第第頁星火快答建設(shè)方案科大訊飛股份有限公司2025-4-7

版本說明日期版本作者說明審批人發(fā)布日期2025-04-071.0星火快答建設(shè)方案V1

目錄TOC\o"1-3"\h\u46371.建設(shè)背景 610431.1.大模型發(fā)展背景 6102371.2.虛擬人技術(shù)發(fā)展背景 7264461.3.企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展背景 879052.現(xiàn)狀及需求分析 9295713.總體設(shè)計(jì) 9122133.1.設(shè)計(jì)目標(biāo) 921193.2.設(shè)計(jì)原則 9258033.3.總體架構(gòu) 11131903.4.使用流程 1255574.核心技術(shù) 13211084.1.大模型技術(shù) 13181774.2.虛擬人技術(shù) 14109944.3.語音識(shí)別技術(shù) 15134434.4.語音合成技術(shù) 19187034.5.意圖匹配技術(shù) 20172465.功能清單 2224435.1.智能展示 22166185.1.1.智能講解 22167785.1.2.多模態(tài)交互 25159065.1.3.移動(dòng)端控制 26135355.1.4.桌面端演示 2749405.2.數(shù)據(jù)問答 27224125.2.1.數(shù)據(jù)問答 27138005.2.2.數(shù)據(jù)源 27318545.2.3.指標(biāo)管理 2869695.2.4.指標(biāo)實(shí)例庫(kù) 29251425.2.5.數(shù)據(jù)權(quán)限 29296575.3.公共組件 30227985.3.1.知識(shí)文檔 30126075.3.2.長(zhǎng)文本知識(shí)庫(kù) 31201385.3.3.標(biāo)準(zhǔn)問答 3131045.3.4.技能和接口 31152465.3.5.監(jiān)控播放 32151085.3.6.專有詞庫(kù) 339745.3.7.日志管理 33170535.3.8.租戶和用戶管理 33119305.4.能力底座 33219075.4.1.系統(tǒng)意圖管理 33131335.4.2.接口技能 33102066.實(shí)施方案 34204466.1.需求調(diào)研 34312206.2.系統(tǒng)構(gòu)建 34153276.3.部署上線 355876.4.測(cè)試驗(yàn)收 36257117.部署方式及外部依賴 36204797.1.多模態(tài)硬件 362037.2.部署方式 3722432①SaaS公有云服務(wù) 373174②平臺(tái)私有化 379073③混合云模式 37建設(shè)背景大模型發(fā)展背景目前，大模型的發(fā)展已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展，隨著計(jì)算能力的提高，大型模型的參數(shù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，基礎(chǔ)設(shè)施逐步完善，應(yīng)用場(chǎng)景逐漸增加，大模型已成為邁向通用人工智能的最重要手段，同時(shí)大模型的自主完善和不斷自我優(yōu)化的能力，加快了通用人工智能到來。大模型未來將會(huì)助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)，為智能化升級(jí)帶來新范式，直接影響人們生活、工作的各個(gè)方面，大模型從技術(shù)和應(yīng)用兩個(gè)方面進(jìn)行趨勢(shì)評(píng)估。（一）技術(shù)方面：大模型通用性持續(xù)加強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)AI開發(fā)“大一統(tǒng)”模式。大模型由于其泛化性、通用性，為人工智能帶來了新機(jī)遇。通過無標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，從而降低標(biāo)注數(shù)據(jù)的人力要求。同時(shí)，多模態(tài)大模型也逐漸興起，數(shù)據(jù)形態(tài)差異化問題也將得到解決，未來大模型將進(jìn)一步致力于構(gòu)建通用的人工智能底層算法框架，融合多領(lǐng)域的模型能力，不同領(lǐng)域中“自我學(xué)習(xí)”，通過一個(gè)大模型解決產(chǎn)業(yè)中各種問題，各行業(yè)正利用精調(diào)或prompt的方式加入任務(wù)間的差異化內(nèi)容，提高模型的利用率，實(shí)現(xiàn)大模型統(tǒng)一部署，賦能于多場(chǎng)景應(yīng)用的局面。（二）應(yīng)用方面：通用認(rèn)知智能技術(shù)將持續(xù)快速發(fā)展，給全世界帶來多方面的重大模式創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)變革：1）改變信息分發(fā)獲取模式，實(shí)現(xiàn)更高效的信息整合和更精準(zhǔn)的知識(shí)推薦等，讓整個(gè)社會(huì)的信息獲取更加簡(jiǎn)潔高效，深刻改變?nèi)藗児ぷ骱蛯W(xué)習(xí)方式；2）革新內(nèi)容生產(chǎn)模式，機(jī)器的自動(dòng)文章撰寫能力能顯著提升人們的寫作和辦公效率，帶動(dòng)AIGC技術(shù)實(shí)現(xiàn)圖片、音視頻等多模態(tài)內(nèi)容的自動(dòng)生成；3）全面升級(jí)人機(jī)交互模式，未來人機(jī)之間可能實(shí)現(xiàn)多模態(tài)“類人”的自然對(duì)話，進(jìn)一步降低學(xué)習(xí)成本、提高交互效率；總之，認(rèn)知智能認(rèn)知大模型的持續(xù)發(fā)展將有望支撐實(shí)現(xiàn)諸多此前技術(shù)不可達(dá)的行業(yè)重大創(chuàng)新應(yīng)用，為各行各業(yè)帶來重大產(chǎn)業(yè)顛覆和發(fā)展機(jī)遇，同時(shí)認(rèn)知智能認(rèn)知大模型技術(shù)也有望演進(jìn)成為每個(gè)人的人工智能助手，讓每個(gè)人能站在人工智能肩膀上發(fā)揮更大的創(chuàng)造力。虛擬人技術(shù)發(fā)展背景早期虛擬人受限于3D建模與動(dòng)作捕捉技術(shù)，主要應(yīng)用于影視特效領(lǐng)域。代表案例如《阿凡達(dá)》中的動(dòng)作捕捉技術(shù)，奠定了數(shù)字形象構(gòu)建基礎(chǔ)，但存在制作成本高、交互能力弱等瓶頸。語音合成（TTS）、自然語言處理（NLP）技術(shù)突破推動(dòng)虛擬人進(jìn)入對(duì)話交互階段。微軟小冰、蘋果Siri等智能助手驗(yàn)證了語音交互可行性，日本初音未來等虛擬偶像驗(yàn)證了IP商業(yè)化路徑。近期，生成式AI技術(shù)爆發(fā)重構(gòu)產(chǎn)業(yè)格局，GPT-3實(shí)現(xiàn)自然對(duì)話生成、StyleGAN提升數(shù)字人形象真實(shí)度、NeRF技術(shù)突破3D建模效率、多模態(tài)交互框架成熟，使虛擬人具備情感表達(dá)與場(chǎng)景適應(yīng)能力。目前，AIGC+大模型驅(qū)動(dòng)“智能體”的進(jìn)化，使數(shù)字員工實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成、數(shù)字分身實(shí)現(xiàn)企業(yè)個(gè)性化服務(wù)。Gartner預(yù)測(cè)到2026年，30%企業(yè)將部署虛擬員工處理客戶服務(wù)場(chǎng)景。企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展背景隨著數(shù)字技術(shù)的持續(xù)突破與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深度耦合，企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用已從基礎(chǔ)的信息化工具演變?yōu)轵?qū)動(dòng)智能決策的核心引擎。早期以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為核心的技術(shù)架構(gòu)，僅能支撐結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的靜態(tài)管理；大數(shù)據(jù)時(shí)代的Hadoop生態(tài)雖解決了海量數(shù)據(jù)處理難題，但實(shí)時(shí)分析與價(jià)值挖掘能力仍顯不足。近年來，云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)與實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)的融合，推動(dòng)數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)入“感知-決策-執(zhí)行”一體化階段，數(shù)據(jù)湖倉(cāng)、AI模型與低代碼平臺(tái)等技術(shù)重構(gòu)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)化路徑。IDC數(shù)據(jù)顯示，2023年數(shù)據(jù)智能市場(chǎng)規(guī)模突破3000億元，83%企業(yè)將數(shù)據(jù)應(yīng)用列為最高優(yōu)先級(jí)投入，金融、制造、醫(yī)療等領(lǐng)域已涌現(xiàn)出客戶畫像精準(zhǔn)度提升、設(shè)備運(yùn)維成本降低的實(shí)踐標(biāo)桿。政策與市場(chǎng)的雙重驅(qū)動(dòng)加速了數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放。技術(shù)的普惠性也在持續(xù)增強(qiáng)：物聯(lián)網(wǎng)與5G實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)覆蓋率提升。然而，企業(yè)仍面臨數(shù)據(jù)孤島、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)利用率不足等挑戰(zhàn)，未來向量數(shù)據(jù)庫(kù)與大模型的深度結(jié)合、湖倉(cāng)一體架構(gòu)的普及，將進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)據(jù)應(yīng)用從“輔助分析”向“自主決策”躍遷，為業(yè)務(wù)創(chuàng)新構(gòu)建實(shí)時(shí)、閉環(huán)的智能底座?，F(xiàn)狀及需求分析總體設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)目標(biāo)星火快答是一款專為企業(yè)打造的智能展示和智能數(shù)據(jù)問答場(chǎng)景的工具?；谙冗M(jìn)的大模型構(gòu)建，通過智能演示、數(shù)據(jù)管理、指標(biāo)管理、知識(shí)管理、集成管理等核心功能，為企業(yè)用戶提供了互動(dòng)的全新體驗(yàn)。助力企業(yè)提高數(shù)據(jù)獲取和分析效率、降低數(shù)據(jù)分析應(yīng)用開發(fā)成本、提升大屏交互體驗(yàn)。設(shè)計(jì)原則為確保實(shí)現(xiàn)星火快答平臺(tái)建設(shè)目標(biāo)，充分發(fā)揮產(chǎn)品核心技術(shù)能力，真正創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值，系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)遵循了如下設(shè)計(jì)原則。（1）標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用的各項(xiàng)軟、技術(shù)等均應(yīng)符合國(guó)際通用標(biāo)準(zhǔn)，符合開放性原則，使用的技術(shù)要與技術(shù)發(fā)展的潮流吻合，保證系統(tǒng)的開放性和技術(shù)可伸性，與未來技術(shù)發(fā)展應(yīng)具有良好的兼容性。系統(tǒng)嚴(yán)格遵循軟件相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范進(jìn)行設(shè)計(jì)、實(shí)施，嚴(yán)格按照ISO9001:2000質(zhì)量體系要求進(jìn)行系統(tǒng)建設(shè)、實(shí)施。（2）平臺(tái)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)按照平臺(tái)化的設(shè)計(jì)思想，利用SOA（ServiceOrientedArchitecture）技術(shù)，以松耦合的思路進(jìn)行系統(tǒng)建設(shè)。系統(tǒng)由多個(gè)子模塊組成，每個(gè)子系統(tǒng)僅通過服務(wù)接口與外界聯(lián)系。這種設(shè)計(jì)架構(gòu)盡可能的減少了平臺(tái)各子系統(tǒng)之間關(guān)聯(lián)，以及平臺(tái)自身與后臺(tái)支撐軟件和環(huán)境的關(guān)聯(lián)。最終系統(tǒng)可以方便掛接各類工具和數(shù)據(jù)，對(duì)現(xiàn)有的應(yīng)用和以后新增加的應(yīng)用，軟件無需二次開發(fā)。（3）模塊化設(shè)計(jì)系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)方式，并對(duì)大部分功能實(shí)現(xiàn)插件化管理。平臺(tái)中各個(gè)服務(wù)和模塊的設(shè)計(jì)都采取“高內(nèi)聚、低耦合”的原則。每個(gè)服務(wù)和模塊都應(yīng)當(dāng)是能夠獨(dú)立運(yùn)行的模塊，模塊和服務(wù)之間通過基于業(yè)務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)接口進(jìn)行互聯(lián)。杜絕了模塊的復(fù)雜依賴關(guān)系，便于實(shí)現(xiàn)靈活的部署結(jié)構(gòu)，以及單獨(dú)模塊的升級(jí)改造。系統(tǒng)中各模塊既是一個(gè)獨(dú)立的功能，又同時(shí)以WEBSERVICE的方式對(duì)外提供各種服務(wù)，各模塊服務(wù)接口進(jìn)行了預(yù)先定義，使得用戶可以隨時(shí)擴(kuò)展、更新，并以自定義方式實(shí)現(xiàn)模塊功能的修改，模塊的替換、加載和卸載的功能。（4）可擴(kuò)展性為適應(yīng)業(yè)務(wù)量的不斷增長(zhǎng)，以及星火快答系統(tǒng)自身水平的發(fā)展，系統(tǒng)必須具備高度的可擴(kuò)展性。系統(tǒng)整體的可擴(kuò)展性要求系統(tǒng)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、接口和應(yīng)用功能的實(shí)現(xiàn)上預(yù)留空間，系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)上應(yīng)可擴(kuò)展，以滿足未來變化的需要。系統(tǒng)采用應(yīng)用群集等技術(shù)，可隨未來業(yè)務(wù)量的變化，方便的實(shí)現(xiàn)橫向及縱向擴(kuò)展。（5）穩(wěn)定性設(shè)計(jì)星火快答是關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)，隨著未來業(yè)務(wù)的進(jìn)一步開展，系統(tǒng)的穩(wěn)定性將越發(fā)關(guān)鍵。本系統(tǒng)在設(shè)計(jì)過程中，根據(jù)模塊和服務(wù)的功能、重要性等分別采用容錯(cuò)、備份等技術(shù)，以保證局部的錯(cuò)誤不影響整個(gè)平臺(tái)的運(yùn)行。關(guān)鍵模塊和服務(wù)應(yīng)當(dāng)采用冗余設(shè)計(jì)，避免局部故障導(dǎo)致平臺(tái)整體應(yīng)用崩潰?？傮w架構(gòu)星火快答作為一款先進(jìn)的人工智能應(yīng)用產(chǎn)品，其技術(shù)架構(gòu)遵循了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的多層架構(gòu)設(shè)計(jì)，以確保系統(tǒng)的高可用性、可擴(kuò)展性和安全性。同時(shí)星火快答提供了一個(gè)直觀、響應(yīng)式的界面，支持多種瀏覽器和設(shè)備，確保用戶可以從任何地點(diǎn)、任何設(shè)備訪問應(yīng)用。結(jié)合虛擬人交互，提供全新的用戶交互體驗(yàn)。為了滿足全球用戶的需求，平臺(tái)提供了多語言界面，方便不同語言背景的用戶使用。星火快答產(chǎn)品架構(gòu)如下：整體架構(gòu)分為四大核心模塊。在交互方式上，系統(tǒng)深度融合語音識(shí)別、文字輸入、發(fā)音人追蹤等自然語音輸入技術(shù)，同時(shí)輸出文字、語音、圖表等動(dòng)態(tài)反饋。業(yè)務(wù)場(chǎng)景方面，無論是展廳自動(dòng)講解、迎賓接待的智能演示，還是會(huì)議指揮中心的數(shù)據(jù)問答，系統(tǒng)都能化身工作助手，實(shí)時(shí)生成圖表、調(diào)取數(shù)據(jù)。功能實(shí)現(xiàn)上，我們通過PC端配置大屏與數(shù)據(jù)庫(kù)、大屏端支持多人互動(dòng)與智能語境引導(dǎo)、移動(dòng)端集成快問快答。底層能力則依托大模型、虛擬人、語義知識(shí)庫(kù)等核心技術(shù)，并與企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)中臺(tái)深度打通，讓每個(gè)交互動(dòng)作都有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)引擎驅(qū)動(dòng)。使用流程核心技術(shù)大模型技術(shù)大模型為星火快答注入了先進(jìn)的多領(lǐng)域處理能力，它不僅在文本生成、語言理解和多模態(tài)數(shù)據(jù)處理方面有著卓越的表現(xiàn)，還在邏輯推理、用戶問題匹配、Function-Call和上下文推理等多個(gè)維度上展現(xiàn)出了非凡的性能。在邏輯推理方面，大模型運(yùn)用常識(shí)推理、科學(xué)推理和時(shí)空推理等方法，能夠深入分析并準(zhǔn)確推理出復(fù)雜情境中的邏輯關(guān)系。這種能力讓模型在教育、市場(chǎng)策略制定和輿情分析等關(guān)鍵領(lǐng)域大放異彩，為用戶在面對(duì)錯(cuò)綜復(fù)雜的問題時(shí)提供明晰而有效的解決策略。在本平臺(tái)中，大模型還能迅速地基于現(xiàn)有的指標(biāo)體系，精確地理解和定位用戶提出的問題，實(shí)現(xiàn)對(duì)問題要素的精準(zhǔn)捕捉，從而進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)分析和處理。借助大模型Function-Call能力，可以根據(jù)用戶的具體需求，靈活調(diào)用相應(yīng)的算法或處理流程，例如進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)計(jì)算，為用戶提供定制化的服務(wù)和技術(shù)支持。同時(shí)上下文推理能力進(jìn)一步強(qiáng)化了模型的問題解決實(shí)力，讓模型在理解問題的本質(zhì)的同時(shí)，也能考慮到問題所處的具體環(huán)境和背景，從而提供更為全面和深刻的洞見和答案。星火快答支持訊飛星火商用大模型，同時(shí)也支持DeepSeekV3大模型、Qwen72B大模型等開源模型（應(yīng)用前需進(jìn)行適配）。虛擬人技術(shù)星火快答采用先進(jìn)的虛擬人技術(shù)，打造了一種模擬真人的交互模式，極大地提升了實(shí)時(shí)匯報(bào)和溝通的自然性和親和力。這種交互方式不僅讓用戶感受到更加貼近人類伙伴的溝通體驗(yàn)，還增強(qiáng)了信息傳遞的直觀性和易理解性。文字轉(zhuǎn)音頻：AI虛擬人，可直接通過輸入文字方式一鍵生產(chǎn)出新聞、資訊等內(nèi)容的有聲播報(bào)，且聲音具有豐富的音色和風(fēng)格，滿足不同領(lǐng)域新聞或資訊等內(nèi)容對(duì)聲音的要求。文字轉(zhuǎn)視頻：AI虛擬人支持文字一鍵生產(chǎn)主播播報(bào)新聞視頻，生產(chǎn)的視頻具有口型匹配度高、表情自然、整體效果流暢真實(shí)，為視頻新聞等內(nèi)容的生產(chǎn)助理，且虛擬主播形象造型豐富，在不同的場(chǎng)景下均可高度滿足使用需求。成品視頻混編功能：AI虛擬人提供文字生產(chǎn)虛擬人視頻功能外，還支持對(duì)外采視頻、外采視頻配音、視頻畫中畫、視頻標(biāo)題等素材的混編，通過上述功能，可完成最終的成品視頻輸出，讓內(nèi)容生產(chǎn)便捷高效。虛擬人技術(shù)的制作流程涵蓋了人物設(shè)計(jì)、模型構(gòu)建、動(dòng)畫制作和皮膚渲染等關(guān)鍵步驟，融合了人工智能（AI）、自然語言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)以及計(jì)算機(jī)視覺等多項(xiàng)前沿技術(shù)，共同營(yíng)造出一種流暢而自然的交互體驗(yàn)。為了滿足不同行業(yè)和領(lǐng)域的多樣化需求，星火快答內(nèi)置了豐富的虛擬人形象和音色庫(kù)，用戶可以根據(jù)自己的偏好和場(chǎng)景需求進(jìn)行個(gè)性化組合和選擇。這種靈活性確保了星火快答能夠無縫適應(yīng)各種環(huán)境，為用戶提供定制化的交互體驗(yàn)，無論是在商務(wù)匯報(bào)、營(yíng)銷宣傳還是經(jīng)營(yíng)分析等場(chǎng)景，都能發(fā)揮出色的表現(xiàn)。虛擬人技術(shù)主要功能參數(shù)如下：支持提供標(biāo)準(zhǔn)API接口或SDK，以接入第三方應(yīng)用系統(tǒng)支持以語音對(duì)話的形式，為用戶提供服務(wù)交互打斷：支持全雙工交互方式，支持交互過程中隨時(shí)打斷，終止當(dāng)前對(duì)話進(jìn)入下一輪交互調(diào)整語速：支持對(duì)虛擬人說話語速進(jìn)行調(diào)節(jié)切換分辨率：支持對(duì)虛擬人視頻進(jìn)行分辨率切換，應(yīng)支持1080P、720P、480P。切換幀率：支持對(duì)虛擬人視頻進(jìn)行幀率設(shè)置。切換流格式：虛擬人視頻流支持H264、FLV格式切換，以滿足客戶端對(duì)不同視頻流的格式要求。橫豎屏：支持豎屏、橫屏展示，虛擬人形象大小、背景尺寸根據(jù)橫豎屏進(jìn)行適應(yīng)，滿足在不同終端屏幕尺寸下的顯示效果字幕顯示：數(shù)字人播報(bào)的同時(shí)，支持設(shè)置字幕顯示語義提取正確率和召回率F-1值平均≥80%語音識(shí)別技術(shù)語音識(shí)別，英文全稱AutomaticSpeechRecognition，簡(jiǎn)稱ASR。其能力是將語音中包含的文字信息識(shí)別出來，實(shí)現(xiàn)把語音轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的文字信息，使得將音頻內(nèi)容轉(zhuǎn)化為文本內(nèi)容。語音識(shí)別是智能語音的核心能力，是語音處理的基礎(chǔ)。本項(xiàng)目所需的是在線實(shí)時(shí)進(jìn)行語音識(shí)別的能力（音頻時(shí)長(zhǎng)長(zhǎng)度小于60s）。（1）主要功能支持中文和英文兩個(gè)語種的識(shí)別，同時(shí)還支持中文中夾帶英文單詞、簡(jiǎn)單的英文語句，基本可以達(dá)到中國(guó)人日常生活的要求；可提供武漢話、四川話、粵語等不少于23種主流的方言的識(shí)別能；支持pcm、wav、speex、speex-wb、opus等音頻編解碼算法；支持熱詞設(shè)置方式，分為會(huì)話級(jí)熱詞、全局熱詞和個(gè)性化熱詞，且熱詞設(shè)置方式可同時(shí)設(shè)置生效；支持面向?qū)I(yè)領(lǐng)域、場(chǎng)景優(yōu)化的定制訓(xùn)練，以提升該場(chǎng)景的識(shí)別效果；支持對(duì)輸入的音頻流進(jìn)行前后端點(diǎn)檢測(cè)的語音預(yù)處理，可以在會(huì)話啟動(dòng)時(shí)動(dòng)態(tài)設(shè)置前后端點(diǎn)超時(shí)時(shí)間，也可以關(guān)閉端點(diǎn)檢測(cè)功能以達(dá)到長(zhǎng)音頻語音聽寫；針對(duì)口語化語音交互中因?yàn)椴涣鲿惩ｎD等現(xiàn)象導(dǎo)致的交互中斷現(xiàn)象，需具有基于語義信息的斷句能力，以提升非連貫交互場(chǎng)景中的識(shí)別準(zhǔn)確率；支持對(duì)識(shí)別結(jié)果語句智能預(yù)測(cè)其對(duì)話語境的文本后處理，提供智能斷句和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的預(yù)測(cè)；支持結(jié)果格式智能轉(zhuǎn)化，對(duì)結(jié)果中出現(xiàn)數(shù)字、日期、時(shí)間等內(nèi)容格式化成規(guī)整的文本；支持動(dòng)態(tài)修正及中間結(jié)果返回。中間結(jié)果，即識(shí)別過程中產(chǎn)生的過渡結(jié)果，這個(gè)結(jié)果可能會(huì)根據(jù)后面音頻的上下文分析發(fā)生修正。開啟中間結(jié)果功能可以減少識(shí)別結(jié)果返回的時(shí)間間隔，提高識(shí)別過程中的視覺流暢度，并達(dá)到動(dòng)態(tài)修正的功能體驗(yàn)。具備降噪處理能力；普通話識(shí)別支持采樣率支持8k/16k，采樣深度支持16bits;正常環(huán)境下中文普通話識(shí)別率達(dá)到95%。（2）技術(shù)特色深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）聲學(xué)建模技術(shù)支持海量數(shù)據(jù)的DNN并行訓(xùn)練支持多語種共享結(jié)構(gòu)的DNN訓(xùn)練支持個(gè)性化DNN建?；贒NN的非線性建模提升魯棒性用戶個(gè)性化聲學(xué)建模技術(shù)和二遍解碼技術(shù)數(shù)萬小時(shí)聲學(xué)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，顯著提升通訊錄人名的個(gè)性化識(shí)別一遍解碼生成Lattice后，根據(jù)人名列表對(duì)Lattice進(jìn)行優(yōu)化，再進(jìn)行二遍解碼針對(duì)超大規(guī)模語言模型的快速更新技術(shù)支持小語言模型和WFST網(wǎng)絡(luò)建模并聯(lián)小語言模型網(wǎng)絡(luò)和更新通用超大規(guī)模語言模型網(wǎng)絡(luò)，并調(diào)節(jié)權(quán)重針對(duì)說話人和口音方言的自適應(yīng)技術(shù)引入可變長(zhǎng)度的碼字層，改變傳統(tǒng)DNN結(jié)構(gòu)引入對(duì)模型參數(shù)變化的限制將目標(biāo)函數(shù)從幀級(jí)別的信息熵?cái)U(kuò)展到串級(jí)別區(qū)分性準(zhǔn)則海量多語種語言模型的高速訓(xùn)練和數(shù)據(jù)資源庫(kù)構(gòu)建支持T級(jí)以上語料的統(tǒng)計(jì)語言模型訓(xùn)練覆蓋中英粵維藏等多語種海量語音語言數(shù)據(jù)的收集、整理和標(biāo)注語音識(shí)別技術(shù)主要功能參數(shù)如下：標(biāo)點(diǎn)智能預(yù)測(cè)：支持對(duì)識(shí)別結(jié)果語句智能預(yù)測(cè)其對(duì)話語境，提供智能斷句和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的預(yù)測(cè)。智能端點(diǎn)檢測(cè)：支持對(duì)說話過程中進(jìn)行前端點(diǎn)檢測(cè)，即智能檢測(cè)說話過程中的有效語音的開始位置；支持對(duì)說話過程中進(jìn)行尾端點(diǎn)檢測(cè)，即智能檢測(cè)說話是否結(jié)束智能數(shù)字規(guī)整：支持將識(shí)別結(jié)果的數(shù)字如日期、分?jǐn)?shù)、小數(shù)等，智能的轉(zhuǎn)換為易于理解的數(shù)字格式，使展現(xiàn)形式更符合人的習(xí)慣智能文本順滑：支持將識(shí)別結(jié)果中無意義的停頓詞、語氣詞、重復(fù)詞等進(jìn)行智能過濾，使識(shí)別結(jié)果更易用閱讀和理解動(dòng)態(tài)結(jié)果修正：支持字詞級(jí)識(shí)別結(jié)果實(shí)時(shí)返回，并根據(jù)上下文語境,對(duì)歷史返回結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正。音頻編碼：支持pcm、wav、speex、opus等多種音頻編碼格式音頻采樣率：支持8k及16k的音頻，采樣精度為16bit通用場(chǎng)景語音識(shí)別率≥95%語音合成技術(shù)語音合成，英文全稱TextToSpeech，簡(jiǎn)稱TTS。主要解決如何將文字信息轉(zhuǎn)化為可聽的聲音信息，涉及聲學(xué)、語言學(xué)、數(shù)字信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科技術(shù)，可以“讓機(jī)器像人一樣開口說話”?？拼笥嶏w采用最先進(jìn)的中文文本、韻律分析算法和最大語料庫(kù)的合成方法，合成語音已經(jīng)接近真人的自然效果。語音合成引擎在完成文本到語音數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化過程中可以簡(jiǎn)單分解為兩個(gè)步驟的處理。文本先經(jīng)過前端的語法分析，通過科大訊飛公司精心制作的詞典和規(guī)則的處理，得到格式規(guī)范，攜帶語法層次的信息，傳送到后端。后端在前端分析的結(jié)果基礎(chǔ)上，經(jīng)過韻律方面的分析處理，得到語音的時(shí)長(zhǎng)、音高等韻律信息，再根據(jù)這些信息在音庫(kù)中挑選最合適的語音單元，語音單元再經(jīng)過調(diào)整和拼接，就能得到最終的語音數(shù)據(jù)。在整個(gè)轉(zhuǎn)化處理的過程中牽涉到大量的中英文語法和韻律知識(shí)的運(yùn)用，以及語法和語義分析的算法，最佳路徑搜索，單元挑選和調(diào)整的算法，語音數(shù)據(jù)編碼方面的知識(shí)。語音合成技術(shù)主要功能參數(shù)如下：音頻格式需要支持主流的音頻格式，如mp3、wav、m4a、pcm等。支持角色分離功能，可通過配置設(shè)定角色的數(shù)量，也可以不指定進(jìn)行盲分。返回結(jié)果支持時(shí)間戳，即結(jié)果中的文本時(shí)間點(diǎn)，精確到毫秒。提供詞、句的置信度得分，便于業(yè)務(wù)判斷識(shí)別的準(zhǔn)確度。支持標(biāo)點(diǎn)預(yù)測(cè)功能，即識(shí)別的結(jié)果文本中的相關(guān)語句和段落已經(jīng)具備了標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。支持?jǐn)?shù)字規(guī)整，即遇到時(shí)間、日期等識(shí)別內(nèi)容可自動(dòng)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字書寫形式，例如十二點(diǎn)三十分轉(zhuǎn)寫為12:30。支持效果優(yōu)化能力，主要為通過熱詞的形式即時(shí)解決特定的專業(yè)術(shù)語識(shí)別不準(zhǔn)確問題并支持相應(yīng)語料的模型訓(xùn)練，來進(jìn)一步提升識(shí)別率。在安靜環(huán)境下，中文標(biāo)準(zhǔn)普通話的綜合識(shí)別率大于95%。意圖匹配技術(shù)為了確保用戶輸入能夠精確對(duì)應(yīng)到相應(yīng)的意圖，系統(tǒng)采取了精準(zhǔn)的意圖識(shí)別和匹配策略。首先，利用預(yù)訓(xùn)練的語義相似度模型（SimBERTv2）對(duì)意圖進(jìn)行向量化處理，這一步驟將意圖轉(zhuǎn)化為高維空間中的向量表示，以便更精確地捕捉和存儲(chǔ)意圖的語義信息。這些向量化的意圖隨后被存儲(chǔ)在一個(gè)專門的向量數(shù)據(jù)庫(kù)中，以便快速檢索和比對(duì)。當(dāng)用戶發(fā)起輸入時(shí)，我們同樣使用Embedding技術(shù)將用戶的輸入轉(zhuǎn)換為向量形式，并在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行高效檢索。一旦檢索到與用戶輸入向量高度一致的意圖向量，我們便可以確認(rèn)用戶的輸入已經(jīng)成功匹配到了相應(yīng)的意圖。確認(rèn)匹配后，系統(tǒng)將進(jìn)入下一階段，即實(shí)體提取和執(zhí)行器執(zhí)行。實(shí)體提取過程將從用戶輸入中識(shí)別出關(guān)鍵信息，而執(zhí)行器則根據(jù)已識(shí)別的意圖和實(shí)體信息執(zhí)行相應(yīng)的操作或服務(wù)。這整個(gè)過程的設(shè)計(jì)旨在提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性，確保用戶能夠獲得滿足其需求的精準(zhǔn)服務(wù)。具備知識(shí)編譯及語義解析能力，支持將知識(shí)庫(kù)的數(shù)據(jù)資源編譯成語義資源，能夠根據(jù)語義資源將文本解析成固定格式的json；提供語義理解并發(fā)能力；支持實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)、短句的分詞能力；相同詞義的短詞規(guī)整、合并；上下文指代詞的歧義；在交互過程中自動(dòng)緩存、匹配上下文信息、歷史數(shù)據(jù)等，提供多輪人機(jī)交互記憶機(jī)制；配合知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)話意圖的關(guān)鍵詞槽抽取、如地址、時(shí)間、關(guān)鍵動(dòng)作；支持對(duì)相關(guān)業(yè)務(wù)以外的話題拒識(shí)功能；支持敏感詞過濾功能；支持復(fù)雜任務(wù)的多輪對(duì)話以及多輪糾錯(cuò)；用戶可在任意時(shí)間打斷對(duì)話并發(fā)出需求，引擎可以對(duì)非相關(guān)交互進(jìn)行拒識(shí)；通過知識(shí)圖譜、生成式問答等引擎處理，可以做到有問必答，無應(yīng)答率大大下降。功能清單智能演示智能演示可以實(shí)現(xiàn)進(jìn)行演示場(chǎng)景的新建、并在新建時(shí)選擇單屏或多實(shí)體大屏聯(lián)動(dòng)演示。場(chǎng)景列表可展示本用戶創(chuàng)建場(chǎng)景或本租戶下所有用戶新建的場(chǎng)景。新建場(chǎng)景后可以對(duì)場(chǎng)景界面進(jìn)行可視化配置，包括頁面設(shè)計(jì)和問答設(shè)計(jì)。智能講解虛擬人自動(dòng)講解虛擬人根據(jù)配置好的講解詞進(jìn)行自動(dòng)講解，講解的內(nèi)容可以通過單頁、多頁、多大屏的方式進(jìn)行展示，當(dāng)展示內(nèi)容為多個(gè)大屏?xí)r支持大屏之間的聯(lián)動(dòng)。虛擬人講解的對(duì)象可以是公司不同的產(chǎn)品介紹、數(shù)據(jù)大屏、公司文化簡(jiǎn)介等，展示的方式可以是通過瀏覽器打開的大屏、PPT頁面、數(shù)字孿生大屏等。講解的場(chǎng)景可以是展會(huì)、展廳、公司大廳展臺(tái)等。頁面調(diào)度支持在講解詞中配置固定的切換動(dòng)作，即虛擬人講到大屏中哪一頁內(nèi)容的同時(shí)將大屏切換到對(duì)應(yīng)的頁面，也可以在不講解時(shí)通過自然語言的方式切換大屏頁面；切換頁面的方式有接口調(diào)度、模擬點(diǎn)擊大屏按鈕、RPA方式操作大屏。虛擬人走動(dòng)虛擬人講解過程中支持根據(jù)高亮走動(dòng)到對(duì)應(yīng)位置指示講解內(nèi)容；配置虛擬人消失與出現(xiàn)的位置，可避免因?yàn)樘摂M人走動(dòng)導(dǎo)致的大屏數(shù)據(jù)遮擋。虛擬人跨屏講解在多屏講過的過程中，支持多個(gè)大屏之間的聯(lián)動(dòng)，在虛擬人講解完前一個(gè)大屏內(nèi)容之后自動(dòng)走動(dòng)到下一個(gè)需要講解的大屏上。單屏循環(huán)講解在無人值守或需要重復(fù)講解大屏內(nèi)容時(shí)，可以通過循環(huán)講解的意圖讓虛擬人不斷的講解當(dāng)前大屏內(nèi)容。多套解說詞在一個(gè)頁面下支持有多種風(fēng)格的講解詞，在遇到不同的參觀對(duì)象時(shí)可以給出不同的講解；可以通過多套講解詞的功能實(shí)現(xiàn)多語言講解，每一套講解詞都是不同的語種；多套講解詞支持隨機(jī)切換或固定講解，且可以通過手機(jī)控制器上一鍵完成。多語言交互在長(zhǎng)文本知識(shí)庫(kù)模式下，用戶可通過自然語言直接切換當(dāng)前交互的語言，例如給出“接下來我們用英語交流吧”之后虛擬人即可進(jìn)行英文交互。目錄可以設(shè)置講解內(nèi)容輪播，展示了當(dāng)前大屏講解的產(chǎn)品（分類）；可在目錄項(xiàng)中配置縮略圖、slogan等，同時(shí)可通過自然語言直接切換到對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品下進(jìn)行講解。分類講解將大屏中某幾頁內(nèi)容貼上分類的標(biāo)簽組成一個(gè)整體，講解過程中可以按順序講解全部的內(nèi)容也可以按照分類進(jìn)行單獨(dú)講解；適合在一個(gè)大屏上對(duì)多個(gè)產(chǎn)品或多個(gè)不同的模塊單獨(dú)進(jìn)行介紹。高亮展示在講解詞中配置高亮展示，可在虛擬人講解到當(dāng)前位置時(shí)通過高亮框的方式標(biāo)記大屏中的位置，這樣就可以指示出目前的講解內(nèi)容與大屏的關(guān)聯(lián)；也可通過自然語言的方式直接高亮標(biāo)記大屏中的區(qū)域。技能調(diào)度在自定義操作中關(guān)聯(lián)技能，將技能配置到講解詞中在虛擬人講解到當(dāng)前位置時(shí)即可執(zhí)行該技能；該功能是通過向第三方系統(tǒng)的接口對(duì)接固定的參數(shù)實(shí)現(xiàn)調(diào)度；目前主要應(yīng)用有，為講解詞獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，或自動(dòng)切換大屏頁面。模擬點(diǎn)擊通過在大屏上以簡(jiǎn)單的畫框方式，為虛擬人指示點(diǎn)擊位置；可以將模擬點(diǎn)擊配置在講解詞中，這樣在虛擬人講解到當(dāng)前位置時(shí)即可點(diǎn)擊大屏，讓講解與大屏進(jìn)行聯(lián)動(dòng)；也可以將模擬點(diǎn)擊直接配置在大屏上，通過自然語言的方式進(jìn)行調(diào)度；模擬點(diǎn)擊的方法配置起來簡(jiǎn)單方便，但是效果會(huì)受到大屏分辨率變化等的影響。多模態(tài)交互（1）多模態(tài)設(shè)備將多模態(tài)設(shè)備接入快答平臺(tái)，同時(shí)關(guān)聯(lián)到對(duì)應(yīng)的大屏上這樣即可實(shí)現(xiàn)無需喚醒的自然語言交流；多模態(tài)設(shè)備同時(shí)還可以支持圖像識(shí)別、肢體語言交互。（2）歡迎語在多模態(tài)交互模式下，觀眾經(jīng)過展臺(tái)時(shí)（3米內(nèi)），多模態(tài)通過圖像識(shí)別到人員走過可主動(dòng)進(jìn)行打招呼，邀請(qǐng)觀眾進(jìn)行交流，提高展臺(tái)人氣。（3）邀請(qǐng)語在多模態(tài)交互模式下，觀眾經(jīng)過展臺(tái)時(shí)（3米內(nèi)），多模態(tài)通過圖像識(shí)別到人員走過可主動(dòng)進(jìn)行打招呼，邀請(qǐng)觀眾進(jìn)行交流，提高展臺(tái)人氣。移動(dòng)端控制（1）手機(jī)控制器每個(gè)演示都會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)手機(jī)控制器的二維碼，用手機(jī)掃碼進(jìn)入，鏈接到對(duì)應(yīng)的演示大屏上，可對(duì)大屏進(jìn)行操作；一方面是功能性的操作，虛擬人切換、多套解說詞切換、頁面刷新、語言切換等，這些操作需要產(chǎn)研側(cè)開發(fā)完成之后才能使用；另一方面是指令，可在手機(jī)上點(diǎn)擊語音輸入按鈕直接向關(guān)聯(lián)的大屏發(fā)送語音指令；也可提前講意圖等指令配置好直接點(diǎn)擊發(fā)送，將意圖發(fā)送到大屏上。（2）虛擬人切換通過手機(jī)控制器上的虛擬人切換功能直接在演示過程中一鍵切換虛擬人形象；虛擬人形象需要提前配置。（3）頁面刷新手機(jī)控制器上的固定功能，需要先連接到對(duì)應(yīng)的大屏，點(diǎn)擊刷新按鈕之后即可將正在展示的大屏頁面（快答平臺(tái)可刷新，外部大屏只有在接入快答平臺(tái)的情況下才刷新）進(jìn)行刷新；在虛擬人或其他頁面元素出現(xiàn)故障時(shí)可通過一鍵刷新的方式重新開始。桌面端演示（1）多種不同的形式的大屏接入通過桌面端插件，通過在用戶系統(tǒng)上覆蓋虛擬人交互圖層，能夠直接在客戶桌面端系統(tǒng)上進(jìn)行演示。目前可支持的外部大屏形態(tài)有：①鏈接地址②C/S應(yīng)用，如數(shù)字孿生③桌面應(yīng)用，如微信、QQ等④圖片。（2）RPA流程在講解詞編輯中可添加RPA流程，目前支持固定的動(dòng)作執(zhí)行，有20種，包括了瀏覽器打開、關(guān)閉、元素點(diǎn)擊、輸入內(nèi)容等；這些功能可被編輯為一個(gè)固定的流程按順序去執(zhí)行，在虛擬人講到此處時(shí)執(zhí)行該流程動(dòng)作。數(shù)據(jù)問答數(shù)據(jù)問答數(shù)據(jù)源星火快答的底層數(shù)據(jù)來源，支持鏈接多種類型數(shù)據(jù)庫(kù)（數(shù)據(jù)庫(kù)類型支持MySQL、GAUSS、SQLServer、POSTGRESQL、DORIS、STARROCKS等）和csv數(shù)據(jù)文件上傳，提供了詳細(xì)的連接參數(shù)配置和連接測(cè)試，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確接入和高效處理。同時(shí)針對(duì)上傳后的數(shù)據(jù)支持添加字段描述，提高大模型對(duì)于數(shù)據(jù)的理解能力。指標(biāo)管理指標(biāo)分類采用“指標(biāo)域”分類管理指標(biāo)數(shù)據(jù)，“指標(biāo)域”是一類指標(biāo)的集合，可將指標(biāo)按照應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行分類。目前系統(tǒng)支持3類指標(biāo)類型：原子指標(biāo)：即最小粒度的數(shù)據(jù)指標(biāo)，構(gòu)建一些簡(jiǎn)單的不需要涉及指標(biāo)之間的計(jì)算。例如“銷售額數(shù)值”、“新客戶數(shù)量”。也是組成復(fù)合指標(biāo)的最小顆粒度。系統(tǒng)默認(rèn)數(shù)據(jù)源充分的條件下不需要配置則支持原子指標(biāo)查詢其同比與環(huán)比。復(fù)合指標(biāo)：構(gòu)建一些較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)指標(biāo)需要涉及原子指標(biāo)間的計(jì)算，例如“銷售額”，通過“銷售單價(jià)”*“銷售數(shù)量”計(jì)算得出。明細(xì)指標(biāo)：用于查詢數(shù)據(jù)源中的某個(gè)數(shù)據(jù)明細(xì)，例如上傳的數(shù)據(jù)csv文件中的某一單元格的數(shù)據(jù)值，無聚合方式。指標(biāo)構(gòu)建支持多層次、多維度的指標(biāo)體系構(gòu)建。設(shè)置相應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)描述，可增強(qiáng)大模型對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)的理解能力，從而更加精準(zhǔn)的深度分析數(shù)據(jù)；設(shè)置數(shù)據(jù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)格式和計(jì)算方式，幫助平臺(tái)準(zhǔn)確快速的計(jì)算處理數(shù)據(jù)并呈現(xiàn)。數(shù)據(jù)維度：在數(shù)據(jù)分析中，業(yè)務(wù)需要在得到特定條件或分類下的數(shù)據(jù)指標(biāo)數(shù)值，某個(gè)特定條件和分類就是單個(gè)的數(shù)據(jù)維度。設(shè)置數(shù)據(jù)維度得到各分類和分組下的數(shù)據(jù)指標(biāo)值，幫助更深入地理解和分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的趨勢(shì)和模式。設(shè)置數(shù)據(jù)篩選條件，可過濾無用的數(shù)據(jù)源，增加數(shù)據(jù)的可靠性和數(shù)據(jù)分析的真實(shí)性。設(shè)置時(shí)間維度：年、季度、月、日等，平臺(tái)將按照選擇的時(shí)間顆粒度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析。指標(biāo)實(shí)例庫(kù)數(shù)據(jù)權(quán)限問數(shù)類型舉例：?jiǎn)枖?shù)類型問題示例直接問數(shù)-單指標(biāo)2024年1月SUV的銷量是多少？直接問數(shù)-多指標(biāo)今年SUV的產(chǎn)量、銷量、市占率分別是多少？直接問數(shù)-計(jì)數(shù)查詢今年李四負(fù)責(zé)了多少項(xiàng)目直接問數(shù)-維度模糊查詢今年學(xué)習(xí)機(jī)在各個(gè)渠道的市場(chǎng)表現(xiàn)怎么樣？直接問數(shù)-均值計(jì)算今年第一季度所有項(xiàng)目的合同總金額均值直接問數(shù)-最值今年1月合同總金額最低的是哪個(gè)項(xiàng)目直接問數(shù)-聚合計(jì)算2024年1季度SUV的銷量是多少？今年生產(chǎn)調(diào)度部人工費(fèi)用累計(jì)是多少？明細(xì)指標(biāo)查看所有合同金額大于10萬的項(xiàng)目信息數(shù)據(jù)羅列今年各月人工費(fèi)用的變化趨勢(shì)？2024年各種車型的銷量是多少？2023年各月肥東服務(wù)區(qū)和巢湖服務(wù)區(qū)人流量對(duì)比情況TOPN2023年12月，哪個(gè)城市的倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用最高？排名前3的城市是哪些？查詢今年合同總金額最高的10個(gè)項(xiàng)目？占比問題本月的管理費(fèi)用中，各類費(fèi)用占比情況今年公司各級(jí)別員工分布情況同環(huán)比問題看一下本月SUV銷量環(huán)比情況看一下今年各事業(yè)部人數(shù)同比情況復(fù)合指標(biāo)本月新能源車型滲透率是多少？今年各月X3學(xué)習(xí)機(jī)利潤(rùn)率變化情況？連續(xù)追問（上下文）本周SUV銷量是多少？哪家車企第一？哪家品牌第一？xx車企排名第幾？快照數(shù)據(jù)（累計(jì)數(shù)）去年公司有多少人（默認(rèn)查詢最近賬期的數(shù)據(jù)，非一整年的合計(jì)）維度澄清-時(shí)間第一事業(yè)部的收入是多少（無時(shí)間維度）維度澄清-重復(fù)維度今年特斯拉的收入是多少（品牌和車企兩列數(shù)據(jù)中均有“特斯拉”）寬泛性問答今年生產(chǎn)一部的費(fèi)用是多少？（沒有明確指標(biāo)，會(huì)查詢多個(gè)“費(fèi)用”關(guān)聯(lián)的指標(biāo)）公共組件知識(shí)文檔知識(shí)文檔指的是RAG模式的知識(shí)庫(kù)，用戶將文檔上傳知識(shí)庫(kù)之后系統(tǒng)可自動(dòng)切片或用戶自定義切片；通過匹配問題與知識(shí)切片的方式實(shí)現(xiàn)知識(shí)問答。平臺(tái)提供多種格式的知識(shí)文檔上傳，上傳到平臺(tái)的知識(shí)文檔平臺(tái)會(huì)自動(dòng)對(duì)文檔做切片分割，用戶也可以自己整理文檔并根據(jù)標(biāo)識(shí)符切割文檔切片。完成文檔切片后，用戶就可以對(duì)綁定了該知識(shí)的大屏應(yīng)用做知識(shí)問答。用戶提問后，平臺(tái)會(huì)檢索知識(shí)文檔，找到相關(guān)的文檔切片，打包處理后，交流星火大模型來完成對(duì)知識(shí)問題的回答。長(zhǎng)文本知識(shí)庫(kù)長(zhǎng)文本是為了對(duì)比RAG模式的知識(shí)庫(kù)，知識(shí)問答上傳之后不再進(jìn)行切片，直接將問題放置在整個(gè)文檔上進(jìn)行語義的匹配獲取回答的知識(shí)，文檔長(zhǎng)度可達(dá)10W字。為支持長(zhǎng)文本知識(shí)庫(kù)需要單獨(dú)配置一張A100的GPU，獲取的知識(shí)準(zhǔn)確快速。標(biāo)準(zhǔn)問答不管是RAG知識(shí)庫(kù)還是長(zhǎng)文本知識(shí)庫(kù)，模型都會(huì)對(duì)獲取的知識(shí)進(jìn)行總結(jié)后回答，但是在某些嚴(yán)肅的場(chǎng)合或回答一些嚴(yán)肅的問題，答案是不允許更改的。標(biāo)準(zhǔn)問答的功能提供了問題可泛化理解，答案固定輸出的配置。技能和接口接口管理功能允許用戶將外部接口與星火快答平臺(tái)連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和服務(wù)的無縫對(duì)接。用戶需要提供接口的相關(guān)信息，包括接口名稱、路徑、服務(wù)地址、請(qǐng)求頭部和請(qǐng)求參數(shù)等，以確保系統(tǒng)能夠正確地與接口進(jìn)行通信。接口創(chuàng)建用戶可以通過單擊【新建接口】按鈕來創(chuàng)建新的接口。在創(chuàng)建過程中，用戶需要填寫接口的基礎(chǔ)配置信息，包括接口名稱、接口路徑、服務(wù)地址等。此外，用戶還需要定義請(qǐng)求頭部和請(qǐng)求參數(shù)，以確保接口的正確調(diào)用。接口測(cè)試為了驗(yàn)證接口的功能和穩(wěn)定性，用戶可以通過【測(cè)試接口】功能對(duì)接口進(jìn)行測(cè)試。這有助于在正式使用前確保接口的可靠性。接口刪除用戶可以通過單擊【刪除】按鈕來刪除不再需要的接口。這有助于維護(hù)接口列表的清晰性和減少潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。接口環(huán)境變量管理接口環(huán)境變量管理功能允許用戶為接口設(shè)置環(huán)境變量，這些變量可以在接口調(diào)用時(shí)使用。用戶可以通過【新建環(huán)境變量】按鈕來添加新的環(huán)境變量，或通過【編輯】和【移除】按鈕來管理現(xiàn)有的環(huán)境變量。監(jiān)控播放通過將接口技能的功能在海康威視綜合安防平臺(tái)上進(jìn)行落地，用戶可以通過填寫地址、賬號(hào)、密碼的方式快速將自己的監(jiān)控信息接入到快答平臺(tái)，接入之后用戶只需要通過自然語言說出監(jiān)控名稱即可在大屏上展示對(duì)應(yīng)的監(jiān)控畫面。專有詞庫(kù)日志管理租戶和用戶管理能力底座系統(tǒng)意圖管理通過大模型自動(dòng)理解用戶的自然語言在當(dāng)前頁面下的意圖，對(duì)平臺(tái)進(jìn)行操作；避免了前期通過固定話術(shù)去配置意圖的方式中存在的需要配置大量的話術(shù)的問題，同時(shí)也讓意圖更加的靈活。實(shí)體管理：支持實(shí)體的新增、刪除、編輯、查詢及及批量處理，支持實(shí)體詞條的批量導(dǎo)入及同義拓展，并具備實(shí)體模糊功能