ChatGPT在全球掀起的浪潮，除了向世界證明對話式AI商用化的可能性，也為越來越多企業落地對話式AI商用提供了重要抓手。

雖然現有的ChatGPT已經具備不錯的多輪對話能力，但對于一些垂類行業或領域的商業化應用，如醫療、保險、銀行等行業，用戶的提問和需求通常不是單一的，需要模型擁有自然、流暢的多輪交互，以及專業答案的快速生成能力，才能快速高效靶定用戶痛點、解決問題。

因此在模型訓練中，需要大量涵蓋特定行業和領域的專業術語、概念和知識，以及各種模擬實際場景下的真實對話語料。而針對這些垂類行業和領域的Finetuned對話式AI數據集，可以使得對話式AI能夠更好地回答用戶提出的問題，理解用戶的需求，為用戶提供更好的服務。

此外，對于專業性極強的垂類領域，如醫療領域，模型需要在多輪對話中理解用戶癥狀、診斷結果，并給出適合的治療方案。因此相關GPT模型在開發、訓練、迭代等過程中，均需要大量業內人員（如醫生、教授等）進行數據標注、清洗工作。同時，由于患者癥狀不一、表達能力不同，GPT模型需要擁有更強的意圖識別和文本泛化能力，此時就需要高效的數據采標與功能點泛化工具。

因此，已上線一款用于文本采集生成、功能點泛化的數據處理工具，該工具擁有多人實時協作、自動查重預警、輔助開闊思路、人性化任務分配以及實時質量管控五大功能特點，接入現有的Annotator?多模態數據標注工具，可以優惠活動大廳助力垂類企業商業化GPT模型開發、評估、優化的數據處理全鏈路工作。

?? 文本采集生成、功能點泛化數據處理工具——多輪對話采集生成

?? 文本采集生成、功能點泛化數據處理工具——文本泛化

我們有理由相信，對話式AI將在不遠的未來快速發展，并且會在越來越多的領域得到商業化應用。而在更多ChatGPT垂類領域Finetuned數據集幫助下，會有更多針對特定應用場景的Fine-tuned模型被開發出來。同時，隨著數據生產工具與專業領域知識圖譜更加耦合，對話式AI的模型迭代速度將不斷加快，推動各類產業智能化轉型升級。