大模型产品真实测评（Chat-GPT3.5、文心大模型3.5、通义千问、星火）
由于业务升级和迭代的诉求，近来在对国内外的大模型产品进行业务选型，所以本文通过一个真实的场景事件来测评一下，到底谁更聪明～
企业业务场景：智能客服迭代优化
- 语音转文字，（包含多人对话、多方言对话、长语音识别）
- 企业知识库录入，员工通过对话流查询知识库信息；
- 客服坐席助手：能够通过文字判断出现在的场景，提供具体的指导方案；
以上是粗略的业务方的需求进行概括，所以几个产品进行测评。先不讨论技术指标、数据安全性的层面，这些内容后续会逐步分享。
本周正好发生了一件乌龙事件，我讲事件和对话流喂给几个大模型，看看谁理解了这件事，本文想分享一件非常有趣的案例：
本次测评对象：Chat- GPT 3.5 、文心大模型3.5、通义千问、星火大模型
事件还原：
我原定放在门口的退货快递鼠标被保洁阿姨误认为是垃圾清理走了，我认为是丢件通知了管家帮忙看下，在管家的协助下，找到保洁阿姨找回快递，但是丢了一个配件；此时我需要联系官方客服确定此时是否支持退货，or给一个赔偿配件的钱，我找保洁进行赔偿。
所以这个事情下，我找了某东的官方客服进行情况说明：
需求：给出这种场景下的售后方案；
对话截图还原：
首先几家都不支持识别图片，需要我转文本一遍，所以我就用了微信的这个图片文字识别能力，删除了一部分其他明显不是对话流的文本。
值得比较的问题
1. 对话流投喂拆分段落
拆分准确率：Chat-GPT>通义千问>文心
这块完全讯飞垮了，没拆分出来；
文心：按照对话人进行拆分，但是没有整合，准确率上：有5句分错人
通义：按照对话人进行拆分和合并，有2句话分错人
讯飞：完全没分区分出来，准确率不做评估
Chat-gpt：区分对话人进行并进行整理，主动清理了部分杂乱数据，1句分错人；
2. 在这个场景中，客户的诉求是什么呢
对比：Chat-GPT=通义>讯飞>文心
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我这里更想知道的是这种情形下：
- 配件缺失情况下是否支持退货，或者可以以补差价的形式进行退货；
- 急切处理
文心：理解有些偏差，第一点完全不对；表达啰嗦；
Chat- GPT：第一意图理解准确，表达清晰
通义：意图理解准确，表达清晰
讯飞：意图理解准确，没有结构化表达
3. 这里客户是需要谁来赔偿这个配件的缺失呢
准确率：通义>文心>星火>Chat-GPT
我的本意：
这里肯定是保洁阿姨的责任，管家找到她拿回快递这里已经是实锤了，但是有可能还有快递没有及时取件的锅。
通义：第一遍问答通用性回答；第二遍场景引导后，回答比较准确；
文心：第一遍问答能够给出答案，1点点啰嗦；
Chat- GPT：完全没回答准确，偏离较远，明显感觉此时胡扯🤬
星火：第一遍问答有答案，但是第二段cue到了商家，有点不对劲
4. 请还原一下这个事件的全部链路
补充信息：客户在京东商城购买了鼠标，退货当天12点离开家，将快递放在门口的鞋柜上，下午15点快递取件未找到，然后客户联系了管家协助，同时报警，其他的信息请通过对话流信息还原;
对比：通义>Chat-GPT>星火>文心
文心上来就开写小作文哈哈哈哈，yy的内容真不少。
文心：前面还正常，后面完全当个小作文来些了，还有happy ending 哈哈哈哈
Chat-GPT：信息还原完整，有着重关注客户的需求
通义：还原准确，并且有参考之前聊的客服的内容，单独将客服的回复摘出来
星火：还原准确，逐条有时间线
所以对于这个事件，请进行总结，包含事件的发生的场景还原，责任方，赔偿方、客户希望的解决方案，客服团队如何引以为戒优化工作流程、以及对于客户的赔偿办法。
对比：通义>Chat-GPT>星火>文心（这里通义非常优秀）
Chat- GPT：回答简洁，但是我认为对与客服的提升，应该要准确的识别客户的诉求，该加急处理就加急，这次明显是没有提供及时的解决方案
通义：回答十分优秀，责任方和客户意图理解的都挺到位的，也根据当前会话的主题，提供有效了流程建议
文心：又开始写小作文了！！他真的好爱写作文！
星火：基本对吧，但是把商城扯进来了，中等准确
这个事情，你认为客户是真的报警了还是吓唬客服的呢。
这个问题，也是最后想到的。
其实我没报警，只是想让客服给我赶紧处理，所以我把这个问题作为本场测验的最后一问，果然，大家的回答都是一样的哈哈。
结论：他们还是不知道我撒谎。
大家看看各自的回复，暂无对比。
文心：不管报不报警，客服好好处理
通义：基本认为报警
星火：和文心差不多
Chat- GPT：基本认为报警
这次的测评事件，我准备下周再找通义的售前聊一下解决方案。
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