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使用亚马逊云构建企业智能知识问答助手第一篇 之 架构演进
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原文中文，约9500字，阅读约需23分钟。
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内容提要
企业智能知识问答助手（Chatbot）在亚马逊云上构建的案例介绍了技术架构和需求演化。通过集成大语言模型（LLM），Chatbot能够进行更好的语义解析和上下文推理，提供更人类化的回复。基于LLM的企业知识大脑系统结合了传统NLP模型和LLM的优势，提供一站式的智能知识服务。该系统还包括Confluence数据搜索接入、多路召回和重排、多语言集成等功能。Chatbot通过持续优化和迭代，能够高效提供客户服务和支持，提升企业效率和价值。
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关键要点
- 企业智能知识问答助手（Chatbot）用于客户服务、人力资源服务和业务流程自动化。
- 早期的Chatbot缺乏人工智能，难以灵活应对客户问题。
- 大语言模型（LLM）的出现显著提升了Chatbot的语义理解和对话自然度。
- 集成LLM的Chatbot能够生成更人性化的回复，满足复杂用户需求。
- Chatbot的发展经历了三个阶段：关键词匹配、基于BERT的语义理解、基于LLM的企业知识大脑。
- 第一阶段的Chatbot依赖于触发词和预设答案，存在数据准备工作量大和灵活性不足的问题。
- 第二阶段的Chatbot利用NLP模型进行语义匹配，减少了数据准备的复杂性。
- 第三阶段的Chatbot结合了LLM和RAG架构，提升了自然语言理解和生成能力。
- 系统集成了Confluence和SharePoint等企业知识源，增强了知识检索能力。
- 多路召回和重排机制提高了搜索结果的准确性和鲁棒性。
- 通过用户反馈机制持续优化Chatbot的用户体验。
- OmniML平台简化了Chatbot的运维流程，提高了运维效率。
- 基于Amazon SageMaker的LLM实现了内容生成的私有化部署，确保安全可靠。
- 多语言集成功能满足不同地区的内容需求，提升了系统的灵活性。
- 整体架构实现了传统NLP模型与LLM的有机结合，提升了用户体验和工作效率。
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