通用大语言模型与知识引擎的应用区别

通用大语言模型具有很多功能，用于AI智能客服应用中，可以对公开知识库进行回答，但对于细分行业，或具体企业的特有知识库，通用大模型则无法做到精确回答。

比如：电信行业中某企业用于解决用户的宽带配置、上网调试、故障报修等场景的知识库，由于企业自身特殊的硬件设备及特有的配置方法，使用通用大模型做为AI客服，因为没有此类数据，往往无法准确的回复用户的咨询，进而导致人工客服工作量的增加。

而大模型知识引擎则更加注重对特定领域的专业知识进行详细、精确地整理，通过人工手动构建或者利用自动化技术整理，可以提高信息准确性。

本文将介绍如何通过腾讯云大模型知识引擎LKE，完成企业特有知识库，搭建AI智能客服。

什么是腾讯云大模型知识引擎LKE

大模型知识引擎（LLM Knowledge Engine），是面向企业客户及合作伙伴的，基于大语言模型的知识应用构建平台，结合企业专属数据，提供知识问答等应用范式，更快更高效地完成大模型应用的构建，推动大语言模型在企业服务场景的应用落地。

模拟特定问答的测试

假设现在有2个问题，为该企业日常咨询量最高的问题，正确的问答内容如下：

问题1：无法上网

答案1：查看设备第2个指示灯(标为Lan)，如亮红灯则需重启设备，如绿灯闪烁则表示宽带欠费。

问题2：如何重启设备

答案2：按下开关键关闭电源，等待5秒后，再按下开关键启动设备，待绿灯全部常亮表示设备启动完成。

在此场景下，如果企业接入的是通用大语言模式，得到的答案虽然也较为正确，但可能无法满足用户需求，如下所示：

当使用了腾讯云大模型知识引擎LKE后，通过配置，则可以正确的实现问答，如图所示：

腾讯云大模型知识引擎LKE也同样具备AI问答的基本特点，支持自然语言的沟通。如上述问题提问变成：无法上网怎么办、不能上网了、如何重启设备、设备怎么重启等表述，同样也能给出正确的答案。

通过更多、更完善的问答数据的配置，可以实现问题的快速精确回答，以下介绍如何进行知识引擎的配置。

大模型知识引擎配置步骤

一、新建应用

1、进入大模型知识引擎 LKE控制台，点击新建应用。

大模型知识引擎 LKE：https://cloud.tencent.com/product/lke

2、输入名称，建立应用。

二、配置应用

1、应用配置

在应用配置界面，大多参数保持默认即可直接使用，也可以设置应用名称、角色、欢迎语、模型等。

如设置欢迎语，则会在客户侧显示其内容。

2、知识库管理

知识库管理是对知识库中的 文档、 问答、任务流程、 知识标签 等内容进行管理的功能。将知识导入系统后，设定的应用将形成基于有关知识的业务知识库，可直接根据知识库中的内容对用户问题进行解答。

有多种导入方式，如图所示：

3、内容录入

以问答为例，可手工录入问题，也可以导入问答。

3.1、手工录入，按上图所示，进入手工录入。

3.2、导入问答，下载模板后，完善模板内容，然后上传即可。

4、发布管理

导入的文档、问答等，默认无法使用，此时点击右上角发布按钮，进行发布。

三、测试知识引擎

找到创建的应用，点击“调用”，在打开的页面中，进入体验链接进行测试。

接入业务系统

除了直接使用体验链接进行体验外，也可以通过API的方式，开发程序接入自有业务系统，官网文档有详细说明。

知识库问答应用接口文档（WebSocket）https://cloud.tencent.com/document/product/1759/105560

知识库问答应用接口文档（HTTP SSE）https://cloud.tencent.com/document/product/1759/105561

总结

通过使用腾讯云大模型知识引擎LKE，可以实现企业自有知识库，搭建人工AI客服，提高回复内容的准确性。