新房是58同城安居客的一个关键业务，平台连接着B端楼盘商和C端用户，用户可以在平台上找新房楼盘，可以通过微聊或者电话与楼盘的置业顾问交流。
随着大模型技术的发展，我们打造了AI找房助手，在微聊场景可以自动与用户进行对话，解答用户关于楼盘、政策的相关问题，根据用户需求精准推盘。在电话场景，可以在顾问忙或下班时自动接听用户电话，使用大模型能力解答用户咨询的问题，并引导用户明确购房需求并留资。
本次演讲我们将分享大模型、RAG技术的实践，包含微聊中的传统方案到大模型改造，楼盘/政策知识库搭建，以及大模型微调的相关技术，最后介绍在电话场景的实时语音对话方案。

1. AI找房助手的背景
2. 新房知识库服务搭建
   • 多源数据整合方案
   • 结构化与向量混合检索
3. 微聊场景中的大模型+RAG架构
   • 传统对话方案的痛点
   • 大模型升级方案兼容性
   • 基于RAG的大模型微调方法
4. 电话场景中的实时语音对话方案
   • 电话场景的语音对话架构
   • 大模型任务型对话
   • 大模型拟人化的难点与优化
5. 实践过程中的思考与未来展望

技术实践痛点

1. 大模型要在一定程度上兼容传统；
2. 新房知识库结构复杂，组织和搜索有难度；
3. 大模型微调需要适配知识库结构；
4. 实时语音对话需要兼顾准确性、自然度和实时性。

听众收益

1. 了解在业务场景落地大模型的一种实现，包括传统对话方案的大模型改造；
2. 了解知识库搭建以及搜索方案；
3. 大模型+RAG的微调以及落地方案
4. 实时语音对话的难点及相应的解决方案