............................. 5 2. 智能客服问答引擎介绍................................................................................................... 7 2.1 FAQ 问答引擎....................................... ........................... 7 2.2 任务问答引擎............................................................................................................. 7 2.3 图谱问答引擎.................................... ......................................................................... 8 2.4 表格问答引擎............................................................................................................ 8 3

• 组合贷款 • 公积金和银行都有 歧义性 复杂性 复用性 多样性 模糊性 语言理解难点 语言 知识 智能 深度 学习 智 能 服 务 事 业 部 从传统智能问答到知识图谱问答 ( 上海，常住人口， (2017 年， 2419.70 万 )) 2017 年上海的常住人 口 是： 2419.70 万 上海有多少人口 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化的主要思路 能 服 务 事 业 部 知识结构化 - 结构化答案展 示 智 能 服 务 事 业 部 知识图谱问答解决方案 智 能 服 务 事 业 部 结构化问答平台 KAMR KAMR Parser FAQ 问答 + 知识图谱问 答 AMR 、 AM RL MulCG Parser 知识图谱问答解决方案 AMRL(Alexa Meaning Representation 待遇 • 模糊意图：公积金抵扣 • 关联意图：组合贷款抵扣、商业贷款 抵扣…… 针对语义不清 的关联推荐 上下文继承 智 能 服 务 事 业 部 多因子意图分类：支持上下文相关的多轮问答 解决方案 -KAMR Parser-Semantic Dependency Parser 解决方案 • Biaffine Parser 模型， 预测节点间关系，分析各类复杂 query ：多实体、多约束

感知智能 能理解 会思考 认知智能 能存会算 认知智能不断超越 SWE-BENCH Verified 软件工程工具、模型 或系统性能 GPQA-Diamond 生物、物理、化学等 科学问答 Codeforces 编程竞赛 软件工程能力 数学能力 编程能力 AIME 数学竞赛 科学能力 音乐 空间 自省 自然 辨识 多元智能理论（ Theory of multiple 可溯源 多模态金融大数据（表格、文本、图谱、图片、视频等 ……） 金融数据可 信 Chatbot 模式 智能客服、投资咨询 营销问答…… 检索知识增强 RAG 领域微调（ SFT/RLHF ） 金融知识库 知识萃取 高效索引 金融工具链 意图识别 工具调用 智能 体 Agent 模型压缩（蒸馏 / 量 化） 软件功能检索 建档检索助手 客群知识问答 产品知识问答 本地预训练大规模语言模型（例如： DeepSeek/Qwen… ） GPU 算力 隐私通信模块

AI 能力融入公文管理全流程，覆盖公文拟稿、审核、收文、 归档等环节，助力公文管理高效、合规。 智能拟稿：一键生成，规范高效 支持 15 种国家标准公文文种，智能生成全文、提纲，并具备文档解读与问答助理功能，提 升拟稿效率。提供续写、扩写、改写、提炼功能，生成内容可二次编辑，满足不同场景需求。 可通过自然语言输入，快速生成符合规范的公文内容。 敏感词检测：自动提示，规避风险 除系统自带 式类型等多维度智能筛选； 基于搜索内容主动推荐关联问题，构建从信息检索到深度问答的知识服务闭环；打通 OA 等 异构系统数据源，实现跨平台知识资产的统一检索与价值激活。自动提炼文档/当前搜索页 核心内容，提升信息整合效率。 智能问答：知识溯源、精准交互 知识智能问答功能强大，支持多模型自由切换，提供知识溯源、多模态输入、问答互动、多 轮会话等服务，满足不同场景需求。 智能问数：洞察数据，辅助决策 智能问数：洞察数据，辅助决策 可内置智能问数机器人，能够提供精准、详细的业务数据问答服务，支持多维度数据分析和 复杂查询。 除上述功能外，蓝凌还支持知识智能入库、智能采集、知识图谱等系列智能化应用。 AI+合同管理 提供合同要素抽取、条款生成、智能比对、合同审查、问数分析、法务知识助手等智能化应 用，提效全周期合同管理，助力企业经营合规高效。 智能抽取：合同自动录入更高效 支持合同要素自动化提取与表单填充

——支持分词； ——支持基于分词结果，结合知识库进行搜索召回和粗排； ——支持结合客服算法进行搜索精排； ——支持转入bot引擎。 6.3.5 知识库 知识库包括知识问答和关键词表，应满足本文件第9部分的要求。 ——知识问答由问答对组成； ——关键词表通过定义关键词，将含有关键词的问题关联到特定回答。 6.3.6 客服算法 客服算法包括人工智能算法模型、策略、以及在线学习，应满足以下要求： 行业、大促主题等。服饰行业知识库参见附录C。 ——应支持标准知识库的更新升级； 标准知识库应支持商户的以下操作： ——应支持商户订阅标准知识库中不同的知识库包； ——应支持商户关闭场景下的问答对； ——应支持商户编辑标准知识库中的答案。 9.5 自定义知识库要求 由商户定义，应支持以下功能： ——仅针对定义该知识库的商户生效； ——添加场景。包括场景名称、场景简介。应有最大输入长度的限制。 ——优先级配置：配置不同知识库的优先级； ——问答编辑：支持对通用知识库问题的编辑，支持在自定义知识库进行问答的添加、编辑等； ——时效配置：知识库内问答对的生效时间，例如对于主题包中的大促包，仅适用于大促前后；日 常可配置午休时间、夜间无人值守等时效； ——策略配置：如不同命中次数可配置不同的应答策略；关键词配置支持以特定关键词命中特定问 答对，可帮助多个相似问题中精细化识别； ——订单关联：将问答对与订单进行关联，通常针对售后进行智能客服应答；

销售策略，在抓住销售机会的同时合理控制资金使用。 2) 销售人员不具备写 SQL 的能力，更倾向于通过交互式问答的模式实时获取最新数 据，因此需要将销售人员输入的自然语言提问转换成最终的结果展示，即满足高 并发 ChatBI 需求。 3) 除了精确的数据分析需求，门店销售人员还存在一些通用的问答需求，比如门店 开业的活动策划和文案推荐，电动车销售技巧推荐等，希望有一个比较统一的问 答入口。 答入口。 换言之，雅迪销售人员需要一个实时的、并发程度高、数据准确率高、涵盖内容范围 广并且支持自然语言交互的数据分析和问答系统。 3.3 阿里云 Data+AI 解决方案 在今年 9 月的云栖大会上，阿里云瑶池数据库重磅发布“DMS+X：统一、开放、多 模的 Data+AI 数据管理服务”。该平台通过 OneMeta 和 OneOps 两大创新，简化 了数据管理与 AI 开发，实现 询，迅速从海量数据中提取相关信息，并生成回答。这些回答不仅以数字表格的形式 准确呈现销量数据，还能结合视觉化的图表展示趋势，使营销人员能够一目了然地洞 察市场变化。 3.3.2 基于 RAG 的自由问答系统 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合信息检索和生 成模型的方法，旨在提高自然语言生成任务的准确性和信息性。基于 PolarDB

追一技术优势：搜索技术 +NLP+ 深度学习 + 强化学习 代表着企业或者机构 严肃、负责 垂直单一领域，深入掌握领域内知识 N 个垂直领域的客服机器人，难度也很高 知识主要来源于人工客服 极高，问答需要足够精准，代表着企业形象 代表一个虚拟人物、助手 娱乐、风趣 全领域，每个领域需涉及 但仅需要有普遍较浅的知识，不需要深入 互联网知识、闲聊社交数据 较低，不会回答可以插诨打科， 反显风趣 BotN Nature Language Understanding 用户会话理解 Session Manager 用户会话管理 中控 意图路由 融合排序 AIForce.Bot - 基础问答 l 动态知识库 l 长传意图理解 l 举一反 N h0 h1 B B X0 X,0 X,t+1 YiBot ：高准确率的单轮问答 我要激活信用卡，步骤告诉我。新卡激活程序 卡已经收到，可以直接用吗？ 新卡已经寄到了该如何操作？ 开卡后多久可以刷卡 新卡怎么开通我不会弄 开卡完即刻生效哇？ 专业版怎么开卡 RNN

(NLP) 任务。 Bloomberg GPT 代表着这项新技术在金融行业的开发和应用迈出了第一步。该模型将协助彭博改进现有的金融 NLP 任务，例如情感分 析、 命名实体识别、新闻分类和问答等。 BloombergGPT 将帮助整理 Bloomberg Terminal 上可用的大量数据，以更好地帮助公司的客户，同时将 AI 的全部潜力带入金融领域。 2.3 AI+ 证券应用案例： 需要特定的查询语言从自身数据库中调用金融数据。得益于训练集积累了大量历史查询记录， BloombergGPT 将根据用户需求自动生成查询语言，降低 Bloomberg 金融数据库的使用门槛。 金融问答：受益于金融垂直领域知识的训练优化， BloombergGPT 可以更加准确地理解并回答金融世界的问题，例如在询问公司 CEO 的问 题上，相较于其他同规模模型， BloombergGPT 的回答取得了最高的准确率。因此， 场景 数据 技术 场景 公司构建了同花顺 AI 开放平台 ，可面向客户提供智能金融问答 、智能投顾、会议转写系统、智能医疗辅助系统等多项 AI 产品 及服务，可为银行、证券、保险等行业提供智能化解决方案。 公司重点打造的 i 问财目前是财经领域落地较为成功的自然语言 、语音对话交互问答系统。公司进一步加大对 i 问财的研发投 入 , 采用全新的语义解析方案，结合

中国在高质量数据获取方面面临挑战， 主要由于缺乏完善的数据法规、行业内 固有的竞争性保密性，对开源合作文化 的不足 相较于英文、中文高质量开源数据非常 少，特别是在构建通用领域大模型的百 科类、问答类、图书贡献、学术论文、 报告杂志等高质量内容 由于各类政策管制和商业模式复制壁垒 低，导致的基础数据和语言语料同质化 数据 人才 中文语料 短缺 数据和语料 的同质化 商业化 压力大 �� Knowledge �� Reason �� Math �� Code �� Other �� 产业研究 战略规划 技术咨询 9 ���� 问答 理解类 推理类 数学类 创作 表达类 代码类 ���� 问答理解类 常识、专业知识、多语言、多模态、角 色扮演+多轮对话、安全陷阱 推理类 情感推理、演绎推理、逻辑推理、归纳 推理、类比推理 创作表达类 文字创作&创意、内容改写/续写、修改 场景类 生活助手 办公工具 toB特定 行业类 工业:产品设计辅助&&生产规划 教育:智能问答、试题生成 法律:智能法律助手，法律咨询 医疗:问诊，用药咨询 科研 金融:推荐场景 金融/咨询服务:财报/市场分析 互联网/媒体:文案/海报设计、广告词 创作、视频生成场景 零售/电商:客服问答 IDC测试题目分为基础能力和应用能力两个大类共7个维度 IDC 采取实测的方式，成立产

整合数据 数据分析 个性化看板 精准营销 智能问答 数智人 AI内容自动生成 客户管理 预警管理 客户360 情报收集 市场活动 数据分析 中成药企业数字化营销转型成功案例总结 中成药企业营销数字化 转型趋势 统一 统一的医生综合门户 01 内容 互动/沉浸/趣味等 03 分层 客户微分层精细化运营 05 AI 智能问答/数智人 06 全渠道 内容生产/管理/全渠道分发 运营为重心 链路为重心 自我管理工具 私域 转化 公私域结合 公域 公域 社交媒体投放 01 转化 互医/线下导诊/药店导航 03 激励 任务体系/积分体系/商城 05 AI 智能问答/AIGC科普 06 私域 患者管理 02 工具 复诊用药提醒/监测数据/饮食/运动等 04 趋势二：患者NPP成为全域营销新范式 ➢ 通过公域媒体矩阵实现广泛患者触达，并构建精准 技术成熟度 业 务 需 求 度 高 低 高 低 客户管理 会议管理 SFE 客户画像 内容管理 智能推荐 智能问答 AI培训 客户 CRM客户管理 01 会议 会议全流程管理 03 画像 HCP360画像 05 AI 智能问答/智能推荐/AI培训 06 效能 销售效能管理 02 内容 学术内容统一管理 04 ➢ 在技术维度，优先考虑高成熟