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    深度学习在美团点评推荐业务中实践

    近年来,深度学习在语音识别、计算机视觉及自然语言处理等领域都取得了很大的突破,成为学术界和工业界关注的热点。与传统机器学习方法相比,深度学习在特征抽取及特征组合方面具有明显的优势,可以学习到多层次的抽象特征表示,为复杂的非线性系统提供优秀的建模能力。美团点评,作为生活服务平台,有数亿的用户及丰富的用户行为,在线上与线下相结合的场景下,用户的个性化需求越来越多,推荐系统变得尤为重要。在这种背景下,将深度学习算法应用到推荐业务中,改进并优化目前的推荐算法,使得推荐效果更为智能化,用户体验更好变得非常重要。本文将结合具体的业务场景,介绍深度学习在美团点评推荐上的实践经验及一些思考。

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    人工智能,应该如何测试?(七)大模型客服系统测试

    我们在生活中应该多多少少接触过对话机器人,比如我们都知道很多客服其实都是机器人先档在前面回答用户问题的, 有些机器人有相当程度的知识储备, 比如你去买了一辆车, 然后想咨询客服这辆车的保险的细节。 你就会问: 请问车的每年的保险费是多少钱。 但很多时候不同的车型,年份等其他细节会决定了保险费的价格。这时候机器人要通过问询的形式收集这些信息(我们管这些信息叫词槽),所以机器人要先识别用户的意图, 然后识别为了回答这个问题还缺少的哪些关键词槽(就是信息),然后通过反复的询问和澄清收集这些信息后, 才能回答问题。 或者用户向机器人提一个很专业的问题, 比如询问《某个车型如何更换刹车油》,这就要求机器人有相当的知识储备, 很多时候它不能是随便一个搜索引擎搜出来的答案,而是根据客户企业内严格的操作手册提炼而来的。 所以大家知道了吧, 一个企业级的对话机器人不是说随便拿一个类似 GPT 这样的模型扔进去就可以的(GPT 只能当面向 C 端用户来用,企业的对话机器人或者客服机器人必须要有这个企业的专业知识), 所以我们需要有相当的专业领域的知识引擎的构建才可以。

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