人工智能，应该如何测试？（七）大模型客服系统测试
这篇文稿讨论了企业级对话机器人的知识引擎构建，强调了仅靠大模型如 GPT 是不够的，需要专业领域的知识库。知识引擎的构建涉及文档上传、解析、拆分和特征向量等步骤。文档解析是难点，因文档格式多样，需将内容自动提取。文档拆分按语义切片，以便针对性地回答用户问题。词向量用于表示词的关联性，帮助模型理解词义关系。知识引擎构建完成后，通过语义检索模型或问答模型检索答案。测试环节涵盖文档解析的准确性、问答模型的正确率及意图识别模型的性能。整个过程包含大量模型组合和手动工作，远非简单的自动化任务。
不同于谷歌，京东选择从应用场景出发迭代对话式 AI 技术
1966 年，一个由 MAD-SLIP 程式语言编写，在 36 位元架构的 IBM 7094 大型电脑上运作，所有程式编码仅有 200 行左右的聊天机器人，被 MIT 的德裔电脑科学家 Joseph Weizenbaum 发明出来，名叫“Eliza”。
基于深度学习的智能语音机器人交互系统设计方案
**摘要**
本项目旨在设计和实现一套基于深度学习的智能语音机器人交互系统，该系统能够准确识别和理解用户的语音指令，提供快速响应，并注重安全性和用户友好性。系统采用分层架构，包括用户层、应用层、服务层和数据层，涉及语音识别、自然语言处理和语音合成等关键技术。深度学习模型，如RNN和LSTM，用于提升识别准确率，微服务架构和云计算技术确保系统的高效性和可扩展性。系统流程涵盖用户注册、语音数据采集、识别、处理和反馈。预期效果是高识别准确率、高效处理和良好的用户体验。未来计划包括系统性能优化和更多应用场景的探索，目标是打造一个适用于智能家居、医疗健康、教育培训等多个领域的智能语音交互解决方案。