以深度场景适配推动业务增长：多模态增强检索生成应用解决方案

进入AI大语言模型时代（AIGC），知识模型无处不在。但面对企业智能化转型持续高涨的需求，通用大模型在行业适配方面呈现明显局限性，亟需构建私有大模型，以适配不同企业的业务场景。多模态增强检索生成应用解决方案聚焦上述社会需求，将大模型与企业业务流程相结合，让大模型从泛化通用转向垂直精耕，精准实现业务场景赋能。

方案概述

多模态增强检索生成应用解决方案整合企业业务数据资源，以多种成熟开源大模型为基座，引接专项任务模型，从业务需求角度出发，针对特定类型视频、图像等模态，完成检测、跟踪、对象识别、场景识别、关键信息抽取等增量训练，由通过轻量化部署接入企业现有业务流程，使企业借助多模态语义知识库系统、跨模态解析等复合能力获取场景级解决方案。

该方案的核心目标是让技术回归业务实践，通过贴近业务流程进行大模型定制，使其转化为切实为企业解决问题的工具。

流量运营

方案建设数据中台，支持多模态内容标签识别、信息精准拆解和内容深度理解，唤醒沉睡的内容，知识利用效率提升200%；通过数据接口，与用户展开跨模态智能对话问答，将数据能力服务化。

用户增长

方案可主动触达客户，生成潜客报告，引导潜客了解产品价值，精准跟进高潜客户，在无额外运营的条件下，线索有效转化率可提升40%。

后链转化

持续跟进用户转化，及时反馈客户行为，精准记录销售过程，高效沉淀客户画像，1v1生成产品介绍资料，提高客户信任，转化机会额外增加30%。

凭借以下性能优势，该方案可支持定制的大模型基于真实的业务语境展开思考决策，并保证输出结果的专业性。

懂得

方案采用具备自监督能力的训练模型，从小样本中即可提取高质量数据集。

理解

方案所调用的大模型可借助独创的多模态理解算法，支持对空间关系、对象、场景及抽象概念建立更全面理解。

可控

所有内容均来自企业置信资源，根据业务场景对基础模型进行优化，降低训练成本和部署难度。

典型案例

某车企案例

该项目以车企产品信息、用户交互数据作为模型数据，覆盖业务全链条，使模型可准确学习知识间的显/隐式关联关系。项目选用Schema模型、DST模型、Action模型，赋予基础大模型知识结构化、任务拆解和对话追踪的功能，突破通用大模型难以直接依赖prompt判断用户意图的局限，简化了人工预设回复脚本和人为设置对话逻辑的流程，服务于智能推荐、在线应答等人/人、人/机交互的业务场景。

在大模型技术高速发展的当下，大模型的价值不仅取决于技术参数，更取决于与业务场景的融合程度。多模态增强检索生成应用解决方案从业务场景出发，通过模型选型、微调训练、功能部署等方式，让AI技术嵌入业务链条，实现了技术赋能到价值创造的跨越。未来，方案技术端还将持续整合优化方案性能，构建可复用的大模型技术框架，以实现新场景的快速适配，满足用户在业务拓展条件下的应用需求，帮助更多企业以智能化的手段实现可持续增长。