以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例：
大模型具有强大的语言理解和生成能力，但也存在一定的局限性，例如：无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）；无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）；无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。为了提升用户体验和增强业务竞争力，越来越多的企业会构建AI助手，以便全天候（7x24）回应客户咨询。在阿里云上，只需几分钟即可构建一个AI助手，并发布到网站、钉钉或微信公众号中。适用于以下客户场景：有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务缺少技术人员开发大模型问答应用智能体应用基于大模型，通过集成特定的外部能力，能够弥补大模型的不足。外部能力指的是大模型本身不具备的功能，例如实时信息获取、回答私有领域问题等。您可以在百炼控制台通过零代码的方式创建智能体应用，并将外部能力集成到应用中，从而解决您的具体业务需求。梦飞老师之前在社群内直播的时候对对话型机器人有比较深的理解了，大家也可以回顾一下之前的私域营销的Bot。智能体应用的典型场景1.私有领域知识问答：您只需准备好相关知识库文件，就可以在百炼控制台快速创建一个私有领域知识问答应用，应用场景包括公司制度、人员信息等。2.个性化聊天机器人：百炼提供了长期记忆功能，可以保存关键历史对话信息，从而提供个性化的聊天体验。平台还集成了夸克搜索和图像生成等插件，进一步扩展了聊天机器人的功能。3.智能助手：通过引入RAG（检索增强生成）能力、长期记忆和自定义插件等功能，您可以构建一个智能助手，帮助提升工作效率，如处理邮件、撰写周报等。
AI客服vs.人工客服：优劣势对比要想高效解决用户问题，客服系统必须具备一个结构清晰、全面的FAQ库。例如，在订票平台中，基于用户的账号信息或购票路径，提前呈现用户可能遇到的问题及对应解答，这比等待用户逐一选择问题更为高效。FAQ库不仅需要覆盖常见问题，还应根据实际场景进行动态更新，确保系统的响应能力。下面列举订票平台搭建FAQ的几种视角（内容不全，抛砖引玉）原文可以参考：https://www.woshipm.com/ai/6131879.html回顾一下我们昨天的工作流：您的商城有顾客来购买冰箱，下面是一个常规流程：1.前台会询问顾客希望购买什么，并将顾客带到商店售卖冰箱区域，并有对应商品导购来服务。2.导购向顾客询问想要什么样的冰箱，以及相关预算。3.导购根据信息将合适的冰箱推荐给顾客，并促成购买。类似的，您可以通过百炼的Assistant API构建一个Multi-Agent架构的大模型应用，实现与用户主动提问，搜集必要信息的智能导购。[heading3]企业客户实践案例[heading3]内部业务助手[content]通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助RAG智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供UID并通过白名单进行开启。阿里云内部产品助手：
看完模型能力之后，你会不会发现原来AI能在千行百业中能做的怎么能有这么多？？？接下来，我们进入到“应用广场”中，去看一些已经相对成熟的案例。下面简单讲几个例子：[heading5]2.2.1 AI模特（虚拟换装）[content]大家也可以直接在达摩院里面直接进行测试：https://damo-vision.com/?spm=5176.29779342.d_app-market.6.62e929a4w3xGCR支持虚拟换装、姿态编辑。[heading5]2.2.2电商零售推广文案写作[content]通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为您的营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。输出示例：[heading5]2.2.3泛企业VOC挖掘[content]泛企业VOC挖掘，是一个面向各类企业的VOC标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的VOC数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。输出示例：[heading5]2.2.4通义晓蜜[content]基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。输出效果：