大模型进入「实用」时代！腾讯助力「销冠」量产，5 分钟创建智能助手

文章来源：机器之心

图片来源：由无界AI生成

今年年初，英伟达 CEO 黄仁勋因为劝人「别再学习计算机」被送上热搜。但其实，他的原话是「过去，几乎每个人都会告诉你，学习计算机至关重要，每个人都应该学会编程。但事实恰恰相反，我们的工作是创造计算技术，让大家都不需要编程，编程语言就是人类语言。」

编程，是为了不再编程，这一愿景由来已久，而且在大模型出现之后逐渐成为可能。但在现阶段，直接把一个大模型丢给某个人或某个企业去用效果仍然不好。比如，你不能指望一个不会写 Prompt 的人利用大模型去构建一整个网站，也不能指望一个没有配置 AI 人才的公司把某个大模型变成公司「智囊」。

也就是说，现在的大模型离「开箱即用」还有一段距离。

不过，在 5 月 17 日的腾讯云生成式 AI 产业应用峰会上，我们看到了可以缩小这一距离的产品，比如能调用腾讯官方插件和知识库的一站式 AI 智能体创作与分发开放平台 —— 腾讯元器，能帮助一线业务人员用好大模型解决实际业务难题的腾讯云大模型知识引擎、腾讯云大模型图像创作引擎、腾讯云大模型视频创作引擎等。

为这些产品提供支撑的腾讯混元大模型能力也在持续升级，部分中文能力已追平 GPT-4，支持 16 秒视频生成。目前，腾讯混元 hunyuan-pro、hunyuan-standard、hunyuan-lite 等多种尺寸模型，已通过腾讯云，面向企业、开发者全量开放。其中 hunyuan-standard 支持 256K 上下文，长文档理解和处理能力更强了。

在这次全新发布中，知识引擎是一款比较有代表性的 PaaS 类产品，可以让企业 5 分钟就开发出一款客服营销、企业知识社区类知识服务应用。这类大模型平台的出现打破了人人都需要掌握大模型复杂用法的局面，让大模型离产业更近了。

利用知识引擎，企业用户只需要输入模型选择、角色设定、知识库管理等基本信息，5 分钟就可以搭建出一款知识应用。

量产「销冠」、5 分钟创建智能助手

知识引擎是怎么做到的？ 

如果你在视频号上关注过一个叫「李蠕蠕」的博主，那你一定看过她的「销冠」系列。在视频中，她扮演的销冠角色会展示不同的销售策略，比如如何通过判断顾客的心理和需求来推销产品、如何应对还价、如何判断顾客的购买力等。批量复制这类「销冠」是每一个公司的梦想。

腾讯云知识引擎有助于实现这个梦想。它利用「LLM+RAG」的技术路线，可以帮企业轻松搭建融合了自己私有领域知识库的问答助手。如此一来，每个员工都能够以问答的形式迅速获取公司知识，学习「老员工」经验，快速提升业务能力。

某公司利用腾讯云知识引擎构建了一个「保险经纪人销售助理」，通过生成保险产品知识和安抚话术来辅助保险经纪人。其问答准确率由传统机器人的 57% 提升至 85%，保险经纪人人均提效 50%。

而这个过程之所以这么轻松，是因为腾讯云知识引擎封装了一些好用的模型和工具。

腾讯云大模型知识引擎聚焦全技术链路提升，当用户提问时，知识引擎会先通过 RAG（检索增强生成），从一个庞大的文档集合（企业知识库）中检索出相关的文档片段，然后把这些信息按照一定的规则重新排列，转换成 prompt 输给大模型（LLM）。大模型会基于这些内容生成回答。这种方式相当于带着「课本」去考试，可以大幅度降低幻觉，回答内容更安全可靠。

整合 OCR 大模型，文档识别准确率提升 30%

在利用知识引擎构建应用后，企业首先需要导入自己的知识库，以供检索。在这一环节，文档排版的复杂性决定了，解析这些知识不是一件容易的事，要克服图文混排处理、结构化表格识别、公式识别、流程图识别、阅读顺序保持等诸多问题。