AIGC大模型如何赋能电力智能问答服务？_电力行业数据 语言大模型

随着互联网不断发展以及电力客户服务需求的日益提升，单纯依靠人工的电力客服已经无法安全满足业务量的发展，电力智能问答成为重要的创新服务方式。精准、快速地解答用户问题是智能问答的核心价值。

近期AIGC的智能技术的发展，为智能问答提升注入了新的催化剂，推动智能问答从关键字向AIGC大语言模型高阶跃迁。

电力智能问答的发展历程

随着技术的不断进步，电力领域的智能问答持续演化。电力智能问答从最初的基础模式逐步迈向更加智能化、高效的阶段，其发展过程大致可分为三个阶段：基础关键字阶段、规则驱动阶段和大语言模型技术驱动阶段。

图1 电力智能问答的发展历程

基础关键字阶段：电力智能问答主要基于数据库查询和规则库，用于回答常见的电力问题，如账单查询、用电量统计等，重点提供基本的信息查询功能。

规则驱动阶段：电力智能问答逐渐引入了规则和模板，处理更多的问题类型，提供灵活的回答，扩展问答能力。

技术驱动阶段：借助AIGC大语言模型，引入其强大的上下文语义理解、文本生成能力并结合语义向量检索技术，电力智能问答应用得以显著提升，实现更精准、更快速地回答，为电力行业带来高效智能的互动体验。

电力智能问答在不同阶段的发展都在不断提升其功能和性能，从而更好地满足了用户在电力领域的查询和需求，推动了电力行业的智能化进程。

传统电力智能问答存在的问题与不足

传统电力智能问答主要包括基础关键字和规则驱动两个阶段，通过关键词或规则匹配的方式获取结果，返回与用户输入关键词有关的内容，这种结果的准确性受到关键词的限制，无法满足用户的实际需求。

随着数字技术的发展和应用，传统电力智能问答服务也在不断提升，但在客户服务体验方面仍然存在以下问题与不足。

（一）传统智能问答依赖文字内容匹配，问答泛化性差

处理大量用户提问并确保高准确率是自动问答应用面临的关键挑战。目前，基于关键字的问答在处理通用问题及专业问题时主要依赖文字内容匹配，需要完整的关键字信息，对于未见过的输入语言时表达能力较差，准确性不高，导致客户不满意并增加投诉风险。

此外，不准确地回答可能会误导客户，增加人工服务的工作负担。解决这些问题的关键在于提高用户输入准确解析和增强知识专业性，需要引入相应方法和机制来提升自动问答准确率。

（二）传统智能问答回复内容比较死板，导致交互次数增加

传统智能问答缺乏预测性和关联性，导致客户需要多次交互处理相关问题，增加了时间成本和服务复杂性。

例如，用户提问，“我的电费怎么这么贵？”传统智能问答可能只是给出当月电量电费账单，但用户实际上希望同时获得用电建议。

为解决这一问题，需采用高级自然语言处理和机器学习方法，整合关联知识，更好理解用户需求，提供预测性和高效的问答服务。

（三）传统智能问答缺乏人格特征，削弱用户互动体验效果

传统智能问答缺乏人格特征，使用户互动单调，亲和性不足。用户更喜欢与具有人格特征的系统互动，这可以提高用户参与感和满意度，同时也有助于建立更紧密客户关系。解决这一问题，需要引入更具有人格特征的智能问答，提升互动体验和客户关系的质量。

基于AIGC大语言模型智能问答服务构建

随着人工智能技术的不断发展，基于AIGC的应用在电信、金融、旅游、医疗、教育、电商、社交等多个行业和领域逐渐推进。这些领域的AIGC应用实践，为解决上述问题带来了新思路。

针对传统智能问答存在的问题和不足，我们引入AIGC大语言模型，通过深度学习和自然语言处理以更好地理解用户的查询意图和实际需求，智问答服务能够快速准确地解决用户的问题，提高服务效率。

图2 基于AIGC的电力智能问答服务构建

（一）电力垂直领域模型构建

当前AIGC大语言模型，包括ChatGPT在内，在理解和响应人类指令方面表现突出，然而，由于缺少针对电力垂直领域进行训练，大语言模型在电力垂直领域的表现并不理想。因此，在现有成熟模型的基础上，结合电力领域知识进行电力大语言模型训练，是提升电力智能问答服务便捷、有效的途径。

（二）智能问答服务的大语言模型应用

在电力领域的大语言模型构建基础上，在智能问答服务中，大语言模型可以用于检索式的问答、生成式的问答以及NLP相关的自然语言处理任务，构建更加自然流畅的智能问答对话系统。

检索式问答应用。基于语义向量检索技术，对知识库或文档库进行语义向量库构建，根据用户提出的问题进行语义检索，获取问题相关的知识上下文。将大语言模型用于答案生成环节，运用大模型的上下文语义理解能力，从知识上下文中提取用户问题的相关答案，进行检索增强。

生成式问答应用。大语言模型通过大规模的文本语料训练，具有庞大的知识储备和文本生成能力，针对超出知识库范围内的问题，可以自动生成符合用户问题的答案内容，可以应对更广泛的领域和主题问题，不仅限于特定领域的知识。

NLP自然语言处理应用。相比于小参数量的语言模型，大语言模型具有天然的自然语言处理优势，智能问答服务中可以将大语言模型用于做用户问题意图分类或问题关键信息提取等任务，方便在问答场景中执行某些特定意图的业务逻辑。

上下文对话应用。大语言模型在训练阶段会对历史上下文和当前上下文进行学习，可直接将大语言模型用于智能问答的对话中，大语言模型可以进行多轮对话，保持对话的上下文，并根据对话历史生成连贯的回答。模型能够记住之前的对话内容，使得对话更加自然和流畅。

基于AIGC大语言模型智能问答提升

与传统智能问答相比，基于AIGC大语言模型智能问答在以下方面显著提升。

（一） 问题回答更准确

通过理解用户问题、自学习、知识搜索推理、个性化服务等方面多维度综合发力，全面提升智能问答准确度。

在用户问题分析方面，大模型智能问答对用户需求的分析更准确，利用深度学习和分析用户行为和偏好，能够更准确地分析用户的需求，减少机器应答错误的发生率，提高了用户满意度。大语言模型在预训练阶段学习到丰富的语言模式、语义关系和上下文关联信息，具有语义推理能力，能够理解用户的需求意图。

在自学习方面，大模型智能问答具备学习能力，可以在应用过程中自动学习电力领域自然语言的特征，优化模型准确度。同时，利用AIGC深度学习能力，实时校正和优化问答模型并通过引导性对话和主动提获取更多有效信息，优化模型的推理和回答能力。

在知识搜索和推理方面，大模型智能问答引入逻辑推理、因果推理等方式，对问题和知识进行深层次分析，提供更精准的答案。通过语义理解从大规模的文本数据中检索相关知识进行回答，利用关键词匹配、语义相似度计算等技术提高检索准确率。

在个性化服务方面，大模型智能问答通过分析用户行为和偏好，提供更符合用户需求的答案。大语言模型能够理解和适应不同用户的语言偏好和风格，通过微调可以控制生成文本的风格、预期、情感色彩等方面，提供更准确的个性化服务。

（二）提供超预期服务

大模型智能问答利用连续互动和关联融合能力，提供更为智能、完整的答案，从而实现超预期服务，提高用户满意度。

大模型智能问答具有连贯的对话能力，减少同一问题多次服务，通过上下文信息建模和记忆能力结构进行训练，学习语义关联并生成合理的回答，降低使用成本，快速响应业务的需求。

大模型智能问答能够预测性地提供关联问题的解决方案，提升用户体验。大语言模型具备逻辑推理能力，根据学习到的逻辑规则和文本中的语言结构和逻辑关系得出结论，提供更有建设性的回答。

（三）实现拟人化服务

大模型智能问答通过自然语言训练实现拟人化服务，模型学习语言的语法、语义和语言风格等特征，生成符合人类语言习惯的输出回答，提供更自然的用户体验和服务。

在AIGC语料中准备语气词、语言风格等相关语料数据，利用模型微调和指令学习，构建基于通用模型下的领域模型。

模型会限定在指令范围内，在教材中学习并进行组装，通过训练和指令的协同作用，达到提高拟人程度的目标。通过口语化语气词、语言润色等关键设置，赋予智能回答更具人格特色，增强了用户互动真实感，提高了用户体验和互动质量，使机器人的回答更富趣味和个性化，同时保持了准确性和可控性。

基于AIGC大语言模型智能问答提供了更高效、智能的信息交流途径，在用户咨询、故障报修等方面具有广泛应用。

当用户提问“我家7月的电费为什么这么多”时，基于AIGC大预言模型的智能问答，智能补全时间信息为当年7月，模拟人的自然语言，一次性回答用户的问题，同时给出完整的、针对性的节电建议解决方案。

通过上述典型场景应用，我们看到基于大语言模型的智能问答在电力行业中展现出强大的应用潜力。

图3 用电咨询智能问答

结语

AIGC技术的在电力智能问答的应用，促进智能问答由“机器人”服务向“自然人”服务升级。这种智能转变不仅为用户提供了更便捷、准确的信息获取方式，还提升了电力行业的客户服务水平，推动了智能化发展。随着人工智能的发展，智能问答将继续提升。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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