腾飞智能助手是基于钉钉平台的AI助手,集成了大型语言模型、知识库、记忆系统和多种工具能力,提供智能问答、任务处理和信息检索服务。
- 💬 智能对话:基于 DeepSeek-V3 671B 大模型的自然语言理解与生成,支持多轮对话
- 🧠 记忆系统:Redis实现的用户对话历史记忆存储
- 📚 知识库集成:基于 BAAI/bge-m3 嵌入模型,Qdrant向量数据库支持的知识检索
- 😊 情感分析:实时用户情绪侦测
- 😍 意图识别:分析用户意图,触发工作流
- 🛠️ 工具执行:基于 LangGraph 架构,支持多工具执行
- 🚀 RAG增强:知识库和网络搜索结合,提升知识 recall
- 🔧 插件系统:可扩展工具框架
- 📊 可观测性:LangSmith集成实现全链路监控
- 🐳 容器化部署:Docker一键部署
利用 DeepSeek-V3 大语言模型实时分析用户输入消息,根据情感分类指标进行分类(例如:happy、sad、angry、confused、neutral等),再根据情绪强度评分标准进行评分,并且提供分析依据和评分的标准,准确率高达 92%。
利用 DeepSeek-V3 大语言模型实时分析用户输入消息,根据意图分类标准(例如:聊天、指令、问题、调用工具等),通过决策流程控制准备识别用户意图,并且提供识别用户意图的依据,准确率高达 95%。
通过计情感分析和准确识别用户意图,动态驱动Agent工作流。
聊天: 据对用户情感分析,根据情感分类和评分提供智能调整语气机制,生成符合用户情绪、结合上下文信息(对话记忆)的自然对话响应。用户产生负面情绪时钉钉创建待办响应提升 300%,显著提升用户体验。
指令: 根据对用户意图识别(例如:天气、新闻、查找附近、翻译等),调用搜索工具进行实时查询,利用 DeepSeek-V3 大语言模型将实时查询数据、用户情绪、结合上下文信息(对话记忆)进行 RAG 增强的自然对话响应。
问题: 根据对用户意图识别(纯知识性问题例如:LangGraph快速入门、MySQL安装教程),先从知识库(Qdrant)进行相似度检索,如果检索到结果,则利用 DeepSeek-V3 大语言模型将将检索结果、用户情绪、结合上下文信息(对话记忆)进行 RAG 增强的自然对话响应;否则调用搜索工具进行实时查询,利用 DeepSeek-V3 大语言模型将实时查询数据、用户情绪、结合上下文信息(对话记忆)进行 RAG 增强的自然对话响应。
调用工具: 根据对用户意图识别(例如钉钉工具:待办、日程、日志、审批等),通过LLM指令解析实现待办/日程/日志/审批的自动化管理(支持15种语义场景),工具调用成功率达98.5%,减少用户操作路径50%以上。
使用本地上传和网页批量抓取的方式,并整合Qdrant(向量存储)来构建的知识库,利用DeepSeek大模型进行RAG增强问答,准确率提升至95%。
构建混合记忆架构,结合BGE-M3嵌入模型与Redis向量数据库,实现短期对话记忆(30天)与长期知识库(10万+条目)的协同检索,问答准确率提升至90%。
可扩展工具框架,实现工具动态注册,构建工具节点动态图,实现工具高度复用,减低代码耦合度,提高系统可维护性和可扩展性。
集成LangSmith实现全链路追踪,建立情感分析准确率、工具调用延迟、知识检索召回率等12项核心监控指标,推动系统迭代周期缩短40%。
基于Docker-Compose设计生产环境部署方案,优化GPU资源利用率(推理服务资源消耗降低35%),支持秒级弹性伸缩,系统可用性达99.95%。
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