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大东北应用新质生产力打造数实孪生肉羊产业体系之五
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大东北应用新质生产力打造数实孪生肉羊产业体系之五
作者:店场网    文章来源:本站原创    点击数:142    更新时间:2024/2/5

东北地区应用新质生产力打造数实孪生肉羊产业体系之五

 

——肉羊产业服务公司对接大模型实现数字化转型工程项目5 

 

 

大语言模型横空出世使得自然语言人机交互实现突破,未来语音交互将成为人机交互的主要方式,语音助手是AI最重要的应用场景,下一个杀手级应用将出现在人机对话领域。肉羊产业学院双师型教师为养羊户做客服具有知识优势,5G视频交互交易服务背景下,在信息高速公路基础上,能够大大提升智能放牧羊产业客服生产力。对于传统畜牧兽医专业来说,通过网络视频途径为养羊户做客服,利用通用大模型提供的数字智能工具,通过人工客服采集语音视频数据,应用语言大模型打造智能放牧羊智能助手,能够充分发挥畜牧兽医专业师生的一技之长,这是畜牧兽医专家在AI大舞台上的最佳位置。

 

利用网络视频为智能放牧养羊户做客服,这是畜牧兽医专业的知识优势拿手戏,客服对话过程中产生的问答型语音数据,是畜牧兽医专业演员的剧本台词。多模态数据集是电视连续剧的原创剧本,东北地区农牧轮作智能放牧肉羊产业集群,是畜牧兽医专家与牧户交互的话题资源,数实孪生肉羊产业体系是新质生产要素配置平台,为养羊户做客服是采集真实数据的重要途径,基于大语言模型应用AIGC技术生产新数据,能够站在巨人肩膀上借梯上楼借船出海。应用AIGC工具高效率低成本生产肉羊行业大数据,利用大模型生成高质量可信可用新数据,通过滚雪球积累更多智能放牧羊业大数据,带领东北优势特色肉羊产业集群实现高质量发展。

 

一、通过网络客服积累数据打造智能放牧羊产业智能助手

 

发挥畜牧兽医专业老师学生一技之长,对接应用大模型提供的数字智能工具,通过人工客服采集语音视频数据。应用AIGC工具高效率低成本生产肉羊行业大数据,利用大模型生成高质量可信可用新数据。通过滚雪球积累更多智能放牧羊行业大数据,应用大模型编辑成为多模态内容模块。存储在行业向量数据库之中,对接大语言模型打造智能放牧羊产业智能助手。

 

1.1、未来元宇宙将广泛应用于更多垂直行业领域,元宇宙VR/AR将成为智能放牧羊产业集群的数字化工具,帮助智能放牧羊养殖户解决养殖过程中的问题,应用AR/VR把触角深入到智能放牧羊养殖现场,渗透到智能放牧羊养殖生产活动之中。智能放牧羊客服团队技术人员不必亲临现场,对接元宇宙远程视频就能帮助养羊户解决实际问题。

 

1.2、智能放牧羊客服团队从网络途径深入到现场实际当中,通过技术业务指导咨询服务连接牧场主。做客服的过程就是深入现场实际的过程,做客服的过程就是形成解决方案的过程。这些内容资源是从生产实际中获得的,具有一定的现实指导意义,对智能放牧羊养殖行业具有参考借鉴价值。可以用来打造智能放牧羊网络媒体,在手机终端针对性地提供给智能放牧羊产业链成员。

 

1.3、智能放牧羊客服团队专家在做客服时,全程录音录像收集交互数据,每一个具体问题都有针对性解决方案,这些由放牧羊专家编辑的问答型解决方案,是图文语音并举的,可以在客服过程中积累庞大的放牧羊行业知识库,由专业编辑利用AIGC将其转换成数字化产品,制作成为自媒体的内容产品,放到网络上进行知识共享传播,提供给智能放牧羊全产业链成员参考学习。

 

1.4、智能放牧羊服务平台是产业链成员的网络接头地点,是获取智能放牧羊生产经营大数据的源头。是智能放牧羊客服团队上山下乡的网络途径,是深入智能放牧羊生产现场的网络渠道。放牧羊客服平台拥有自己主导的产业模式,通过网络平台采取云服务方式做客服。客服过程就是深入现场实际的过程,就是联系广大养殖户群众的过程。

 

1.5、智能放牧羊客服平台应用视频通话为养羊户提供咨询服务,采取一站式云服务方式帮助养羊户解决生产技术问题。智能放牧羊平台客服把触角深入到各个养殖现场,以行业专家角色帮助养羊户解决养殖现场实际问题。智能放牧羊平台通过生产性服务业把手伸到生产现场,渗透到智能放牧羊牧场日常生产活动之中,成为智能放牧羊产业生态圈中不可或缺的角色。

 

1.6、智能放牧羊客服平台在进行生产性云服务过程中,会产生海量语音交互数据,还会生产大量视频交互数据,这些来自智能放牧羊现场的生产数据,是拥有应用场景特征的数据,是问答型数据,是具体案例数据,是针对具体问题解决方案的行业数据集。将智能放牧羊产业数据集滚雪球不断扩大,利用chatGPT作为辅助操作工具,为养羊户打造智能放牧羊智能客服助手。

 

二、先人工客服再智能客服通过人机协同生产高质量数据

 

打造智能放牧羊产业集群服务平台,将人工专家客服数据进行向量化处理,应用AIGC工具高效率低成本生产垂直行业大数据,实现智能放牧羊行业大数据滚雪球扩大飞轮效应。智能放牧羊向量数据集是一个提示词数据库,作为插件嵌入通用大模型,应用AIGC自动生成专业化精准问题答案。准确回答智能放牧羊养殖户提出的具体问题。

 

2.1、人工智能是一个先人工智能的过程,这是一个机器不断深入学习的过程,从人工专家客服到机器智能客服,通过生成式AI对大模型不断进行预训练,预训练过程是对机器饲喂语料的过程,智能客服语料是人工专家生产的,是人工专家通过线上深入现场实际做客服时采集的,将每一个解决方案制作成为内容模块,这些数字化内容模块就是大模型语料,在进行精调微调过程中使用,分门别类制作成为针对性多模态内容模块。

 

2.2、智能放牧羊平台构建虚实孪生产业体系,利用元宇宙高清视频在线上为养羊户做客服,在元宇宙场景下做客服,能够提升沉浸式视觉体验,产生与真实物理场景相同的效果。采取录音录像方式采集语音视频客服数据,客户提出问题相当于提示词,模型回答问题等于提供解决方案。应用AIGC把语音交互客服数据转换成文本数据形式,应用大模型操作工具编辑成为多模态客服数据集,存储在放牧羊行业向量数据库之中,对接大模型打造智能放牧羊专业应用智能助手。

 

2.3、智能放牧羊客服团队为养殖户做客服,将做客服时产生的非结构数据进行向量化处理,应用AIGC工具高效率低成本生产行业大数据。平台客服数据滚雪球不断扩大形成海量规模,应用大语言模型将语音客服数据转换成文本数据,利用文本、语音、视频,图像数据编辑成多模态客服内容模块。利用多模态客服数据打造智能放牧羊语音助手,让养羊户们站在巨人肩膀上,实现借巢孵卵借梯上楼借船出海。

 

2.4、畜牧兽医行业拥有数量众多专业人才,这些人才都是专职兼职客服人力资源,智能放牧羊科创团队为全产业链做客服,兼职客服要应用大模型将客服数据制作成为多模态内容产品,将客服过程中产生的语音数据转换成为文本数据,由于大模型肚子里好词多,这些文本内容经过大模型加工润色,就成为大秘书大秀才代笔的精彩文章。利用大模型把秘书人才缺乏这个短板补上了。

 

2.5、应用AIGC把客服采集的语音数据转换成文本数据形式,帮助智能放牧羊平台训练专业客服小模型,大刀阔斧重新构思极致体验产品,再造智能放牧羊产业集群新商业模式。届时,能力非凡的AIGC随手可得,最解渴的是把客服过程采集的语音数据,应用AIGC转换成文本数据形式,大模型是放牧羊平台人工客服的智能助手,为兼职人工客服写作初稿,根据人工客服的意图不断进行修改润色。

 

2.6、智能放牧羊平台拥有一支人工专家客服团队,这是一支由复合型人才组成的特种部队。由他们采取客服方式采集汇聚行业场景数据。同时客服平台还有一支由主持人指导员组成的编辑团队。这些平台专家在客服过程中是主持人,在兼职人员做客服过程中对其进行帮腔协助。平台专职编辑是AIGC技术应用的指导员,兼职客服人员应用大模型操作工具进行内容编辑,专职客服是兼职客服人员的指导员。

 

三、畜牧兽医专业打造语音助手抢占未来人机交互制高点

 

语音助手是AI最重要的应用场景,未来语音交互将成为人机交互的主要方式。对于传统畜牧兽医学科养羊专业来说, 发挥专业优势利用网络视频为养羊户做客服,通过人工客服采集语音视频数据,应用语言大模型打造智能放牧羊语音助手,能够发挥畜牧兽医专业的一技之长,在人工智能大舞台上找到自己的最佳位置,在肉羊产业集群中扮演不可或缺的重要角色。

 

3.1、智能放牧羊客服团队在提供生产性云服务过程中,会产生海量语音交互数据,还会生产大量视频交互数据,这些来自智能放牧羊生产实际的多模态数据,是拥有应用场景特征的数据,是问答型数据,是针对具体问题的解决方案数据集。利用通用大模型GPT作为辅助操作工具,打造智能放牧羊语音助手随时随地为养羊户贴身服务。

 

3.2、智能放牧羊平台必须要解决养羊户的痛点问题,养羊户在生产经营中面临的问题,是不知道怎么干的问题。这是一个信息不对称的问题,需要在供给侧提供针对性信息服务来解决,智能放牧羊客服平台利用大模型作为辅助操作工具,为智能放牧羊养殖户打造一个智能助手,作为养羊户身边的虚拟技术员。智能助手可以呼之即来挥之即去,可以随叫随到为养羊户提供贴身服务。

 

3.3、智能放牧羊客服平台通过做客服积累海量数据资源,利用通用大模型GPT作为辅助操作工具,为智能放牧羊养殖户打造一个智能助手,智能助手作为养羊户身边的虚拟技术员,可以打破时空障碍地域壁垒,随时随地随叫随到地为智能放牧羊养殖户提供贴身服务。随着行业数据积累的不断增多,虚拟智能技术员的本领越来越强大,帮助养羊户融入到现代畜牧产业体系之中。

 

3.4、随着智能放牧羊服务平台行业数据积累的不断增多,客服智能技术员本领越来越强大,一个虚拟技术员能够顶替成千上万个实体技术员,能够服务千千万万众多养羊户,而且虚拟技术员永远不退休。有了智能技术员给养羊户当参谋做助手,当现代牧民就相对简单容易,这比培养成千上万的新牧民更省力。

 

3.5、利用通用大模型GPT作为工具为新牧民打造智能助手,让智能助手做牧场主身边的虚拟技术员。培养一个高水平的智能技术员,就可以让千千万万牧民受益,这比培养高水平新型牧民更容易实现。利用机器学习培养一个虚拟智能技术员,为智能放牧羊养殖户提供生产性云服务,由智能虚拟技术员为现代畜牧业生产者赋能。

 

3.6、智能放牧羊行业数据是打造智能助手的战略资源,智能放牧羊平台将原生数据采集放在第一位,应用元宇宙高清视频VR/AR沉浸式体验做云客服,目的就是采集汇聚智能放牧羊大数据。以智能客服为桥梁纽带将全产业链成员吸引到平台上进行交互交易,以便进一步获取更多交易交互原生数据,利用智能放牧羊多模态大数据打造行业智能助手。

 

四、张振武团队提供商标特征词将客服数据提升为数据资产

 

将智能放牧羊行业中的“特征词”提取出来,通过商标注册使“特征词”成为拥有知识产权的“商标词”。在商标词的前后添加前置词或后缀词,就成为具有应用场景特征的“商标场景词组”。商标场景词具有线上线下两栖应用功能,应用在线下实体产品上是“产品品牌”,应用在线上数字版产品上是“数实孪生标签”。

 

4.1、张振武团队提供体系化标签为数据圈地提供抓手,对非结构化数据进行向量化处理时提供特征标签,为构建数实孪生产业体系提供两栖型品牌标签,为智能放牧羊行业知识图谱提供虚实孪生标识体系。基于大模型将标签嵌入到智能放牧羊原生数据流中,通过交易交互扩散传播出去之后,就成为广泛覆盖数量众多的知识产权大数据。实现智能放牧羊行业大数据指数级迅速增多扩大。

 

4.2、智能放牧羊平台体系化身份标签集如同百家姓,每个中国人都能够在百家姓标签集里找到自己的姓氏。智能放牧羊产品身份标签数据是种子数据,用少量种子就能够种植出一片庄稼,用少量苗木就能够栽植出一片树林。智能放牧羊身份标签数据也是部队里领兵打仗的各级军官,由少数班排长连营团长就能够带起一支庞大队伍。

 

4.3、中文标签是含有语义的,能够将数据打造成为信息产品,让体系化数据拥有知识产权,从而为行业文本数据进行赋能,让数据在交易交互过程中产生价值。在文本数据中嵌入了中文标签,将普通数据转型为知识产权数据,文本数据是细胞核数据,是含有行业DNA特征的向量数据,在多模态信息产品中居于核心地位,在视频语音图像数据中发挥领导核心作用。

 

4.4、智能放牧羊平台为数实孪生产业体系提供数据标签,利用商标场景词作为核心标签,应用在具体场景中更精准,智能放牧羊数实孪生数据标签颗粒度更小,分类更细化,能够覆盖智能放牧羊全产业链各环节。智能放牧羊平台带标签的体系化数据,是覆盖了全产业链的向量数据,是布局在产业链关键节点位置上的特征数据。

 

4.5、智能放牧羊虚实孪生身份标签,具有线上线下两栖应用功能,应用在线下产品上是产品品牌,应用在线上数字产品上是数实孪生身份标签。智能放牧羊产品身份标签具有唯一性,保证佩戴了放牧羊身份标签的数据产品,在虚实孪生环境下能够被精准搜索连接配置,有效地避免重复,从而为智能放牧羊产业对接元宇宙大模型铺平道路。

 

4.6、智能放牧羊操作平台提供的特征词,不是普普通通的特征词,是含有品牌元素的特征词,是能够让实体产品拥有特色语义价值的特征词,智能放牧羊产业标签拥有语义功能,包含了品牌元素,或者是地域特色,或者是品种特点,或者是产品特征,利用智能放牧羊平台提供的标签数据集,对接应用大模型自动化智能标注,嵌入到智能放牧羊原生数据流之中。

 

五、肉羊产业学院构建向量数据集插入大模型打造专属小模型

 

智能放牧羊平台采取反弹琵琶逆向操作方式,不是从原生数据流中提取向量特征标签,而是率先设计数实孪生产业体系。并为全产业链各环节设计体系化数据标签,基于大模型采取嵌入化方式为原生数据流加注数据标签,对非结构化数据进行向量化特征处理。这个过程既是数据向量化的处理过程,也是数据资产化的打造过程,还是数据体系化的构建过程。

 

5.1、大语言模型(LLM)在回答垂直专业领域问题时,会遇到专业知识深度不够的问题,还有时效性达不到的问题。智能放牧羊平台用自有知识资产构建向量数据集,对平台客服数据流进行向量特征提取,通过加注商标场景词实现数据向量化,向量数据集里的大量向量标签,在精调过程中起到提示词作用,在对接搜索引擎进行调度配置时,发挥索引导航作用。

 

5.2、智能放牧羊向量数据集也是行业提示词数据集,微调过程是利用场景词数据进行再次预训练的过程,利用向量数据集对大模型进行精调再训练,让大模型拥有细分领域专业能力,在向量特征数据索引导航下,大模型能够深入到行业具体场景之中,提高了回答问题的针对性,提高了为用户解决真实性实际问题的能力,提高了回答问题的时效性,不会是老生常谈老掉牙的内容。

 

5.3、利用人工设计标签对非结构数据进行向量化处理,对产业模型进行强化学习训练,这是一个微调精调训练过程,向量数据集即是提示词数据集,也是包含上下文例句的数据集,是对大模型进行再训练的数据资源池,是含有优质专业语料的数据集,能够满足即时化信息搜索需求。通用性大模型语料库与智能放牧羊文本知识库进行融合,二者实现互连互通互操作。

 

5.4、智能放牧羊平台率先设计数实孪生产业体系,为全产业链各环节设计体系化数据标签,采取嵌入化方式为原生数据流加注数据标签。对非结构化数据进行向量化特征处理。然后存入到向量数据集之中,这样向量数据集里面就拥有了大量的向量特征数据,大模型不仅能够检索准确项内容,还能够检索临近项内容,增加语义检索功能扩大检索内容范围。

 

5.5、智能放牧羊平台数据是自家私域数据资产,具有应用场景针对性适配性,数据即时性强保鲜性好。数实孪生产业体系数据采集加工应用是一体化的,对接大模型应用AIGC生成更多新数据,通过对数据不断更新扩展,形成滚雪球扩大效应。大模型利用第三方插件借助向量数据集的资源量,将自身缺少的垂直行业数据揽入怀中,把别人的数据变成自家的,不求所有但能够实现为己所用。

 

5.6、智能放牧羊现有文本数据集就是向量数据集,可以作为插件嵌入大模型,作为预训练行业语料数据,利用编码器自动化添加商标场景词(行业标签),等于对原生数据进行向量化处理智能放牧羊平台将向量数据集嵌入到大模型之中,对接应用大模型生成文本内容模块,等于对原生数据进行清洗去噪处理,也属于对非结构数据进行结构化处理。

 

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