概述

我司正寻求一种基于AI可实现文本解析及对话功能的技术

需求详情

一、需求背景​随着上海平大技术服务有限公司业务的快速拓展，公司日常需处理海量的客户咨询文本、业务合同文档、技术资料等各类文本信息，同时在客户服务、内部协同等场景中，对智能化的上下文对话交互需求日益迫切。通过引入基于 AI 的文本解析与上下文对话功能技术，能够有效提升文本处理效率、优化客户服务体验、增强内部业务协同能力，助力公司在激烈的市场竞争中保持优势。​二、现有问题描述​文本处理效率低下：目前公司处理大量文本信息主要依赖人工，如对客户咨询邮件、合同条款、技术文档等进行分类、提取关键信息时，不仅耗时费力，还易因人工操作出现遗漏或错误，导致信息处理周期长，影响业务响应速度。​客户服务体验欠佳：在客户咨询过程中，客服人员需手动查询历史对话记录和相关资料，难以快速准确地理解客户意图和上下文，经常出现回复不连贯、答非所问的情况，客户满意度有待提高。​知识利用不充分：公司积累的大量业务知识、技术文档等信息分散存储，缺乏有效的整合和利用机制，AI 系统无法充分挖掘和运用这些知识来支持文本解析和对话交互，导致知识价值未被充分发挥。​三、预期目标​提升文本处理效率：实现对各类文本的自动解析，快速准确提取关键信息，如客户咨询中的需求要点、合同中的关键条款等，将文本处理时间缩短 50% 以上，减少人工干预，提高工作效率。​优化上下文对话体验：构建能够理解上下文的对话系统，使 AI 能够准确把握客户在多轮对话中的意图，提供连贯、准确的回复，提升客户满意度至 90% 以上，增强客户粘性。​促进知识高效利用：建立知识关联与调用机制，让 AI 系统能够充分利用公司积累的知识资源，在文本解析和对话过程中提供专业、全面的支持，提升公司知识资产的利用价值。​四、技术指标​文本解析能力：支持对中文、英文等多语种文本的解析，关键信息提取准确率不低于 95%，能快速识别文本中的实体（如人名、公司名、时间等）、关系及事件。​上下文理解能力：在多轮对话中，对上下文的理解准确率不低于 90%，能准确把握用户意图的连贯性，即使对话轮次超过 10 轮，也能保持较高的理解准确性。​响应速度：文本解析响应时间不超过 1 秒，对话回复响应时间不超过 0.5 秒，确保高效的交互体验。​知识更新能力：支持知识的快速更新与导入，新知识导入后系统能在 24 小时内完成学习并应用于文本解析和对话中，保证知识的时效性。​兼容性与安全性：能与公司现有业务系统（如 CRM、客服系统等）无缝对接，支持常见的数据接口；具备完善的安全机制，确保文本信息和对话内容的保密性，符合数据安全相关法规要求。