技術(shù)架構(gòu)：分層設(shè)計(jì)，精準(zhǔn)匹配用戶需求
該智能問(wèn)答系統(tǒng)采用分層技術(shù)框架，確保從問(wèn)題解析到答案生成的每個(gè)環(huán)節(jié)都高效且精準(zhǔn)： 1. 知識(shí)庫(kù)向量化存儲(chǔ)：通過(guò)文本解析模型將海量客服知識(shí)庫(kù)轉(zhuǎn)化為向量數(shù)據(jù)，并存儲(chǔ)于向量數(shù)據(jù)庫(kù)中，構(gòu)建多維語(yǔ)義索引，為后續(xù)的快速檢索奠定基礎(chǔ)。
2. 混合檢索與重排序：當(dāng)客戶提問(wèn)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)將問(wèn)題向量化，并結(jié)合“關(guān)鍵詞+語(yǔ)義”的混合檢索策略，從知識(shí)庫(kù)中快速召回候選答案。隨后，通過(guò)ReRank重排序模型對(duì)候選答案進(jìn)行語(yǔ)義相關(guān)性精排，確保輸入大模型的知識(shí)片段精準(zhǔn)匹配用戶意圖。
3. 動(dòng)態(tài)提示模板引導(dǎo)生成：系統(tǒng)設(shè)計(jì)了多層級(jí)動(dòng)態(tài)提示模板，融入證券業(yè)務(wù)場(chǎng)景的先驗(yàn)知識(shí)，引導(dǎo)DeepSeek大模型生成符合金融合規(guī)要求的專業(yè)回答，確保輸出的內(nèi)容既準(zhǔn)確又合規(guī)。
應(yīng)用場(chǎng)景：從客戶服務(wù)到內(nèi)部賦能
目前，該系統(tǒng)已成功應(yīng)用于上海證券“指e通”App，為用戶提供7×24小時(shí)的智能問(wèn)答服務(wù)，覆蓋業(yè)務(wù)咨詢、產(chǎn)品解讀、交易規(guī)則說(shuō)明等高頻場(chǎng)景，顯著提升了客戶服務(wù)的效率與質(zhì)量。未來(lái)，上海證券將進(jìn)一步拓展DeepSeek大模型的應(yīng)用場(chǎng)景： C端場(chǎng)景深化：在現(xiàn)有智能問(wèn)答系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，探索更多面向客戶的服務(wù)場(chǎng)景，如智能投顧、個(gè)性化資訊推送等，為用戶提供更加精準(zhǔn)的服務(wù)。
B端內(nèi)部賦能：推出面向員工的內(nèi)部賦能應(yīng)用工具，幫助員工快速獲取業(yè)務(wù)知識(shí)、提升工作效率，進(jìn)一步優(yōu)化服務(wù)效能。
未來(lái)展望：持續(xù)探索AI與證券業(yè)務(wù)的深度融合
此次智能問(wèn)答系統(tǒng)的上線是公司在金融科技領(lǐng)域的重要嘗試。未來(lái)，上海證券將繼續(xù)探索生成式AI與證券業(yè)務(wù)的深度融合，推動(dòng)客戶服務(wù)與內(nèi)部運(yùn)營(yíng)的全面智慧化升級(jí)，為數(shù)智化轉(zhuǎn)型打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
（供稿：上海證券）