当前位置: 首页 > news >正文

纷享销客CRM AI产品架构概览、产品特色

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


相关文章:

  • 北京网站建设多少钱?
  • 辽宁网页制作哪家好_网站建设
  • 高端品牌网站建设_汉中网站制作
  • Github 2024-08-09 开源项目日报 Top10
  • git的一些操作指令
  • 工作随记:oracle中偶发遇到存储过程编辑,删除等卡死问题
  • 下一代 AI 搜索引擎 MindSearch:多智能体 + 系统2,模拟人类认知过程的 AI 搜索引擎
  • 在Ubuntu 18.04上安装和配置pgAdmin 4服务器模式的方法
  • Docker最佳实践(六):安装Nacos
  • 9.动态导航栏怎么做
  • uniapp微信小程序 canvas绘制圆形半透明阴影 createCircularGradient函数不支持透明度部分解决方案
  • 100道C/C++面试题
  • mysql8.4.2数据库做主从复制
  • 【Python基础】Python六种标准数据类型中哪些是可变数据,哪些是不可变数据
  • SQL Zoo 9-.Window functions
  • linux证书生成详解
  • 堆的实现(偷懒版)
  • DVWA DOM Based Cross Site Scripting (DOM型 XSS)
  • 【译】React性能工程(下) -- 深入研究React性能调试
  • Android框架之Volley
  • Brief introduction of how to 'Call, Apply and Bind'
  • Bytom交易说明(账户管理模式)
  • classpath对获取配置文件的影响
  • CSS选择器——伪元素选择器之处理父元素高度及外边距溢出
  • JDK9: 集成 Jshell 和 Maven 项目.
  • vue数据传递--我有特殊的实现技巧
  • 高度不固定时垂直居中
  • 面试遇到的一些题
  • 扑朔迷离的属性和特性【彻底弄清】
  • 我建了一个叫Hello World的项目
  • 在Mac OS X上安装 Ruby运行环境
  • 中国人寿如何基于容器搭建金融PaaS云平台
  • 【云吞铺子】性能抖动剖析(二)
  • 我们雇佣了一只大猴子...
  • # 安徽锐锋科技IDMS系统简介
  • #《AI中文版》V3 第 1 章 概述
  • #常见电池型号介绍 常见电池尺寸是多少【详解】
  • #前后端分离# 头条发布系统
  • $分析了六十多年间100万字的政府工作报告,我看到了这样的变迁
  • (42)STM32——LCD显示屏实验笔记
  • (ros//EnvironmentVariables)ros环境变量
  • (ZT)北大教授朱青生给学生的一封信:大学,更是一个科学的保证
  • (二)Pytorch快速搭建神经网络模型实现气温预测回归(代码+详细注解)
  • (附源码)ssm基于web技术的医务志愿者管理系统 毕业设计 100910
  • (篇九)MySQL常用内置函数
  • (七)微服务分布式云架构spring cloud - common-service 项目构建过程
  • (十八)Flink CEP 详解
  • (十三)MipMap
  • (学习日记)2024.04.04:UCOSIII第三十二节:计数信号量实验
  • (一)基于IDEA的JAVA基础1
  • (转) ns2/nam与nam实现相关的文件
  • ***php进行支付宝开发中return_url和notify_url的区别分析
  • .chm格式文件如何阅读
  • .Net 应用中使用dot trace进行性能诊断
  • .NET8 动态添加定时任务(CRON Expression, Whatever)
  • .NET编程——利用C#调用海康机器人工业相机SDK实现回调取图与软触发取图【含免费源码】
  • @在php中起什么作用?
  • [1204 寻找子串位置] 解题报告