重磅新闻：晓多科技AI实验室创新推出多模态视觉语言模型——Xmodel-VLM。
晓多团队洞察到电商多种场景下需要识别图片能力，如识别商详页的图片信息自动构建知识库，识别客服服务中售前售中售后各种场景中消费者发来的图片，为此创新研究出更适合电商场景的Xmodel-VLM模型，通过深度学习大量图片和文字，不仅能够理解图像内容，还能将视觉信息与语言紧密结合，实现“看图说话”的能力。
Xmodel-VLM 论文作者一览
Xmodel-VLM作为可以同时处理图像和文字的人工智能，可以应用在多个行业领域。特别是在电商行业，客服团队经常面临诸多图像和文字的处理，过程不仅耗费时间，还可能影响整体工作效率。以下是一些常见的场景：
- 图片信息处理缓慢：
- 售前咨询：顾客发送商品图片询问时，客服需手动打开图片并识别信息，这一过程耗时且容易出错。比如顾客在购买一款手表时，发送了一张手表的图片，询问某个细小部位是采取的什么工艺，传统方式需要客服需要客服点开图片才能知道顾客在咨询什么，并且不能利用智能客服进行自动回复。
- 售中咨询：在顾客下单后，他们发送订单截图、物流截图获取商品或订单状态最新信息时，也需要客服手动点开图片复制订单编号或者物流单号。
- 售后咨询：对于顾客发送产品图片寻求帮助。比如，一位顾客发来一张冰箱门封条的图片，询问如何维修时需要顾客点开图片判断是哪款商品以及查找相关的商品知识才能给出顾客回复。
- 商品推荐效率低：当顾客发送其他商品图片寻求推荐时，客服需要手动点开图片然后将图片中的商品信息记在脑海里，然后寻找相似商品，这个过程不仅耗时，而且容易因为图片质量问题导致错误。
- 商品知识库更新繁琐：整理商品知识时，客服往往需要下载图片，再使用图文识别工具，然后手动整理信息，这一过程繁琐且效率低下。
而晓多发布的Xmodel-VLM模型，正是为了在未来解决这些常见问题。
Xmodel-VLM模型优势
- 快速识别顾客需求案例：对于顾客因对商品有疑问而直接上传图片并提问时。Xmodel-VLM技术能够直接理解图片内容并结合问题，迅速给出答案。
- 自动化知识库构建案例：在商品上架前需要根据商品图片整理商品知识、商品卖点时，商家可以在后台上传有关商品的图片信息，Xmodel-VLM模型便可以自动从提供的图片中提取关键信息，并整理成商品描述，进一步提高了信息的准确性和上架速度。
- 智能商品推荐案例：面对顾客发送图片要求客服推荐相似商品时，Xmodel-VLM模型能够快速分析图片特征，并在商品库中找到相似款式，进一步提高商品推荐的相关性和满意度。
未来，Xmodel-VLM模型将在更多场景中应用，助力电商行业智能助手升级。欢迎大家持续关注，获取最新状态哦！
延展阅读：
淘宝京东电商客服如何更好地催单、跟单提升询单转化率和顾客体验？
咨询方案
获取更多方案详情
