纷享销客CRM AI产品架构概览、产品特色

news2024/9/23 19:14:15

一、纷享销客CRM AI产品架构概览

84262a252cd412ace4ad350f2a966bd1.jpeg

纷享AI平台架构分为三个主要层次:AI基础设施层、AI平台层和AI应用层。每个层次都由一系列功能模块组成,旨在为客户提供强大的技术支持和灵活的解决方案。

1.Al基础设施层

AI基础设施层是整个AI平台的底层支撑,提供了核心的计算、存储和模型资源。

(1) 商用闭源LLM:纷享AIPaaS已接入业界主流大模型,包括百度ENNIE、阿里千问、科大星火、腾讯混元、字节豆包等商业千亿大语言模型,提供强大的自然语言处理能力,上层业务与租户可根据场景与需要选择合适的大模型;

(2) 开源LLM:本地已部署Qwen、Llama、StarCoder等开源模型,作为商业大模型的补充,也支持租户级私有模型的接入;

(3) Embedding模型:支持多种Embedding模型,例如bge、m3e等,为语义搜索匹配提供基础;

(4) 存储解决方案:采用VectorDB与传统database混合存储,提供高效的数据存储和混合检索能力。

2.Al平台层

纷享AI平台层是纷享架构的核心部分,提供生成式AI、预测性AI、图像识别等多种AI能力,以及各种构建和部署工具。

2.1GenerativeAI,生成式AI能力分为基础能力和高级能力两部分:

(1) 基础能力:提供文本生成、图像生成、Embedding和FunctionCall等原子功能,为构建高级应用的提供基础组件;

(2) 高级能力:包括Prompt提示词模板、聊天机器人、知识库、插件和Agent智能体,帮助客户快速构建复杂的AI应用;

(3) 通过大模型接入适配层,向上层业务屏蔽底层基础设施的多样性,提供给租户根据业务场景也行选择合适的大模型。

2.2PredictiveAI,预测性Al领域,涵盖多种机器学习和深度学习技术:

(1) 模型类型:包括决策树、线性回归和深度神经网络等传统算法,结合CRM数据通过有监督和非监督学习进行模型训练;

(2) 应用场景:适用于线索、商机等场景的赢率预测分析,为销售提供跟进优先级的数据参考。

2.3ImageRecognition,图像识别领域,提供多样化的图像识别能力:

(1) 技术类型:借助商业图片识别服务,以及YOLO等开源算法模型,支持对象检测、人脸识别、OCR识别等,支持不同业务场景的图像识别诉求。

(2) 应用场景:应用于快消品货架排面识别、身份认证、发票识别等多种业务场景。

2.4Builders,基于底层的AI能力,提供了产品化AI构建器,为AI应用开发提供了便捷的支持:

(1) PromptBuilder:帮助客户快速创建和管理与CRM对象数据、个性化业务场景结合的Prompt提示词模版;

(2) AgentBuilder:智能体构建器,快速定制在智能客服、线索工作台等对话场景的智能助手,帮助业务人员快速解决问题;

(3) ModelBuilder:提供在线模型的接入能力,允许租户使用纷享CRM提供的大模型服务同时,接入企业自己的私有模型或者租户级商业模型账号;

(4) PredictionModelBuilder:集成预测式模型的训练、部署和管理工具,方便快速将预测任务与线索、商机等场景结合,让企业低成本使用AI能力;

3.AI应用层,在Al平台层支撑下,将AI技术在不同业务场景进行了实际应用,包括营销、销售、售后、数据分析、快消品和PaaS等多个领域。具体应用如下:

(1) 营销业务:包括营销内容生成和官网智能助手,提升营销效率和效果;

(2) 销售业务:支持跟进邮件生成和线索、商机赢率打分,优化销售流程;

(3) 售后业务:提供智能客服和售后知识助手,提升客户服务质量与效率;

(4) 数据业务:实现报表分析和报表查找,提高数据处理能力;

(5) 快消品业务:提供货架识别和销售预测,助力供应链管理和销售策略制定;

(6) PaaS业务:包括代码生成、字段内容生成、流程LLM节点和OCR字段,提升开发效率和准确性。

纷享CRM平台通过整合先进的生成式AI、预测性AI和图像识别技术,结合便捷的构建工具和多样的应用场景,为客户提供全方位的AI解决方案。通过平台的高效性和灵活性,让AI能力融入各个应用场景,提升产品能力,改善用户体验,提升企业经营效率,帮助各行业客户实现显著的商业价值。

二、纷享销客CRMAI产品特色

1.行业化AI模型,凝聚行业智慧

(1) 智能采集招投标数据,精准拓展商机

(2) 自动识别快消品排面与货架,高效审核并上报数据

(3) 智能客户信息收集与分析,精准推荐商机,助您高效开源

2.场景化AI能力,与CRM业务无缝对接

(1) 智能生成营销内容,提升营销质量与效率

(2) 客户动态简报智能生成,实时汇总关键信息,提升业务同步效率

(3) 精准洞悉客户需求,深度挖掘潜在意向,助力业务增值

(4) 服务流程智能化改造,快速捕捉对话关键信息,提升客户体验与满意度

3.定制化AI平台,灵活定制专属应用

(1) 多模型适配与组合,专业的场景用专业的模型

(2) 完善的Agent设计器,丰富的技能与模版配置能力

(3) 自研模型,构筑纷享销客AI时代强大技术基座


本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2041674.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Spark MLlib 特征工程(上)

文章目录 Spark MLlib 特征工程(上)特征工程预处理 Encoding:StringIndexer特征构建:VectorAssembler特征选择:ChiSqSelector归一化:MinMaxScaler模型训练总结Spark MLlib 特征工程(上) 前面我们一起构建了一个简单的线性回归模型,来预测美国爱荷华州的房价。从模型效果来…

【高等代数笔记】002.高等代数研究对象(二)

1. 高等代数的研究对象 1.4 一元高次方程的求根 a n x n a n − 1 x n − 1 . . . a 1 x a 0 0 a_{n}x^{n}a_{n-1}x^{n-1}...a_{1}xa_{0}0 an​xnan−1​xn−1...a1​xa0​0 等式左边是一元多项式。 所有一元多项式组成的集合称为一元多项式环。

在亚马逊云科技上安全、合规地创建AI大模型训练基础设施并开发AI应用服务

项目简介: 小李哥将继续每天介绍一个基于亚马逊云科技AWS云计算平台的全球前沿AI技术解决方案,帮助大家快速了解国际上最热门的云计算平台亚马逊云科技AWS AI最佳实践,并应用到自己的日常工作里。 本次介绍的是如何在亚马逊云科技利用Servi…

ARM架构(四)——异常中断和中断控制器(GIC)①

中断术语1——assert、routing、target、target to、target fromtaken 几个重要的概念:assert。routing、target、target to、target fromtaken 1.2 assert 外设发给GIC一个中断信号,GIC发给PE,PE对中断进行assert,断言这个中断是IRQ还是FI…

PPT怎么锁定图片不被移动?2个办公必备的实用技巧盘点!

插入到ppt的图片,怎么锁定不被移动?这是不少做PPT的人都会遇到的问题,想要移动的图片不会移动,不想移动的图片反而动了……诸如此类的迷之操作,直接把人整迷糊了。 ppt怎么锁定图片不被移动?就着这个问题&…

(贪心 + 双指针) LeetCode 455. 分发饼干

原题链接 一. 题目描述 假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。 对每个孩子 i,都有一个胃口值 g[i],这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干 j&…

【数学建模备赛】Ep03:皮尔逊person相关系数

文章目录 一、前言🚀🚀🚀二、皮尔逊person相关系数:☀️☀️☀️1. 总体皮尔逊person相关系数① 总体和样本② 理解协方差(受量纲影响)③ 剔除量纲影响 2. 样本皮尔逊person相关系数3. 相关性可视化① 皮尔…

后端代码练习1——加法计算器

1. 需求 输入两个整数&#xff0c;点击 “点击相加” 按钮&#xff0c;显示计算结果。 2.准备工作 创建Spring Boot项目&#xff0c;引入Spring Web依赖&#xff0c;把前端代码放入static目录下。 2.1 前端代码 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <h…

Unity + HybridCLR 从零开始

官方文档开始学习,快速上手 | HybridCLR (code-philosophy.com)是官方文档链接 1.建议使用2019.4.40、2020.3.26、 2021.3.0、2022.3.0 中任一版本至于其他2019-2022LTS版本可能出现打包失败情况 2. Windows Win下需要安装visual studio 2019或更高版本。安装时至少要包含 使…

apache-lotdb集群部署

一、下载 发行版本 | IoTDB Website jdk版本&#xff1a; 系统版本&#xff1a; 二、服务器规划 节点名称主机名服务192.168.110.110master01.110110.cnConfigNode、DataNode192.168.110.111node01.110111.cnConfigNode、DataNode192.168.110.112node02.110112.cnConfigNode、…

一文搞懂Python自动化测试框架!

一文搞懂Python自动化测试框架 如果你选用python做自动化测试&#xff0c;那么python测试框架的相关知识你必须要了解下。 首先我们先学习一下框架的基本知识。 什么是框架&#xff08;百度百科&#xff09;&#xff1f; 框架( Framwork )是构成一类特定软件可复用设计的一组…

100V-50mA超高压低压差线性稳压器具有电流保护功能

产品概述 PC6001 是一款能够耐受超高电压的线性稳压器&#xff0c;不仅融合了耐热增强型封装的优势&#xff0c;还能够承受持续直流电压或最高达 100V 的瞬态输入电压。 PC6001 器件与任何高于 2.2F 的输出电容以及高于0.47F 的输入电容搭配使用时均可保持稳定&#xff08;过…

mfc140u.dll丢失错误解决方法的基本思路——四种修复mfc140u.dll的方法

当遇到mfc140u.dll丢失的错误时&#xff0c;意味着你的系统中缺失了一个重要的动态链接库文件&#xff0c;该文件是微软 Visual C Redistributable for Visual Studio 2015 的一部分&#xff0c;对于运行那些用 Visual C 开发的程序是必需的。今天就教你mfc140u.dll丢失错误解决…

派单系统功能案例分析

派单系统是一种专门用于协调和分配任务的软件系统&#xff0c;它通过自动化和智能化的方式&#xff0c;确保任务能够高效地完成。以下是对派单系统功能的案例分析&#xff0c;主要从任务分配、实时监控、数据统计与分析以及行业应用等方面进行阐述。 一、任务分配 派单系统的核…

​线上教育_VR虚拟实验室​解决方案优缺点

线上教育的兴起也预示着对VR虚拟实验室的需求&#xff0c;这些虚拟实验室可以帮助学生学习他们研究的经验和进行实践&#xff0c;帮助学生更好地理解知识。但是&#xff0c;基于VR虚拟现实技术的虚拟实验室本质上是灵活的&#xff0c;它能让孩子们更轻松、更快速地探索各种新事…

【博主推荐】HTML5新闻,博客,官网网站源码文章瀑布流+详情页面

文章目录 1.设计来源1.1 主界面1.2 文章详情界面1.3 联系我们界面1.4 关于我们界面 2.效果和源码2.1 动态效果2.2 源代码 源码下载万套模板&#xff0c;程序开发&#xff0c;在线开发&#xff0c;在线沟通 【博主推荐】&#xff1a;前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站&…

mfc运行时报错内存不足闪退等问题

问题 mfc的打包程序源代码所在主机可以运行&#xff0c;在其他主机不能脱机运行&#xff0c;会报内存不足等莫名其妙的问题。 解决方法 排除其他代码上的问题后&#xff0c;看看是不是编译链的工具组件一致&#xff0c;我看新建项目的教程时没注意&#xff0c;红色框里的俩一…

Grok-2惊艳亮相,文生图功能竟然“无所不能“!

Grok-2 生成的图片 在人工智能的战场上&#xff0c;一场新的风暴正在酝酿。埃隆马斯克&#xff0c;这位科技界的"钢铁侠"&#xff0c;再次以其独特的方式搅动了 AI 的风云。就在谷歌和OpenAI互相角力之际&#xff0c;马斯克的 xAI 公司悄然推出了新一代AI模型 Grok-2…

深度学习中之前馈神经网络

目录 基本结构和工作原理 神经元和权重 激活函数 深度前馈网络 应用场景 优缺点 深度前馈神经网络与卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;和循环神经网络&#xff08;RNN&#xff09;的具体区别和联系是什么&#xff1f; 具体区别 联系 如何有效解决前馈神经网络…

微软开源库 Detours 详细介绍与使用实例分享

目录 1、Detours概述 2、Detours功能特性 3、Detours工作原理 4、Detours应用场景 5、Detours兼容性 6、Detours具体使用方法 7、Detours使用实例 - 使用Detours拦截系统库中的UnhandledExceptionFilter接口&#xff0c;实现对程序异常的拦截 C软件异常排查从入门到精通…