En la ola del comercio electrónico en vivo, el modelo Streamer-Sales, con sus exclusivas funciones inteligentes, ha revolucionado las ventas en streaming. No es solo una herramienta, es un socio inteligente para la venta en vivo, capaz de generar automáticamente guiones atractivos para los usuarios, responder preguntas de los clientes en tiempo real y hacer que las ventas sean más dinámicas y eficientes.
Vídeo del autor del proyecto HinGwenWoong
Enlace al vídeo de alta definición:
https://www.bilibili.com/video/BV1ZJ4m1w75P/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=1f648bd6809721ebf81314c53bda24f8
Funciones principales:
Generación de guiones para streamers con un solo clic: Según las características del producto, Streamer-Sales puede generar automáticamente guiones que despierten el deseo de compra del usuario y aumenten la tasa de conversión de ventas.
Aceleración de la inferencia: Integrando la tecnología LMDeploy, Streamer-Sales ha mejorado significativamente la velocidad de inferencia, admite caché KV y Turbomind, lo que hace que la interacción en vivo sea más fluida.
Generación mejorada de búsqueda (RAG): Combinando las instrucciones del producto y los documentos relacionados, Streamer-Sales puede generar contenido de guiones más preciso.
Conversión de voz a texto (ASR): Convierte el audio del streamer a texto en tiempo real, facilitando la interacción con la audiencia.
Conversión de texto a voz (TTS): Salida de voz con emoción, haciendo que la descripción del producto sea más vívida y natural.
Generación de avatares digitales: A través de vídeos de presentadores virtuales, Streamer-Sales puede ofrecer una descripción de productos más dinámica, mejorando la experiencia del espectador.
Consulta de información en tiempo real (Agent): Puede consultar información en tiempo real, como el estado del envío, para proporcionar a los usuarios los datos más recientes.
Arquitectura del modelo:
Streamer-Sales es un modelo basado en InternLM2 con ajuste fino de instrucciones, que integra varias tecnologías avanzadas para construir un sistema completo de comercio electrónico en vivo. Su arquitectura incluye varios módulos, como generación y procesamiento de datos, entrenamiento y ajuste fino del modelo, inferencia y generación, procesamiento de voz, generación de avatares digitales y consulta de información en tiempo real.
Presentación del modelo:
streamer-sales-lelemiao-7b: Modelo diseñado para generar guiones de ventas en vivo, entrenado con una gran cantidad de datos de productos para generar guiones de alta calidad.
Enlace de descarga del modelo: https://top.aibase.com/tool/maihuozhubodamoxing-lelemiao-7b
streamer-sales-lelemiao-7b-4bit: Versión cuantificada de 4 bits del modelo, optimizada para la velocidad de inferencia y el uso de recursos, adecuada para entornos con recursos limitados.
Enlace de descarga del modelo: https://top.aibase.com/tool/maihuozhubodamoxing-lelemiao-7b-4bit
Escenarios de aplicación:
Streamer-Sales puede desempeñar un papel excelente en las ventas en vivo online, la promoción en tiendas físicas y la generación de textos publicitarios de productos.
Puntos destacados tecnológicos:
Generación de conjuntos de datos: Se utilizan Tongyi Qianwen y Wenxin Yiyan para generar conjuntos de datos, incluyendo textos publicitarios de productos y diálogos de preguntas y respuestas.
Ajuste fino del modelo: Se utiliza xtuner para el ajuste fino de instrucciones del modelo base, adaptándose a las diferentes necesidades de productos y usuarios.
Procesamiento de cuantificación: La cuantificación de 4 bits mejora la eficiencia de la inferencia manteniendo la calidad de generación.
Actualmente, el proyecto Streamer-Sales se ha abierto en GitHub, proporcionando enlaces de descarga del modelo y una plataforma de experiencia online, permitiendo a los presentadores de ventas en vivo acceder fácilmente a este potente asistente de IA y disfrutar de sus ventajas y comodidad.
Dirección del proyecto: https://top.aibase.com/tool/streamer-sales
Experiencia online: https://openxlab.org.cn/apps/detail/HinGwenWong/Streamer-Sales
