的应用场景。通过这项创新技术，能够为客服坐席提供高质量的 Copilot，助力他们更好地处理客户问题，沉淀更多会话价值。
提升后端知识运营效率
对运营侧，基于自然语言文本信息挖掘技术，大幅提升知识生产效率，对话构建成本下降 70%。
应用案例
