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神鹤 3B 意图理解模型+豆包|通义千问|GLM 主流大模型 实现远超关键词、正则表达式和意图理解的对话能力,构建呼叫智能体市场 支持AI 对话生成、问题拓展、语气承接、记忆缓存

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  • 对话能力

  • 自动化

  • 应用能力

  • 伙伴模块

  • 底层技术

  • 大模型对话

    创新的100%大模型互动 实现一行提示词,生成对话AI

  • NLP智能对话

    基于神鹤 AI 对话大模型,实现复杂问题的相似度理高效匹配。

  • 可视化及多轮对话

    可视化图形编辑器,可以直观高效的进行对话体系编辑。

  • 大模型问法及答案生成

    基于大模型技术,实现对问法的自动化扩写,及答案生成。

  • 对话自动编写

    基于大模型对知识库的学习,可以自动编写对话逻辑,拓展问法和知识。

  • 一问多答及智能纠错

    针对想用问法,提供多种回复方案,通过AI模型自动纠错翻译

  • 噪音模型

    通过多年的噪音数据积累,实现在流媒体ASR过程中有效排排除噪音。

  • 小助理、空号模型

    通过多年的音频学习,可以识别客户小助理、空号等各类情况减少客户成本。

  • 对话市场

    对数字人对话模版、AI呼叫对话模版化,可以通过问卷的形式,5分钟构建你的对话模型。

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我们不取代人,人是数字化的核心

数据证实的市场业绩,AI释放企业潜能,人机协同更是产品特色

短视频数字人----10倍于人工拍摄

AI呼叫---10倍于人工效率

AI层
  • 1300 亿模型支持

    提升效率(人效率的四倍)

  • 10 万+

    创新呼叫场景

  • 95 %+

    意图理解准确度

  • 95 %+

    识别准确度

通信层
  • 3000 万+

    日均呼叫

  • 500 万+

    日均对话

  • 5并发+

    系统并发能力

神鹤-3BNLP大模型

通过6年不断研发,及大量的技术收并购,我们具备雄厚的技术底蕴

自然语言处理引擎

识别准(ASR)

听得懂 (NLP)

说得好 (TTS)

通信能力强 (FS)

大模型 (智能体中心)

声音驱动表情算法

识别准(ASR)

Identification Quasi-(ASR)

语音识别的声学模型采用卷积神经网络和N-gram语言模型。在短语识别上的准确率比其他模型来的高,实际电话应用场景下用户使用短语来的频繁。同时采用流媒体识别+降噪模型,进一步提高识别准确度。

听得懂 (NLP)

Understandable (NLP)

基于日均 500 万对话数据沉淀的神鹤大模型,采用深度学习进行语义处理,再通过意图识别模型预测用户意图对应的功能节点。 能够让如:你是南京人吗?您是江苏哪里人?进行有效命中。也能知道行不行≠不行。

说得好 (TTS)

Well Said (TTS)

采用神经网络语音合成引擎,只需要通过某个人的大型数据集,就可以训练出与预期音色一致的合成音,并且具备音律联合优化能力,及高保真音频生成能力。同时,我们也内置了微软官网的语音合成技术,兼具更好的技术支撑。

通信能力强 (FS)

Strong communication capability(FS)

基于降噪模型,有效降低噪音影响,同时,我们系统基于分布式FS开发,支持数万并发的弹性能力。

大模型 (智能体中心)

Large Model(智能体广场)

通过调用豆包、GLM 及通义千问等大模型,并支持多个模型互相协同,也支持 RAG 知识中心

声音驱动表情算法

Voice-driven expression algorithms

基于大模型技术及神经渲染能力,我们构建了可以通过图灵测试的声音驱动表情技术。

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