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本文目录一览：

• 1、如何利用GPT技术挖掘高价值潜客,高效提升商机转化率?
• 2、单卡就能玩的开源大语言模型:ChatGLM及其应用介绍
• 3、实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat

如何利用GPT技术挖掘高价值潜客,高效提升商机转化率?

1、首先，建立了一个针对B2B市场的定制化GPT模型，通过整合企业成交客户名单、成交客单价、CRM中未被跟进的线索/商机，以及统计局市场全量数据，得到高转化率和高客单价的潜在客户名单。正/负样本预测正确率高达89%以上，确保了模型的准确性。随后，通过双盲测试验证了GPT技术提升转化率的效果。

2、关系链挖掘：基于存量关系开展关联营销 银行可以挖掘存量客户横纵向关系链，获取相关联的新客户线索与业务需求，拓展关联潜客。横向上：挖掘存量客户的关联关系，构建关系链，做大存量客户的“朋友圈”，拓展关联潜客。纵向上：基于存量客户产业链关系、供应链关系，挖掘高价值客户。

3、潜客定投：智能营销的引擎 百度爱番番的潜客定投，是广告主的得力助手。运用百度AI技术，它能深度挖掘关键词，构建意图树，精确识别出高价值的目标人群，实现广告投放的精准触达。依托海量数据积累，爱番番意图树的适配度提升高达10%，这意味着每1%的优化，为企业带来额外8%的转化率提升。

4、销售部的同事可以利用这些数据来放大销售的成功率，如“找到更多能帮你切实引荐大客户的人”“找到客户又多又适合自己的圈子”“天天有会跑场场有客户的高效跑会”“全方位锁定客户追着打的有效方法”。

5、POI地理围栏找到潜客 与传统媒体相比，移动互联网连结受众真正实现了线上线下的融合。

单卡就能玩的开源大语言模型:ChatGLM及其应用介绍

ChatGLM，一款由中国清华大学开发的开源大语言模型，因其卓越的性能和广泛应用而备受瞩目。作为国内语言处理领域的明星，它在国际竞争中崭露头角，尤其是在斯坦福大学大模型中心的评测中，GLM-130B脱颖而出，成为亚洲唯一入选的大型模型。

ChatGLM-6B模型概览 ChatGLM-6B是由清华大学团队开发的开源大语言模型，基于Transformer架构，支持中英文双语对话与问它拥有62亿个参数，采用GLM架构，并通过模型量化技术，可在普通显卡上运行（仅需6GB显存）。

GLM与GPT的差异在于其处理NLP任务的全面性，包括自然语言理解（NLU）、有条件和无条件生成。GLM采用自回归模型架构，这种设计使其适用于各种任务，无论是理解还是生成。其核心技术在于自回归空白填充，这种创新方法使得GLM在处理长文本和双向依赖时更具优势。

ChatGLM-6B， 一个开源的双语对话语言模型，基于62亿参数的GLM架构，特别适合消费级显卡部署（在INT4量化下，6GB显存即可）。然而，我使用12GB显存的RTX 3080 Ti时，只能选择INT8量化级别运行。首先，确保硬件（如Python、显卡驱动、Git等）和Pytorch环境的准备，可以参考之前的文章。

百川ChatGLM-6B是开源双语对话模型，基于General Language Model架构，拥有62亿参数。具备6GB显存支持本地部署（INT4量化级别）。通过中文问答和对话优化，经过约1T双语训练，辅以技术加持，生成人类偏好GLM引入随机挖词恢复训练，结合自编码与自回归预训练，使用打乱预测顺序与二维位置编码。

实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat

部署模型并使用FastAPI启动Web服务，处理请求并生成LLM响应。API在端口5001上运行，确保离线推理过程已经完成，无需重复下载模型。借助Langchain增加知识库功能，通过FAISS库构建向量数据库，并利用embedding模型将知识转换为向量形式。导入知识后，将向量数据库集成到代码中，引导LLM考虑背景知识。