直播带货大模型，开启自动卖货的时代！

UCloud小助手发布于2024-06-27 17:54 / 329人阅读

Streamer-Sales是一个为直播带货主播量身定制的智能工具。

它能够智能分析商品特性，自动创作出引人入胜的解说词，从而有效增强商品的吸引力和提升销售业绩。它还具备多种交互功能，比如将主播的语音实时转换为文字，便于与观众进行更直接的交流。它还能够生成富有感情色彩的语音，让商品介绍更加生动，以及创造虚拟主播的视频，为观众带来更加直观和有趣的购物体验。

具体功能

1. 主播文案生成：系统能够基于商品特性，自动创建引人入胜的解说文案，以激发消费者的购买欲望。

2. 推理加速技术：通过集成LMDeploy技术，系统显著提高了推理速度，并支持KV缓存和Turbomind技术。

3. 检索增强生成：结合商品说明书和相关文档，系统能够生成更加贴合实际的文案内容。

4. 语音转文字功能：系统支持将主播的语音实时转换为文字，便于与观众进行互动。

5. 文字转语音技术：能够将文案转换为带有情感色彩的语音输出，使商品介绍更加生动。

6. 数字人视频生成：系统可以生成虚拟主播视频，利用数字人技术进行商品解说，增强观众的观看体验。

7. 实时信息查询：系统能够通过网络实时查询并提供信息，例如快递状态，确保用户获得最新数据。

模型介绍

Streamer-Sales 模型架构

模型用 xtuner 在 InternLM2的基础上指令微调而来，部署集成了LMDeploy加速推理，支持ASR 语音生成文字壹，支持RAG检索增强生成三做到可以随时更新说明书指导主播生成文案，支持Agent 通过网络查询快递信息，还加入带有感情的TTS文字转语音生成，最后还会生成主播数字人视频，让主播不止于文字介绍。

Streamer-sales-lelemiao-7b流媒体-销售-lelemiao-7b

基座：internlm2-chat-7b

数据量：大约40万Token

特点：这是一个基于internlm2-chat-7b微调的模型，专为直播带货生成解说文案。模型通过大量商品数据的训练，能够生成高质量的商品解说文案，精准激发用户购买欲望。

适用场景：线上直播销售、线下门店推广、商品广告文案生成等。

Streamer-sales-lelemiao-7b-4bit

基座：internlm2-chat-7b

数据量：大约40万Token

特点：这是 streamer-sales-lelemiao-7b 模型的 4bit 量化版本，进一步优化了推理速度和资源占用。量化后的模型在保持生成质量的同时，显著提升了推理效率，适合在计算资源有限的环境中使用。

适用场景：需要高效推理和快速响应的直播带货场景，尤其是在资源受限的情况下。

项目通过多个模块和技术的集成，构建了一个全面的直播带货大模型系统。

主要架构

数据生成与处理模块

数据集生成：采用通义干问和文心一言生成数据集，包括商品文案和问答对话。

数据清洗和合并：对生成的数据进行清洗，合并并转换为适合训练的格式。

RAG数据库生成：创建向量数据库，以支持检索增强生成。

模型训练与微调

基础模型：使用 InternLM2 作为基础模型。

微调：使用xtuner对基础模型进行指令微调，以适应不同商品和用户需求。

量化处理：使用 LMDeploy进行4bit量化，提升推理效率。

推理与生成模块

推理加速：集成LMDeploy和Turbomind，支持KVcache，显著提升推理速度。

检索增强生成(RAG)：结合商品说明书和相关文档，增强生成的文案内容。

语音处理模块

ASR(语音转文字)：支持语音输入转换为文字。

TTS(文字转语音)：生成带有情感的语音输出，增强用户体验。

数字人生成模块

使用ComfyUlworkflow生成虚拟主播视频，提供生动的商品解说。

实时信息查询模块

Agent集成：通过网络查询实时信息，如快递状态和天气信息，提供即时反馈。

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