大模型引领物流新变革，智能助理重塑业务新生态（TOP企业实践）
大模型引领物流新变革，智能助理重塑业务新生态（TOP企业实践）
- 前言
- 大模型引领物流新变革，智能助理重塑业务新生态
前言
在当今科技迅猛发展的时代，人工智能已成为各行各业变革的重要驱动力。货拉拉作为物流领域的知名企业，积极顺应时代潮流，深入探索大模型技术在物流业务中的应用，致力于打造多场景的个人及办公助理，以提升物流效率和用户体验。
随着大数据、云计算和人工智能技术的不断突破，大模型逐渐展现出其强大的语言理解和生成能力。货拉拉敏锐地捕捉到这一趋势，将大模型应用于智能助理的开发中，旨在为用户提供更加智能、高效、精准的服务。
通过大模型的赋能，货拉拉的智能助理能够更好地理解用户的需求和意图，快速准确地回答各种问题，提供专业的建议和解决方案。无论是在物流运输的调度安排、客户服务的响应处理，还是在内部办公的协同管理等方面，智能助理都能发挥重要作用，帮助货拉拉实现业务的优化和升级。
此外，货拉拉还注重多场景的融合应用，力求让智能助理在不同的业务场景中都能发挥出最大的价值。例如，在司乘沟通、流量回放、订单管理等场景中，智能助理能够协助工作人员更好地处理各种复杂问题，提高工作效率和质量。
货拉拉利用大模型打造智能助理的实践，是其在数字化转型道路上的重要举措。这不仅有助于提升货拉拉自身的竞争力，也为整个物流行业的发展带来了新的思路和方向。相信在未来，随着大模型技术的不断发展和完善，货拉拉的智能助理将为用户带来更加优质、便捷的服务体验。
大模型引领物流新变革，智能助理重塑业务新生态
在当今科技飞速发展的时代，人工智能正以惊人的速度改变着各个行业。货拉拉，作为物流领域的领军企业，积极拥抱大模型技术，打造出一系列智能助理，为物流业务带来了全新的变革与机遇。
物流行业一直以来都是经济发展的重要支撑，但传统的物流模式在面对日益增长的业务需求和复杂多变的市场环境时，逐渐显露出一些局限性。货拉拉敏锐地察觉到了这一趋势，果断投入到人工智能技术的研发与应用中，尤其是大模型技术，为其业务的转型升级注入了强大动力。
货拉拉的智能助理具有丰富多样的功能，涵盖了智能对话、智能问答、智能查询以及 AIGC 内容生成等多个方面。这些功能的实现，使得货拉拉的智能助理能够深刻理解用户需求，为用户提供专业、高效的服务。无论是在货物运输的过程中，还是在日常的办公场景中，智能助理都能发挥出巨大的作用，成为用户的得力助手。
其中，大模型在智能助理的打造中起到了关键作用。大模型拥有渊博的知识储备，能够回答各种复杂的问题，同时还具备听、说、理解和生成的能力。通过与用户的互动，大模型可以进行复杂的角色化交流，并且能够识别用户的情感，给予相应的回应。与人类相比，大模型更加高效可靠，能够 24 小时不间断地工作，为用户提供随时随刻的服务。
货拉拉在多个业务场景中积极探索智能助理的应用，展现出了其对业务痛点的深刻洞察和创新解决方案的不懈追求。例如，司乘沟通问题挖掘助手能够帮助货拉拉更好地了解司机和乘客之间的沟通情况，及时发现问题并加以解决，从而提升用户体验。流量回放智能客服则可以通过对历史流量的分析，为用户提供更加精准的服务，提高客服效率。小拉智能客服更是成为了货拉拉与用户沟通的重要桥梁，为用户解答各种疑问，处理各种问题。
货拉拉的智能助理应用探索具有简单直接、真实细致和应用广泛等特点。在实际应用中，货拉拉不追求复杂的技术架构和华丽的功能展示，而是注重解决实际业务问题，以简单直接的方式为用户提供价值。同时，货拉拉对业务场景的分析非常细致，深入了解用户需求和业务痛点，从而能够提供更加精准的解决方案。此外，货拉拉的智能助理应用广泛，涵盖了物流业务的各个环节，从货物运输到客户服务，从运营管理到市场拓展，都能看到智能助理的身影。
为了应对多业务场景高效落地的挑战，货拉拉自研了大模型应用平台——悟空平台。悟空平台的出现，为货拉拉的智能助理应用提供了强大的技术支持。该平台具有灵活应用大模型的能力，既可以直接调用大模型进行开发，也可以间接利用大模型的能力构建 Chain 或 Agent。在数据安全方面，悟空平台表现优异，确保没有数据外传的风险，为货拉拉的业务发展提供了可靠的保障。此外，悟空平台还可以根据业务需求进行定制化开发，支持高效的业务落地。平台提供了多种对接形式，如飞书机器人、浏览器插件和 API 接口等，方便不同业务部门的使用。
在 AI 驱动业务赋能方面，货拉拉的智能助理发展经历了多个阶段，每个阶段都有其独特的业务应用实例和解决方案。在专业助手阶段，大模型展现出了强大的专业问题解决能力。无论是容器问题排查、漏洞利用与攻击分析，还是 IDS 入侵检测研判，大模型都能够凭借其渊博的知识和强大的分析能力，为技术人员提供有效的解决方案。在这个阶段，关键在于 prompt 的质量。一个高质量的 prompt 能够让大模型更好地理解业务背景和任务需求，从而提取出有效的信息，解决专业问题。货拉拉总结了一个 80 分 prompt 的框架和原则，包括清晰明了的业务背景、明确的角色定义、简单直接的任务描述、清晰罗列的业务特殊情况和必要的引导等。通过这些原则的指导，技术人员可以更好地与大模型进行交互，提高问题解决的效率和准确性。
在 AI 问答助手阶段，货拉拉的智能助理分为无标准答案的综合问答和有标准答案的精准问答两种类型。基于 LLM 的 AI 问答助手在业界有一定的搭建范式，但在针对有标准搭建的精准问答方面效果欠佳。货拉拉通过综合提效，精确率和效率 tradeoff，实现了“精准问答”业务精确率 90%+的目标。具体做法包括助手分类、个性化 RAG、prompt 针对性优化等。通过对不同类型的问题进行分类，为每个类型的问题定制个性化的 RAG 策略，并对 prompt 进行针对性优化，货拉拉的智能助理能够更好地理解用户问题，提供更加准确的答案。
在周报生成助手阶段，LLM 为周报的生成提供了强大的支持。货拉拉通过搭建周报 Agent，做到了“有数、有图、有结论”。具体来说，就是要连接数据库或 API 获取真实数据，结合 Code Interpreter 工具生成图表，结合 LLM 的分析总结能力提供最终结论。同时，货拉拉还拥有零代码平台，可以高效搭建周报生成 Agent 并快速复用。通过这种方式，货拉拉的员工可以更加轻松地生成周报，提高工作效率。
在多模态 AI 助手阶段，货拉拉探索了车险报价方案生成助手和 AI 培训对练助手。车险报价方案生成助手需要具备敏感信息处理、图片理解、表格理解、关键信息识别、信息汇总提炼和报价方案生成等能力。仅靠 LLM 无法实现这些功能，需要工具、LLM 和多模态综合理解的组合来提升精确率。AI 培训对练助手则融合了数字人、大模型、ASR 和 TTS，为运营和管理人员提供了智能化的 AI 培训服务，帮助他们提升业务能力。通过多模态 AI 助手的应用，货拉拉在车险报价和员工培训等方面取得了显著的成效。
在 Multi-agent 助手阶段，货拉拉探索了多场景融合的合作型 multi-agent 助手。通过在各业务场景搭建独立 agent 聚焦各自场景问题问答，并采用路由 agent 硬控，货拉拉提升了业务整体精确率，能够更高效地应对复杂的业务需求。这种多场景融合的合作型 multi-agent 助手模式，为货拉拉的业务发展提供了更加灵活和高效的解决方案。
展望未来，AI 行业将继续保持快速发展的态势，物流行业与 AI 的结合也将更加紧密。在大模型技术的引领下，物流行业将变得更加智能化、高效化，为用户提供更加优质的服务和体验。货拉拉作为物流领域的创新者和领导者，将继续加大对人工智能技术的研发投入，不断优化和完善智能助理的功能，为物流行业的发展注入新的活力。
货拉拉利用大模型打造多场景个人、办公助理的实践，充分展示了其在科技创新方面的前瞻性和执行力。通过智能助理的应用，货拉拉不仅提升了自身的业务效率和竞争力，也为物流行业的发展树立了新的标杆。相信在未来，货拉拉将继续引领物流行业的智能化变革，为用户创造更多的价值。
参考