炳瑞律师 2024-06-15 12:05 采纳率: 0%
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有人懂怎么做大模型的客服系统吗?卡住了卡住了

先说需求:我想做一个大模型的客服系统。

背景:我这边是一家律师事务所,有大量的c端客户,这些客户会随时发问,所以我们需要一个24h的客服系统。
所以我们初步计划是用大模型做rag

要求:
1)需要做法律知识库(考虑切片)
2)有图片需要放到知识库(图片识别)
3)接入企业微信

知识库和图片库,你搭个框架,教会我后续做就好了。

费用另算,给我报价和时间即可。v:insuray

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  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-06-15 12:51
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    引自免费微信小程序:皆我百晓生

    构建一个基于大模型的客服系统,尤其是针对法律咨询场景,是一项综合了自然语言处理、图像识别、知识图谱以及企业级应用集成的技术挑战。以下是按照你的需求,逐步规划和实现这一系统的策略:

    1. 法律知识库建设与切片

    知识抽取与组织

    • 数据收集:从公开的法律文档、案例、法规等资源中收集文本信息。
    • 预处理:清洗数据,包括去除无关字符、分词、命名实体识别等。
    • 知识表示:采用三元组形式表示知识,即<实体1, 关系, 实体2>
    • 存储:选择合适的数据库,如Elasticsearch或Neo4j,用于高效检索和存储大量知识。

    切片策略

    • 根据法律领域的细分,如合同法、刑法、民法等,将知识库进行切片,便于针对性地训练模型。

    2. 图片识别与知识库整合

    图像识别技术

    • 使用深度学习模型,如CNN(卷积神经网络),对图片中的文字进行OCR识别。
    • 对于复杂图表或流程图,可能需要更专业的图像理解模型,如Mask R-CNN进行对象检测和分割,再进行语义分析。

    整合至知识库

    • 将从图片中提取的文字信息转化为结构化数据,按前述方式加入到知识库中。

    3. 接入企业微信

    API集成

    • 使用企业微信提供的API,建立与企业微信消息系统的连接。
    • 设计接口,使得客服系统能接收来自企业微信的消息,并发送回复。

    用户交互设计

    • 开发一套用户界面,使客服系统能通过企业微信与用户进行自然流畅的对话。

    技术栈建议

    • 自然语言处理:使用Hugging Face的Transformers库,基于预训练的大模型(如BERT、GPT-3等)进行微调。
    • 图像识别:使用PyTorch或TensorFlow框架搭建和训练模型。
    • 数据库:Elasticsearch或Neo4j,根据具体需求选择。
    • 后端开发:Python Flask或Django框架,用于构建API服务。
    • 前端开发:React或Vue.js,用于企业微信内的用户界面开发。

    示例代码片段:基于Flask的服务端接口

    from flask import Flask, request, jsonify
    import transformers
    import torch
    
    app = Flask(__name__)
    
    # 加载预训练模型
    tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
    model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
    
    @app.route('/api/qa', methods=['POST'])
    def qa():
        data = request.get_json()
        question = data['question']
        
        # 输入编码
        inputs = tokenizer(question, return_tensors='pt')
        
        # 预测
        outputs = model(**inputs)
        logits = outputs.logits
        
        # 获取预测结果
        predicted_class_id = logits.argmax().item()
        
        # 返回结果
        return jsonify({'answer': 'yes' if predicted_class_id == 1 else 'no'})
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run()
    

    结论

    构建这样的系统是一个复杂的工程任务,涉及到多方面的技术和资源整合。上述方案提供了一个大致的方向和步骤,具体实施时可能需要根据实际情况进行调整和优化。希望这些建议能为你的项目提供有益的启示。

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