基于OpenAi通用特定领域的智能语音小助手

无穷尽的Q&A

钉钉...钉钉... 双双同学刚到工位,报销答疑群的消息就万马纷沓而来。她只能咧嘴无奈的摇摇头。水都还没有喝一口就开始"人工智能"的去回复。原本很阳光心情开始蒙上一层薄薄阴影。在这无休无止的Q&A中,就算你对工作有磐石一般强硬,有芦苇一般坚韧... 也经不住如此水滴石穿般消磨。工作激情便如磨刀之石,不见其消,日有所损。

然则,不只双双有这样的困境,人事的同学也是每天为各种简单的咨询扰得不胜其烦,牢骚满腹;还有负责合同用章的coco同学同样不堪其扰... 更让人苦恼是无人值班的周末,问的同事在焦急的等待,而支持的同事可能无法及时响应...

"母婴护理"做为公司的核心业务,虽然每个护士同学上岗前都有过专业的训练,但是在实践过程中难免遇到各类问题,这时她们只有去问有经验的护士或者护士长...

所有种种问题,最后都是由一名"专家"完成了解答。这个"专家"在哪里,这成了我一直思考的问题。显然,我还不至于去搞一个真正的"专家系统"。

OpenAi Assistant 横空出世

面对上面的困境,我们也有尝试使用 openai 的 emebedding能力,但是效果不是太好,并且每次问答要花费50美分;也用闻达独立搭建过,就是不太稳定(可能是没部署好吧,老是要重启)。一直在想,为啥如雨后春笋般出现的各路大模型,没有一个可以非常方便的让我们导入领域知识呢。一筹莫展之时,OpenAi 11月7号的发布会给我带来了希望。其中新增的Assistant就如立于高山之巅远看东方已见光芒四射喷薄欲出的一轮朝日。发布会只有45分之短,但是其涵盖的内容却不短。鉴于英文听力能力欠缺,找了一个"AI同声中文版"发布会视频,有需要的可以点击「链接」观看,一定不虚此点。

一个简单的通用方案&问题

OpenAi 的assistant 已经具备了根据提供的领域知识检索(retrieve)特定问题的答案了。接下来就是接入企微自建应用,考虑到语音便利性,这次增加了对语音的支持,通过腾讯云asr接口识别语音,再通过文字调用Assistant。大致组件如下图。其中问答有个特别的地方就是在创建一个 "Run"后,需要轮询检查其是否是终态,如果是 "completed"再去检索消息,获取最终的回复。

实现一个Assistant的流程如下,为了偷懒,我就直接在平台创建了assistant及上传文件。

1.Create an Assistant in the API by defining its custom instructions and picking a model. If helpful, enable tools like Code Interpreter, Retrieval, and Function calling.

2.Create a Thread when a user starts a conversation.

3.Add Messages to the Thread as the user ask questions.

4.Run the Assistant on the Thread to trigger responses. This automatically calls the relevant tools.

知识小达人组件图

有了想法,趁着大好的周末,早上带着两娃去学校踢球,贪婪的享受着冬日阳光,消耗完体力娃子们,吃过午饭便早早的开始了午睡。趁着着孩子们睡觉的光景,我又有大把的时间开始打代码实现想法了。有时真感觉自己不再年轻了,遛个娃,写个代码就觉得可以受用一个周末。

由于之前的一些准备工作,不到两小时demo就基本完成了。没有压力之下的代码,几乎不用调试就跑起来了,原来没有压力也可以动力十足,也许这就是专注的力量。基本用起来是没啥问题了,唯一的问题就是响应时间几乎在30秒左右。对于人事一类的问答尚可,一些需要快速响应的场景,这个时间稍微慢了些。

近些时间尝试过好几种方式,这里也简单做个对比,鉴于能力,这个对比不一定准确,仅供参考。


|-------------|------|---------|-----|-----------------|
| 方式 | 响应速度 | 单次花费 | 稳定性 | 整体 |
| Fine-tuning | 20s | 低 | 高 | 训练成本高,难度大。效果不好。 |
| Embeddings | 20s | 高(50美分) | 高 | 单次成本高,回答不全面 |
| Assistant | 30+s | 低(数美分) | 高 | 回答全面,响应速度稍差 |
| 闻达 | 20s | 无 | 低 | 自备服务器,稳定性不太好。 |
| | | | | |

未来的思考

目前是直接嫁接在企业微信的自建应用之上(钉钉也是同理),可以通过不同应用对应不同的Assistant,解决不同场景的答疑。任何企业,只要有现成资源的情况下,任何问答场景都可以快速应用。

如果要移植到微信小程序或者app,就可以使用同声传译插件快速语音识别,并可通过tts 文字转语音,提升应用的便利性。

希望语音小助手的上架,可以为双双同学,为coco同学,为那些每天还埋没在无休无止的问答中的同事们带来些许支持,扫除阴影,还他们一个阳光的心情。

微信:jijunjian

成为一名优秀的程序员!

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