微信对话开放平台为微信AI研发的低门槛、零费用的便捷对话机器人工具，多年来一直为微信生态的开发者与商家提供智能对话能力。 近两年来，随着大语言模型的涌现，人工智能领域迎来了历史性的突破，也引发了一股ChatBot的热潮。随着相关话题的探讨热度不断增加，我们也开始思考，是否可以在微信对话开放平台原有的能力基础上，融入大语言模型技术，从而更好地解决知识库构建成本高、无法回答复杂问题等痛点。为此，我们将进行一个新的尝试，开放“实验室”功能并邀请用户加入测试。 [图片] LLM的优点在于能够处理大量信息，理解复杂语境，并生成自然、流畅的回答。利用LLM的能力，我们可以更好地处理开放式问题、复杂问题和模糊问题。但是，在实际应用场景，LLM也存在一定局限性，为此我们尝试了两方面的调整。 大语言模型文档问答 虽然LLM有着强大的推理理解能力，但其潜在的偏离实际的预测以及知识更新延迟问题仍然值得关注。为了在实际应用中加强"准确性"、"可控性"，我们使用RAG（Retrieval Augmented Generation）检索增强生成技术，让大模型可以处理各种复杂的知识密集型任务。 同时，我们针对问答场景对模型进行了微调（Fine-tune），进一步提升了拒识、推理和多轮对话等能力，确保了输出效果的优质。这使得大型语言模型在细分应用场景中具有真正的落地价值。 平台不仅支持Word、TXT、PDF等文件格式的上传，还支持网页、公众号文章等数据格式。 [图片] 文档抽取问答对 由于LLM的知识库回答是从大量的文本数据中提取和总结的，且它可能包含一些错误或不准确的信息。FAQ问答知识库，是一种将信息以问题和答案的形式组织起来的形式。这种结构化知识库通优点是信息准确、可靠，易于管理和更新。 为此平台实现了从上传的文档中自动抽取问答对功能，并允许开发者审核并添加到知识库中。此功能可以有效的提高知识库的创建效率和质量。 [图片] 想要加入测试的用户可以按照如下方式进行申请： 申请方式 1. 发送邮件到：wechatopenai@tencent.com 2. 邮件主题：申请实验室（机器人ID） 3. 邮件内容：   - 机器人信息：（包含：机器人ID、机器人名称）   - 当前应用情况：（包含：每日消息量、当前召回率）   - 应用场景：（如：“微信公众号”、“小程序”）   - 应用简介：（如：xxxx 公司xxx 产品的售后客服）   - 开发者微信号：xxxxx