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「随遇AI」在微信引入AI高考志愿咨询师,搭建渠道聚焦河北市场
8828点击    2024-06-06 17:18

覆盖 80% 问答场景,将剩下 20% 交给高质量咨询师。


2021年新高考招录后,全国大部分省份采取“专业(类)+学校”的志愿填报模式,普通类(本科批和专科批)最多可填报96个志愿。


在高考大省河北,由于对专业设置、招录信息、报考趋势缺乏了解,不少普通本科批的考生、家长面对庞杂的志愿选项,即便无需填满所有志愿,往往也显得不知所措。


市面上各机构推出的诸多高考志愿分析系统,虽能实现志愿预测,但缺乏交流问答,难以满足志愿填报时的咨询需求。不少家长为了“图个安心”,依然还会向真人咨询师付费寻求服务。由此催生的咨询行业,服务质量却参差不齐。


用AI协助填报高考志愿不算新鲜,今年吹来的则是AI Agent(智能体)的风。


着眼于河北省的高考志愿填报需求,“随遇AI”团队打造了以微信为载体的AI高考志愿咨询师“随愿”。在微信聊天框中,家长和考生能完成高考咨询的全流程。


AI高考志愿咨询师“随愿”,图源:随遇AI


随遇AI团队成立于2023年,聚焦生成式AI在业务场景中的落地。技术成员来自华为、字节等互联网企业与广东省人工智能重点实验室,毕业于北京大学、新加坡国立大学、中山大学等高校。


CEO岳毅然介绍,此前自己作为河北考生填报志愿时,就体会到优质咨询师欠缺的痛点。


“我们希望帮助市场筛选出真正优秀的咨询师。”市场负责人苏方健向36氪介绍,“随愿”向广大考生家长提供普惠服务的同时,也能提高市场门槛。相较于此前动辄上千元半小时的真人限时咨询,“随愿”799元的普通版服务包含十次专业志愿报告,并提供66万字报考相关的问答咨询服务(可完成近2000次交互)。


除了需求因素,团队将“随愿”这一应用聚焦河北,来源于与河北高考志愿咨询师的数据及渠道代理合作。


苏方健向36氪介绍,“随愿”的数据大致分为两类,一是知识类,如学校、专业介绍等,需要花精力整理;二是填报类,即细致的招录信息。针对第二类信息,苏方健对此表示:“有很好的合作代理商和我们一起正在整理,(在此基础上)算出来的录取结果,比按趋势线算出来的精确很多。”


基于专属数据,随遇AI团队以技术支撑,与高考志愿咨询师围绕“随愿”应用进行合作。CTO张俊林介绍,在模型训练环节,团队会针对数据条目的筛选、权重等,与咨询师对齐沟通。在产品测试环节,咨询师会对训练结果提供反馈及建议。


而在团队提供的技术层面,“随愿”会先对用户提问进行意图分析,翻译成专业表述后提供给Agent。在之后过程中,Agent技术则充分利用最新的RAG(Retrieval-Augmented Generation)和Multi-Agent系统。


一方面,RAG模型通过结合检索和生成的方式,从“随愿”高考知识库中的志愿填报数据中提取相关信息,来提高生成回答的准确性及可信度。另一方面,Multi-Agent系统允许多个智能体(包括意图识别Agent、志愿参数收集Agent、志愿问答咨询Agent、志愿推荐Agent)协同工作,分别处理不同任务,提升整体的效率和响应速度。通过多次调用大模型,它能针对考生需求构建完整 “志愿收集+志愿咨询”的workflow(工作流)。Multi-Agent系统在与考生经过多轮对话交互后,将结合考生所提供的志愿填报参数进行分析,定制推荐报考院校列表以及职业生涯规划,最后输出返回给用户。


若某专业招录情况在近年出现较大波动,“随愿”会在回答用户提问时,加上风险警示的标志,建议其转向咨询代理的咨询师。张俊林表示:“我们意在覆盖 80% 的通用的场景,剩下 20% 的场景交给质量水平更高的咨询师进行处理,两相配合,其实对整个市场来说更有利。”


团队向36氪介绍,产品测试,经由代理已将样本覆盖河北省内主要城市,目前仍在进行。针对经历过河北新高考志愿填报的大一大二本科在校生(此前的河北考生),测试样本数量达七八十位,深度访谈达二十位左右。


网易、百度等互联网企业入局AI志愿填报赛道较早,近期也已陆续更新自家产品。但团队基于调研也发现,河北家长对 AI 的认知仍尚处早期。CEO岳毅然对此表示,“大厂跟我们遇到的困难和阻力一样,(AI志愿填报)不是靠砸钱能砸出来的东西,反而是大厂做出来一些之后,会帮我们教育市场。”


团队认为,河北的渠道优势是自身核心竞争力。团队向36氪透露,“随愿”已在省内积累十几个渠道。学校也会是“随愿”的潜在合作对象,因为学校“可能会开展地推,自身也会有一些渠道。”直营渠道上,团队计划通过直播以及29.9元的体验版预售,向河北用户进行宣介。


据悉,随遇AI团队的第一款标准化AI落地应用“随语”,已于2024年4月正式发布。“随语”将大模型、专家知识库能力接入微信生态(含企微、公众号、小程序),打造AI专家客服。


文章来自于36Kr, 作者「陈斯达」


AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

4
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

5
无人直播

【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话,该项目支持支持语音输入和实时对话,数字人形象可自定义等功能,首次对话延迟低至3s。

项目地址:https://github.com/Henry-23/VideoChat

在线体验:https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat


【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案,生成数字人形象进行直播,并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。

项目地址:https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales