某印度全球IT服务公司基于大模型结合RAG真实项目案例
背景信息：
Happiest Minds 是一家提供全球IT服务的公司，主营业务聚焦在提供大数据、云计算、安全、移动、敏捷和BFSI方面，提供相关的解决方案和服务。
以下是该公司展示的他们利用生成式 AI 解决现实世界业务挑战、提升效率、改善用户体验和推动创新方面的案例，供参考。
案例概览：
- 客户：可口可乐饮料越南公司 (Coca-Cola Beverages Vietnam)
- 行业： 快消品 (FMCG) / 制造业
- 挑战：
- HR 流程低效： HR 政策信息分散在多个系统和文档中，员工查找困难，影响生产力和入职体验。
- 冰柜投资回报率 (ROI) 监控复杂： 需要访问多个系统评估冰柜性能，缺乏基于客户分级的洞察。
- 解决方案： Happiest Minds 开发了两个基于检索增强生成 (RAG) 的解决方案，集成到 Microsoft Teams：
- HR 助手： 将政策文档向量化存储，利用 Azure OpenAI LLM 实现自然语言查询（英/越双语），快速检索薪资、考勤、保险等信息。包含反馈机制持续优化。
- 冰柜生产力助手： 连接 CDE 仪表板，利用 SAP 客户数据（金/银/铜级），通过自然语言查询提供冰柜性能洞察（如识别高优先级客户、分析差距）。
- 价值交付：
- 简化 HR 政策访问，加速查询响应，改善入职体验。
- 显著提升员工生产力（减少信息搜索时间）。
- 提供基于客户分级的可操作冰柜性能洞察。
- 赋能销售和资产管理团队优化冰柜布局决策。
- 减少对多个系统的依赖，节省时间，提升运营效率。
- 为未来增长和创新奠定基础。
- 客户：SKAN 研究信托 (SKAN Research Trust)
- 行业： 医学研究（老龄化与神经科学）
- 挑战：
- 海量研究内容管理困难： 手动分析大量研究论文效率低下。
- 关键见解提取耗时： 从非结构化数据中识别相关见解过程漫长。
- 协作平台缺失： 缺乏集中、直观的讨论和分享平台。
- 安全访问需求： 需要安全的用户认证和有组织的文档存储库。
- 解决方案： Happiest Minds 开发了基于生成式 AI 的研究助手：
- 自动化研究总结： 处理 PDF 和网页内容，生成研究论文摘要。
- 交互式聊天界面： 支持项目特定聊天，提问、讨论发现、获取深度见解。
- 项目与内容管理： 创建项目并关联文档/URL，组织工作流。
- 内容下载： 可将摘要下载为 Word 文档。
- 用户认证： 通过 Active Directory (AD) 实现安全访问。
- 实时通知： 项目活动和摘要生成的即时更新。
- 反馈模块： 用户可反馈摘要和聊天结果，持续改进模型。
- 使用分析： 邮件报告提供使用统计和参与度洞察。
- 价值交付：
- 提升生产力： 自动化摘要让研究人员专注于关键分析和创新。
- 促进协作： 交互式聊天推动无缝沟通和团队合作。
- 优化工作流： 集中的项目管理和实时通知帮助有效管理工作。
- 保障数据安全： 安全认证保护敏感数据，符合隐私标准。
- 可扩展且直观： 用户友好界面和下载功能适应多样化需求。
- 客户：Happiest Health
- 行业： 医疗健康信息门户
- 挑战：
- 静态搜索体验差： 用户难以在 6000+ 内容中通过关键词搜索找到精确信息。
- 缺乏个性化与交互性： 无法提供上下文感知的响应，用户参与度低。
- 可扩展性需求： 需要处理不断增长的内容量。
- 解决方案： Happiest Minds 开发了印度医疗健康领域首个生成式 AI 聊天机器人 “hAppl”：
- 生成式 AI 与 RAG： 结合生成能力和 RAG，基于内容库提供准确、对话式、上下文感知的响应。
- 语义搜索： 理解用户查询意图，实时检索最相关结果。
- 双层会话管理：
- 登录用户：个性化交互（“我的最近对话”、“热门查询”）。
- 匿名用户：浏览器会话保持上下文连续性。
- 可扩展安全架构： 基于 Microsoft Azure 构建，确保高性能和负责任 AI。
- 反馈机制： 用户可标记响应以优化准确性。
- 价值交付：
- 提升用户体验： 个性化对话式响应减少挫败感，增加参与度。
- 提高效率： 60% 搜索转向聊天机器人，平均查找信息时间减少 50%。
- 提高满意度： 对话风格和响应准确性提升用户满意度和留存率。
- 可扩展解决方案： 处理增长内容的同时保持快速响应（3-4 秒/查询）。
- 运营效益： 减少人工，优化搜索机制，更好利用知识库。
- 客户：美国某知名信用合作社服务组织
- 行业： 金融服务 / 合规与绩效管理
- 挑战：
- 知识管理低效： 难以从海量监管文档和事件报告中提取洞察。
- 绩效管理需提升： 需要数据驱动洞察来个性化辅导员工。
- 学习工具需改进： 需要实用的场景化培训弥合学习与实践差距。
- HR 流程待优化： 简化 HR 资源访问，减少对 HR 团队的日常咨询依赖。
- 解决方案： Happiest Minds 构建了基于 Microsoft Azure 和 Azure OpenAI 的生成式 AI 生态系统，包含三大模块：
- Manager Assist (经理助手)：
- 整合员工绩效、反馈、参与度数据。
- 支持自然语言查询（如“John 在团队项目中的优势？”）。
- 提供定制化辅导建议和可操作策略。
- HR Assist (HR 助手)：
- 集成员工手册、政策、HR 文档。
- 支持对话式查询（如“请假政策是什么？”）。
- 提供秒级准确响应。
- Learning Assist (学习助手)：
- 提供真实场景模拟（如处理难缠客户）。
- 动态角色建模（角色行为随交互变化）。
- 整合 LMS、SOP、知识库内容，强化技能应用。
- Manager Assist (经理助手)：
- 价值交付：
- 提升运营效率： 自动化文档分析减少提取洞察的时间和精力。
- 赋能员工： 模拟培训提升工作表现。
- 优化 HR 流程： 即时响应减少 HR 行政负担，使其专注战略。
- 数据驱动决策： 经理获得可操作洞察，有效辅导团队，促进持续改进。
- 面向未来的可扩展性： 模块化设计支持集成新用例。
- 重塑绩效与学习管理标准。
- 客户：某领先智能烤箱制造商
- 行业： 消费电子 / 智能家居
- 挑战：
- 准确食物分类困难： 传统图像识别需要大量标注数据，成本高、耗时长、难扩展。
- 用户体验待提升： 用户烹饪技能不足，复杂控制界面（触屏、App、语音）对非技术用户不友好。
- 解决方案： Happiest Minds 利用大型多模态模型 (CogVLM) 提供 AI 解决方案：
- AI 食物识别与分类： 使用 CogVLM 实现零样本目标检测，无需海量标注数据。用定制食物数据集微调模型。
- 图像质量评估： OpenCV 算法评估清晰度、光照、对焦，提示用户重拍。
- 自动化烹饪辅助： AI 推荐烹饪技巧、食材搭配、最佳温度设置。
- 简化用户交互： 优化控制界面（语音、触屏、App），提升易用性。
- 污渍检测： 双层算法（OpenCV 实时检测 + 云端 CogVLM 高级分析）。
- 数据存储与模型改进： 建立反馈循环，修正误分类图像用于持续模型训练。
- 价值交付：
- 提升烹饪精度： AI 识别自动调整参数，确保食物烹饪效果。
- 改善用户体验： 简化控制和智能推荐，使烹饪对所有人更易上手。
- 降低训练与维护成本： 零样本检测减少标注需求，降低训练成本和部署时间。
- 优化性能与可靠性： 持续监控和训练确保长期准确性和适应性。
- 负责任 AI 实施： 集成数据隐私措施和 Azure 安全协议。
案例关键点：
- 技术核心： 所有案例都基于 检索增强生成 (RAG) 架构和 Azure OpenAI 的大型语言模型 (LLM)，部分案例结合了计算机视觉 (CV) 和多模态模型 (CogVLM)。
- 部署平台： Microsoft Teams 和 Azure 云平台是主要的集成和运行环境。
- 核心价值驱动：
- 提升效率与生产力： 自动化信息检索、总结、洞察提取，释放员工时间。
- 改善用户体验 (UX)： 提供自然语言交互、个性化响应、简化复杂流程。
- 赋能决策： 提供数据驱动的洞察和建议，支持更明智的决策。
- 降低成本： 减少人工操作、优化流程、降低模型训练成本（如零样本学习）。
- 促进创新： 开启新的工作方式（如模拟培训、智能烹饪辅助）。
- 可扩展性与未来基础： 解决方案设计支持业务增长和集成新用例。
- 跨行业适用性： 案例展示了 GenAI 在快消制造、医疗研究、健康媒体、金融服务、消费电子等多个行业的强大应用潜力。
- Happiest Minds 的角色： 作为技术合作伙伴，提供咨询、设计、开发和实施服务，利用其 GenAI 技术专长（尤其是 GBS 服务线）和行业理解，为客户解决具体业务挑战并交付可衡量的价值。
