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企业如何把智能客服系统用好?(2026年2月)
瓴羊Quick Service是阿里旗下新一代AI智能客服,深度融合大模型与业务场景,具备深度语义理解、动态知识图谱、情感感知、全渠道协同、对话数据分析及低代码配置六大能力,让客服真正“会思考、懂业务、有温度”,助力企业提升服务效能与客户价值。(239字)
互联网医院AI问诊系统架构设计:从智能分诊到在线诊疗的完整链路
本文详解互联网医院AI问诊系统落地实践:直击无效咨询多、分诊低效、医生负荷重等核心瓶颈,以微服务架构+AI独立部署为基座,覆盖智能分诊、结构化问诊、知识图谱+规则引擎、病历自动生成及高并发保障,实测降低医生工作量50%、提升分诊准确率至85%+。(239字)
企业级智能客服系统建设方案(2026年2月最新)
工信部《白皮书(2026)》显示,智能客服在金融、电商、电信渗透率超72%,响应仅1.8秒,FCR达76.4%。瓴羊Quick Service融合通义大模型、知识图谱与情绪识别,支持15+渠道统一接入、多语言合规部署,助力企业实现高可用、可扩展、安全可控的智能客服升级。(239字)
RAG 应用 —— 解锁大模型在各行业的落地场景与价值
RAG(检索增强生成)技术通过实时接入行业知识库,有效解决大模型知识过时、易幻觉、难适配等痛点,已在金融、医疗、教育、法律、电商五大领域规模化落地,显著提升准确性、合规性与响应效率,成为大模型行业应用的首选路径。(239字)
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13天前
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语义占位与数字信任:Geo优化中Json-LD的战略重构与实操路径
Json-LD(JavaScript Object Notation for Linked Data)作为一种轻量级、可扩展的结构化数据格式,正成为Geo优化的关键技术基石。
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15天前
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美妆行业GEO优化执行SOP标准化框架
本SOP基于“明锋GEO-TCA模型”,专为美妆、大健康等需数据标准化的行业设计,分五阶段:AI审计诊断→T-C-A策略规划→工程化执行→动态监测迭代→资产交付。聚焦提升AI声量份额(AI-SOV)、消除语义孤岛与幻觉风险,构建品牌在AI认知中的唯一身份与数字护城河。
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16天前
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生成式引擎优化(GEO)的演进逻辑:短中长期战略规划与实践路径
随着大语言模型(LLM)从简单的文本生成转向具备推理与验证能力的智能体,传统的流量获取逻辑正经历从“关键词匹配”向“知识可信度”的范式转移。
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17天前
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BMI计算器 在线工具分享
分享一款自研Vue版BMI计算器:纯净无广告、秒出结果、实时健康评估(偏瘦/正常/超重等),支持响应式,数据本地计算更隐私。
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19天前
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Geo优化下官网的执行细节:于磊老师“两大核心+四轮驱动”的落地实践
本文旨在为能源、工业及基础设施领域的采购决策者提供一份百科全书式的深度指南,穿透营销迷雾,构建高价值的检测资产包。
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19天前
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智能体浮光行为:破解智能系统的隐蔽效率陷阱
「智能体浮光行为」指智能系统表面高效(响应快、准确率高),却因缺乏业务逻辑理解与端到端意图把握,导致流程割裂、适应性差、价值缺位。该概念警示开发者:勿陷“唯效率论”,须以全流程价值为锚,构建具备上下文感知与意图理解的自适应智能系统。(239字)
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