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一、业务背景 在物流私域体系构建中，形成了多个微信群生态，需要投放自动回复机器人来自动化回复用户问题，希望能够用最小的成本满足基本问答。由于需要从头开始自建全流程算法问答体系，需要面临一下几个问题： 1. 数据不外流：用户数属于隐私数据，不可以直接调用外部API接口，防止数据泄露。 2. 回答准确：用户提问各种各样，需要精准匹配用户问题，避免“答非所问”。 3. 大模型幻像：面对直接ToC业务，尽可能避免大模型产生“幻觉”，机器人已读乱回容易为公司招致法律风险。 二、技术方案 1. 项目背景： 当前现有数据为业务方提供的200+条左右的问答数据，我们需要根据用户的query来匹配问答库中最相似的知识，并整合成标准回答，返还给用户。整理流 程分为召回，精排，改写，总共三个过 程。 2. 技术细节 （1）数据清洗 业务
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