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RAG智能问答评测工具调研
RAG智能问答系统介绍： 如何基于向量数据库+LLM（大语言模型）打造企业专属Chatbot？ 因此对RAG目前可以使用的评测工具或方法进行调研，从业务角度出发选择合适的评估框架。
1.3K10编辑于 2024-03-06 腾讯问卷AI：智能调研全流程解决方案与产品能力概览
一、 产品定位与核心亮点 腾讯问卷AI 是一款基于 AI驱动的智能工作流 产品，结合动态决策与高效执行机制，旨在重构企业调研流程。 其核心技术属性在于利用 混元+DeepSeek双模型底座 实现优势互补，将传统依赖人工的调研链路升级为自动化、智能化的闭环系统。 核心商业差异化卖点： 效率极致化： 实现 10分钟完成分析全链路。 功能框架 产品覆盖从设计到分析的全生命周期，包含定量研究与定性研究两大模块： 定量研究： AI生成问卷、问卷质量检查、智能多语言转换、AI生成报告、AI文本分析。 AI智能访问（访谈）： 自动生成访谈大纲。 根据预设目标自主访谈，澄清用户观点。 自动整理、提炼观点、生成访谈报告。 AI生成报告： 一键生成：包含数据概览、数据详情、AI报告。 技术优势对比（vs 通用大模型） 维度 腾讯问卷AI 通用大模型 任务执行 AI驱动的智能工作流，结合动态决策与高效执行，10分钟完成全链路 缺乏复杂任务的拆解和串联能力 底座模型 混元+DeepSeek
14710编辑于 2026-05-30腾讯问卷：一站式全流程AI智能调研平台产品概要
其商业差异化卖点在于： AI原生驱动：提供全流程AI场景解决方案，实现基于自然语言的秒级问卷生成与深度文本洞察。 全局产品优势能力 逐段解析平台提供的核心功能点： 智能设计与协同： AI生成：自然语言一句话极简生成，支持单选/多选/矩阵等题型及7大业务场景。 快捷导入：支持Excel与纯文本可视化一键导入生成。 智能质控与清洗： 自动检查：AI自动识别文案与逻辑问题（如人称代词混用），减少出错。 机器学习清洗：通过行为特征深度挖掘，自动标记并剔除无效答卷，无效样本无需付费。 国务院客户端 背景：超大规模征集调研意见面临效率低、成本高，需落实“大兴调研之风”。 OPPO手机 背景：手机影像效果调研中，目标群体招募质量不可控，二次追踪调研难实施，批量触达效率低。
10400编辑于 2026-05-31- 来自专栏华章科技
AI电话机器人防骚扰调研：用AI来对抗AI
电话骚扰问题久治不愈已成顽疾，随着AI电话机器人的诞生，用户接到电话骚扰的数量更是与日俱增。 那么我们能否换个思路，以子之矛攻子之盾，让AI机器人替代传统防骚扰软件，保护用户不被电话骚扰？ 由此猎豹用户研究中心开展AI电话机器人防骚扰研究专项，在全国范围内收取有效样本7990份，覆盖各年龄段及地区，希望可以通过这份调研报告，反映当前用户对AI电话机器人的认知，探索AI电话机器人防骚扰产品的潜在发展市场 AI可以是骚扰电话的催化剂，也可以是抑制剂；用户对防骚扰产品有很强的需求。 2. 防骚扰产品的目标用户群体： 成年男女：青年、中年群体，既有骚扰困扰，又愿意尝试新鲜事物和产品。
63310发布于 2019-09-29 - 来自专栏JNing的专栏
【3D人脸】AI Mesh 数据工程调研
[2021，微软] Fake It Till You Make It: Face analysis in the wild using synthetic data alone（对数字人渲染，从真实标签render出假图。开源的假图只给了70个2d点，不给模型）
89520编辑于 2022-11-14 - 来自专栏AI科技评论
边缘AI研发落地生态挑战调研报告
2.边缘AI算法开发者 本问卷中，边缘AI算法开发者是指研发联邦学习、协同推理乃至深度学习调度等边缘AI典型算法的角色。有80.46%调研对象填写了边缘AI算法开发者相关问卷调研选项。 从“边缘AI及其应用”方向细分工业界、学术界和在校学生等不同职业调研对象（三者在调研对象中的比例大致为2:1:1），细化算法开发者各项挑战平均分： “边缘AI及其应用”方向下各职业平均分值最高的算法开发挑战分别是 3.边缘AI服务开发者 本问卷中，边缘AI服务开发者是指，在给定算法基础上开发工业、Re-ID、能源、机器人等边缘AI服务的角色。有74.90%的调研对象填写了边缘AI服务开发者相关问卷调研选项。 4.边缘AI技术布道者 本问卷中，边缘AI技术布道者是指开展边缘AI技术演讲布道，推广甚至销售现有边缘AI技术与服务的角色。有69.94%调研对象填写了边缘AI技术布道者相关问卷调研选项。 ：“受众对边缘AI不了解”（平均分6.25） 问卷中也尝试调研边缘AI技术布道其余重要挑战，调研结果词云如下所示。
63920编辑于 2021-12-22 - 来自专栏Python进阶之路
从 Google Gemini 到 OpenAI Q*（Q-Star）：调研重塑生成人工智能（AI）的研究
它批判性地审视了生成式 AI 的现状和未来轨迹，探讨了谷歌的 Gemini 和预期的 OpenAI Q* 项目等创新如何重塑各个领域的研究重点和应用，包括对生成式 AI 研究分类法的影响分析。 该研究强调了在人工智能开发中融入伦理和以人为本的方法的重要性，确保与社会规范和福利保持一致，并概述了未来人工智能研究的战略，重点是在生成式 AI 中平衡和有意识地使用 MoE、多模态和 AGI。 论文题目：《From Google Gemini to OpenAI Q*: A Survey of Reshaping the Generative Artificial Intelligence (AI 参考链接： 从 Google Gemini 到 OpenAI Q*：生成式人工智能（AI）研究领域的综述 Twitter - From Google Gemini to OpenAI Q*: A Survey of Reshaping the Generative Artificial Intelligence (AI) Research Landscape 沈向洋：致 AI 时代的我们 —— 请不要忽视写作的魅力
1.1K10编辑于 2023-12-28 - 来自专栏人工智能的秘密
调研公司Gartner预测：未来智能手机的功能
根据调研公司Garter预测，在2020年大概会有8成的智能手机会集成AI功能。Gartner公司认为，AI功能将成为智能手机厂商提升产品差异度，获得新客户，留住现有用户的一种手段。 智能手机市场现在正在从 “销售科技产品”向 “提供引人注目的个性化体验” 转化，因此，在智能手机上运行的AI解决方案将成为未来两年手机厂商路线图的重要组成部分。 Gartner的研究主管CK Lu表示，“未来的智能手机有了AI功能，能以用户为中心来学习、计划和解决问题，这不仅仅是让智能手机变得更加聪明，而且还通过减少认知负担来提升人类的智能，但目前智能手机上的AI AI智能手机的10个用途 Gartner研究主管Roberta Cozza表示：“在接下来的两年中，大部分用例仍将利用单一的人工智能功能和技术。 而在未来，智能手机将结合两种或更多的人工智能功能和技术，提供更高级的用户体验。” Gartner列出了10种AI智能手机用例，可以帮助手机厂商为用户提供更好的服务。
98650发布于 2018-01-09 - 来自专栏爱分析洞见文章
倍增业务效益，智能决策开辟新赛道 | 爱分析调研
2022年2月，决策类AI企业第四范式获得腾讯等战略投资，融资金额超十亿美元，估值近30亿美元。 核心技术日益成熟，为智能决策发展奠定基础智能化发展历经感知智能、认知智能，进入决策智能阶段智能化指使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、以及行之有效的执行功能。 纵览智能化的发展，可将智能化分为三个阶段：感知智能、认知智能和决策智能。 02多方势力抢占智能决策市场先机，智能决策技术和场景融合能力是关键大型科技企业与垂直人工智能企业各据一方目前，国内智能决策的主要玩家可分为平台型厂商和垂直厂商两类。 中科闻歌中科闻歌成立于2017年，定位于数据与决策智能服务商，深耕“数据智能+人工智能+运筹学“智能计算核心技术，专注于人工智能基础平台与应用研发，吸纳了各个领域的高水平技术人才，在安全、媒体、金融、政务
1K30编辑于 2022-10-18 生成式AI人居领域应用趋势调研报告概览
报告标题：生成式AI人居领域应用趋势调研报告 发布机构：腾讯研究院、腾讯云 发布时间：未明确标注（基于内容推断为2023年或2024年初） 行业标签：建筑与不动产,技术服务,通用工具 产品标签：#腾讯向量数据库 #生成式AI #知识图谱 #BIM #GIS #数字孪生 #AIGC #智能客服 #云平台 报告背景和目标 本报告针对人居环境领域（涵盖城市规划、建筑设计、施工运维全生命周期）数字化水平较低但AI应用潜力巨大的特点 ，系统调研生成式AI技术的落地路径。 研究旨在厘清行业大模型构建的技术基础、数据治理方法、平台架构及场景价值，为行业智能化转型提供实证参考。 调研对象：涵盖建筑设计师、规划院专家、地产企业技术负责人、AI产品研发团队等多元角色。 样本规模：访谈十余位行业专家，覆盖小库科技、广联达、中国金茂、上海建工等代表性企业。
9810编辑于 2026-05-31AI4Science之分子材料成像调研洞察
分子成像技术与大数据和AI的结合可以更深入地理解材料的本质特性，为解决能源、环境等领域的关键问题提供新的思路和解决方案。 "，更没有 "大一统" 的AI模型，但考虑到分子材料成像领域的重要程度，或许在不久的将来，会有大量研究机构布局，科研人员扎堆，将“AI+分子材料成像”领域从做成类似于当下【AI+分子生成】、【AI+分子属性预测 机器学习模型（CNN、VAE、GP、Transformer等），数据集与Benchmark，python工具包，通用模型（Segment Anything Model）等多个维度和角度对分子材料成像领域进行了调研 从成像方法出发，从位形空间、频率空间、光谱学三个角度展开调研。其中，位形空间成像包括光学显微镜、电子显微镜、扫描探针显微镜；频率空间成像包括X射线衍射、电子衍射、中子衍射。 从任务类型出发，将调研的研究论文中使用的方法划分如下：1D/2D分类，回归，聚类，定位，分割，检测，去噪，数据筛选，超分，模拟生成，2D/3D重建3.
43900编辑于 2025-02-112025 生成式AI人居领域应用趋势调研报告
第一章：报告基础信息 • 报告标题：生成式AI人居领域应用趋势调研报告 • 发布机构：腾讯研究院 • 发布时间：2024年（基于2023年行业实践及访谈内容推断） • 行业标签：建筑与不动产, 文旅, , #合景悠活物业智能客服大模型, #建筑业务平台, #腾讯云大模型, #腾讯向量数据库, #AI小助手 第二章：报告背景和目标 • 2022年ChatGPT发布后，生成式AI迅速席卷各行业，人居环境领域 • 核心目标：探讨行业大模型如何结合传统定量模型、行业知识工程与专家经验，推动人居行业在降本增效、设计创新及运维智能化方面的转型升级。 应用场景与价值 • 规划设计端： • **PlanGPT**等工具在处理非结构化数据（规划文本、调研报告）方面表现强劲，已应用于前期调研与资料整理，将实习生从重复性劳动中解放。 • 专属模型能力：腾讯云智能客服基于领域大模型，增强了语言理解和问答生成能力，解决了传统客服数据生产高、跨场景适配差的痛点。
13310编辑于 2026-05-31- 来自专栏生成式人工智能
AI时代职业新风口：调研报告揭示57.2%受访者向往AI领域，生成式人工智能（GAI）认证成职场新宠
在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）技术以其强大的潜力和广泛的应用前景，正逐渐成为职场的新宠。一份最新的调研报告揭示了这一趋势：57.2%的受访者表示考虑从事与AI相关的职业。 这一数据不仅反映了AI领域的巨大吸引力，也预示着未来职场格局的深刻变革。在此背景下，生成式人工智能（GAI）认证作为衡量职场人士掌握AI技能的重要标准，正逐渐成为职场竞争中的新优势。 据相关数据显示，AI工程师、数据科学家等职位的薪资水平远高于传统行业。这一高薪现象不仅反映了AI人才市场的供需失衡，也体现了企业对于AI技术的重视和投入。 因此，对于想要进入AI领域的求职者而言，获得相关的技能认证已经成为一道不可或缺的门槛。（二）生成式人工智能（GAI）认证的崛起在众多的AI技能认证中，生成式人工智能（GAI）认证正逐渐崭露头角。 GAI认证是由全球知名的终身学习公司培生（Pearson）推出的，旨在为职场人士和学生提供一套全面且实用的生成式人工智能技能培训框架及认证。
32010编辑于 2025-03-27 JBoltAI框架：Java生态下的AI能力深度调研
随着人工智能技术的迅猛发展，如何将AI能力无缝集成到现有Java应用中，成为众多企业关注的焦点。 应用场景在智能客服、语音助手等场景中，流式对话功能能够显著提升用户体验。例如，智能客服可以通过流式对话实时响应用户的问题，提供更加及时、准确的服务。 Java与人工智能的融合：JBoltAI框架的优势原生Java框架设计JBoltAI框架专为Java企业设计，无缝集成Spring生态，使得Java开发团队能够零门槛上手AI应用开发。 丰富的AI能力集成框架内置了零代码RAG解决方案、FunctionCall&MCP、知识图谱、智能问数、AI数字人等核心能力，无需从零搭建。 未来，随着人工智能技术的不断发展，JBoltAI框架有望在更多领域发挥重要作用，推动企业数智化转型的深入进行。
18610编辑于 2026-02-04- 来自专栏嵌入式、安防、流媒体、AI分析
【解决方案】危化安全生产企业智能算法调研
解决方案 危化安全生产企业解决方案，应用于保障安全生产的新技术也最多，例如，防爆通信系统、防爆监控系统、安全自动化仪表、高精度室内人员系统、消防系统、救援机器人、智能监控识别烟雾、火焰、人员摔倒、未带安全帽 本方案采用智能边缘视频分析网关硬件的方式统计接入厂区视频监控，经智能分析网关识别和处理后推送至云平台，然后分发给安全监管人员。 智能算法应用 人员抽烟检测算法：发现化工厂内有人抽烟或者产生明火，立即告警。并通知工作人员及时处理。 打手机检测算法：发现加油站有人使用手机，立即告警。并通知工作人员及时处理。
1.5K10编辑于 2023-01-04 腾讯《生成式AI人居领域应用趋势调研报告》概览
•报告标题：腾讯研究院发布《生成式AI人居领域应用趋势调研报告》：探索建筑与不动产行业的智能化转型 •发布机构：腾讯研究院、腾讯云 •发布时间：2024年（依据报告发布周期及调研内容推演） •行业标签： 建筑与不动产,技术服务 •产品标签：#行业大模型, #腾讯云向量数据库, #数字孪生, #智能客服, #RAG检索增强, #知识图谱, #BIM 第二章：报告背景和目标 在全球人工智能技术向垂直产业深度渗透的背景下 本报告旨在通过对十余位行业顶尖专家学者的深度调研，量化评估生成式AI在人居环境全生命周期中的实际效能，为企业在底层数据基建、算法演进及场景落地方面提供具有高执行价值的战略指南。 ，截至调研时内部累计使用已达60000次，日均超过1000次。 解决方案：采用AI驱动的智能转换与审查。广联达科技股份有限公司副总裁刘刚指出，采用算法直接将二维CAD图纸转化为三维模型，其准确率已达到96%。
13410编辑于 2026-05-31- 来自专栏全栈程序员必看
用户体验–NPS&满意度指标[通俗易懂]
通过教育行业调研发现，口碑推荐是用户愿意体验尝试产品的最主要、也是最为信任的渠道，同时也是在促进用户购买决策中起到至关重要的作用，因此要持续监控NPS指标，营造口碑效应 3. 目前业务NPS均通过产品化手段实现NPS调研问卷的回收，将NPS及满意度调研问卷嵌于产品端内，by维度的回收问卷 获取方法：定量问卷调研中 Q：您有多大可能性向您的亲朋好友推荐***公司/产品？ NPS值计算规则：NPS（净推荐值）=推荐者（打分9-10分）% – 贬损者（打分1-6分）% a. 打分9-10分称为推荐者：他们对产品很满意，对品牌很忠诚，并愿意将产品介绍给朋友/熟人 b. 为什么要同步调研用户满意度？ 获取方法：定量调研问卷中 Q：请问，您对在***学习体验的整体满意度为/产品/内容/服务/随材满意度为？请按1-10分打分，1分表示非常不满意，10分表示非常满意 4.
3.9K30编辑于 2022-09-01 腾讯问卷AI：基于双模型底座的全流程智能调研解决方案与商业价值洞察
信息来源核心背书：漆鹏飞丨腾讯问卷商业化负责人 一、 产品定位与核心亮点 腾讯问卷AI是一款基于大语言模型（腾讯混元与DeepSeek双模型底座）与机器学习技术的一站式全流程智能调研SaaS平台。 其核心技术属性在于利用AI Agent将传统调研的“案头设计-样本收集-数据清洗-统计分析”工作流实现自动化与多模态化。 商业差异化卖点在于以秒级/分钟级的系统算力替代传统专职研究人力，实现从问卷静态交互向AI动态追问（AI智能访谈）的范式升级，同时确保数据在腾讯云顶层安全架构内一站式闭环，不脱离平台。 功能架构 体系构建于AI底层能力（大语言模型、预测与特征挖掘机器学习、反馈改进系统）之上，分为两大研究模块： 定量研究链路：涵盖AI生成问卷、质量检查、智能多语言转换、AI样本报价、智能数据清洗、AI生成可视化报告 应用智能数据清洗模块自动识别无效问卷；应用AI语义分析与可视化报告模块实现数据自动流转与深度洞察。
13410编辑于 2026-05-30腾讯问卷全流程AI解决方案：智能调研与一体化用户洞察平台概要
不同于传统调研工具，其核心差异化在于通过AIGC技术实现了从问卷设计、样本投放、数据清洗到报告生成的全流程自动化。 核心亮点： AI驱动： 基于大语言模型与机器学习，实现秒级生成问卷与报告。 二、 产品应用场景 本产品服务于企业在不同生命周期中的用户洞察需求，核心受众及痛点如下： 受众群体 典型业务场景 痛点/需求 市场/业务部门 满意度调查、用户需求调研、活动报名、品牌研究 缺乏专业调研知识 AI样本投放： 智能圈定： 输入标签（如“一二线城市、年轻白领、咖啡”），AI自动解析并圈定2000+标签维度的人群。 二次过滤： 智能生成筛选题，自动剔除不符合目标的受众。 AI数据清洗： 机器学习识别： 利用历史行为数据，智能识别并标记无效问卷（如答题时长过短的答卷）。 数据表格化： 提供自动化审核列表，清晰展示无效原因（如答题时间35秒、17秒等）。 AI数据洞察与报告： 文本分析： 对主观题进行智能分析，提供观点热度排行、观点聚类、情感分析，超越传统词云。 一键可视化： 一键生成专业可视化报告，支持柱状图、条形图、折线图、饼图及交叉分析。
12410编辑于 2026-05-30- 来自专栏腾讯企点
趋势快报 | 智能客服与语聊机器人的市场调研
据调查，31.5%的受访客服表示企业已经在使用智能客服系统，34.5%的受访客服表示企业预计在一年内引进智能客服系统，目前智能客服系统普及率不到三成。 商业模式四：用户调研 (用聊天机器人做用户调研) 如果有专门的 Q&A 聊天机器人来专门帮助人们做调研的话还是非常靠谱的，但是目前还没有人用于此类模式中。 曾用过人工智能的消费者在与使用人工智能的企业交流时，比没用过人工智能的消费者更舒适（55%vs.25%）。 市场运营体系 ☞ 干货下载 | 全平台客户沟通转化 ☞ 干货分享 | 互联网教育三种流量获取玩法解析 ☞ 探索企业级SaaS市场，洞察其在新时代下的变革与发展 本文转载于公众号子询AILab（ID：zixun-AI 原文标题《情报 | 智能客服与语聊机器人的市场调研》。我们尊重著作权所有人的合法权益，如涉及版权争议，请著作权人告知我方删除，谢谢。
1.6K10发布于 2020-06-10
腾讯云开发者
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