摘要:
AI助力零售业智能化升级的落地项目的数据质量差、模型能力不足、工程部署慢等痛点,医药零售案例中,通过RAG+知识图谱技术实现高效检索,减少AI幻觉,提升销售转化率10%以上,该方案可迁移至金融、教育等高私域问答场景,提供从需求分析到算法备案的全流程服务,AI推荐系统虽能提升40%收入,但需解决用户信任问题,平衡AI辅助与人工服务。将AI人工智能客服的落地经验拓展到金融、教育和旅游酒店等行业 阅读全文
posted @ 2025-08-08 14:13
不粘锅07
阅读(24)
评论(0)
推荐(0)

现有AI APP直接使用大模型易出现卦象和时间属性错误(如五行误判)及解读偏差。本文提出通过“人工数据清洗+规则引擎+AI”三层架构解决大模型在玄学应用中的幻觉问题。解决方案包括:1)本地精准计算天干地支和五行属性;2)优化DeepSeek提示词结构化输出。该方法提升了准确性(用户反馈婚姻/事业类解读较准),但需处理API不稳定问题。技术将传统文化转化为娱乐工具,强调逻辑而非迷信,代码开源供交流。
一、当AI走进线下零售落地的价值在哪里? AI在零售行业的解决传统零售门店面临的导购培训成本高、服务水平不一、客户体验难量化等痛点。分享一个做门店零售的AI助手项目在多轮需求问询、商品推荐、销售话术生成、商品说明书查询以及商品数据库问答等核心模块的实践经验。 最后会讨论这套实施的技术栈,是如何通过“
一、为什么企业需要私有RAG知识库? 数据安全刚需 金融、医疗等行业涉及敏感数据(如客户隐私、研发文档),公有云API存在泄露风险。私有化部署确保数据永不离开本地环境,满足GDPR等合规要求 。 实战案例:某金融机构部署本地RAG后,客服系统调用合同条款的准确率提升40%,且审计可追溯每条答案的来源
浙公网安备 33010602011771号