线索《AI人工智能营销》落地解决方案

 生成→

文本分割

词性标注数据集

问答训练

                                           AI智能线索跟踪

NLP自然语言处理

构化知识数据抽取可以使用固定对话策略，超出这个范畴采取调用大模型

文本分布式表示

整体流程步骤1、督导或客服跟前在线索电话沟通的录音或者语音，转换成文本文字(阿里云或者科大讯飞可实现)2、数据分析师对文本数据进行整理分析3、NLP算法工程师根据模型语义训练出一套很自然的对话术语，多次反复训练形成一套可以市场应用的模型雏形，这里使用ChatGPT对大模型进行优化训练4、通过术语文字转换成电话语音(文字转语音)，通过三方电话通道打出去（如顶顶通）5、人工对于处理结果进行特殊跟进督导或客服工作效率可以节省90%，可形成公司商用版的 AI智能客服系统

督导联系潜在客户电话录音/语音

WORD

算法工程师

大模型训练（算法工程师）

用ChatGPT对模型调优和知识抽取框架

关系标注

知识管理

音频识别

b style=\

信息抽取模型开发

数据集

主题分析

模型训练

模型验证

语音转义可使用：阿里云或者科大讯飞

问答标注

三方通信电话拨出

模型部署

语料清洗

最终签约

关键词提取

语义解析

知识图谱数据集

人工跟进

督导

PDF

知识融合、计算、存储

《AI人工智能营销》AI线索智能跟踪落地解决方案-流程图

非结构化文档

事件标注

训练出多套很自然的对话话术，语言大模型生成对话

收集录音，继续分析意愿规则结果，循环训练

OTHER