课程简介

企业在垂直领域中构建智能问数能力时，常面临诸多挑战,常见在技术与业务需求难以对齐、对准确率和可解释性的高要求、领域数据稀缺、用户问题复杂多样，以及数据基础设施的局限性等难题上。

企业不断优化问数的整体架构和算法模型，通过深入的落地实践，并对垂直领域的知识进行分层解构，从不同维度将专业知识注入问数能力中。同时，在产品交互设计等方面持续改进，验证出，可以显著提升问数的准确率和可解释性。

本次分享将深入探讨企业在行业内已建成的、具备显著竞争力的问数能力建设经验进行系统化总结，为同行提供可复现的实践思路与方法，助力行业整体智能化水平的提升。

课程收益

1、帮助学员了解行业内已建成的、具备显著竞争力的问数能力建设经验进行系统化总结；

2、帮助学员掌握垂直领域问数架构的系统化设计方法；

3、帮助学员构建模型自反馈与错误修正机制；

4、帮助学员激活企业数据潜在价值

受众人群

企业数据负责人、数据总监、业务线高管、企业AI平台负责人、大数据工程师、NLP算法工程师、数据分析师及其他对智能体应用感兴趣的人员

课程周期

0.5天（3H）

课程大纲

1、分享行业垂域问数的难点与挑战

深入剖析技术与业务对齐、数据稀缺性、问题复杂性等核心痛点。

2、核心解决思路与创新

1）提出针对垂域问数的关键解决路径与方法论

2）深入分析设计背后的思考与逻辑

3、系统架构与模块设计详解

1）详细解读问数的整体架构设计

2）各功能模块的核心能力与协作机制

4、技术选型与模型优化实践

1）探讨问数模型选型、Post Training 策略

2）模型性能优化的关键环节

5、落地实例与成果展示：通过真实案例展示问数能力的实际应用效果

6、QA