人工智能解决方案

某保险公司基于业务和AI战略发展需要，创建基于 RAG 的 AI 智能体对话机器人， 赋能核保部、财务部、人力部门、市场与销售部、客户服务部等。但在此过程中，发现基于大模型和文档知识库构建的对话机器人，回答准确率一直在 50% 左右，回答质量表现不佳，完全无法满足业务的使用。因此希望重构和优化对话机器人， 期望将回答的准确率从 50% 提升到 90%左右，实现对话机器人的业务价值。

• 清洗与标注：​通过双管齐下的净化流程——先对原始数据清洗去噪、剔除低质内容确保纯净度，再结合自动化工具、人工标注等进行文档分割。

•效率与品控：​构建增效防错的闭环系统——开发半自动标注工具与大模型预标注提升效率（人工仅需修正少数案例），同时建立多人交叉审核机制，通过抽样检查与流程标准化保障最终输出质量的一致性。

•通过数据清洗、分割，推理模型、嵌入模型对比实验和选择，提示词优化，工作流模块化分拆、优化等，整合多种策略组合，提升RAG的回答质量

• 整体效果上，优化后回答准确率显著提高，由原来的低于50%提升到86%

•可靠性增强

•Badcase 减少

某企业在新员工及新产品培训中面临显著瓶颈：当前新员工、新产品训练仅能通过静态打字测速与 1v1 单窗训练开展， 其中 1v1 单窗训练完全依赖人力执行，每个培训班需投入大量管理岗资源，直接导致训练效率低下；更关键的是，该训练模式与真实业务场景（1v3）差异显著，难以达成实战化培训目标， 无法满足业务对新员工技能的实际要求，最终制约了业务的高效推进。

我们针对该企业的业务需求，定制开发了支持一对多互动的角色扮演聊天练习系统。 依据业务目标与技术规范，已确定整体技术解决方案，并完成一套角色扮演聊天机器人系统的私有化部署。 系统核心功能划分为三大模块：其一为管理平台，统筹负责全系统的用户管理、培训组织、课程规划及脚本维护； 其二为学生用户端，供新员工开展实操训练；其三为 AI 支持模块，现阶段主要承担两大关键任务 —— 生成标准化训练脚本， 以及对训练过程产生的数据进行自动化评分，为培训效果评估提供技术支撑。

• 节约成本 27,000+ USD / 每年

• 人力节省 33%

• 100% 可复制性