在当今快速发展的电商时代,直播带货已成为一种主流的销售模式。然而,优秀的主播资源有限,如何让更多商家都能拥有出色的带货能力?Streamer-Sales应运而生,这是一个基于大语言模型的AI卖货主播系统,旨在为电商直播带来革命性的变革。
Streamer-Sales是由开发者PeterH0323在GitHub上开源的一个AI卖货主播大模型项目。该项目的核心是一个能够根据给定商品特点,从激发用户购买意愿的角度出发,生成富有吸引力的商品解说的AI模型。
这个模型基于InternLM2大语言模型,通过指令微调训练而来。除了核心的语言生成能力外,Streamer-Sales还集成了多项先进技术,包括:
通过这些技术的有机结合,Streamer-Sales不仅能生成优质的销售话术,还能将其转化为语音,甚至生成数字人视频,为用户带来身临其境的购物体验。
Streamer-Sales的主要功能包括:
商品解说生成: 根据商品特点,自动生成吸引人的销售话术。
推理加速: 使用LMDeploy技术,大幅提升模型推理速度。
RAG检索增强: 通过检索商品说明书等资料,确保生成内容的准确性。
语音交互: 支持ASR语音输入和TTS语音输出,实现自然的人机对话。
数字人视频: 生成逼真的数字人主播视频,增强直播体验。
实时信息查询: 利用Agent技术,可查询快递、天气等实时信息。
商品管理: 支持上传新商品并自动生成对应的数据库。
这些功能使Streamer-Sales成为一个全方位的AI直播助手,能够大大提升电商直播的效率和质量。
Streamer-Sales采用了模块化的设计,主要包含以下几个核心组件:
LLM服务: 基于InternLM2-chat-7b模型,负责核心的语言生成任务。
RAG服务: 使用向量数据库存储商品信息,支持实时检索增强生成。
TTS服务: 将生成的文本转换为自然的语音输出。
ASR服务: 将用户的语音输入转换为文本。
数字人服务: 生成与语音同步的数字人视频。
Agent服务: 处理需要实时信息查询的任务,如快递查询等。
前端界面: 基于Streamlit构建的用户交互界面。
这种模块化的架构设计使得系统具有良好的扩展性和可维护性。各个服务可以独立部署和扩展,以满足不同规模的应用需求。
Streamer-Sales提供了多种部署方式,以适应不同用户的需求:
在线体验: 开发者在OpenXLab平台上部署了一个在线demo,用户可以直接体验Streamer-Sales的主要功能。
Docker部署: 推荐使用Docker-Compose进行一键部署,这种方式可以轻松管理各个服务组件,并且支持负载均衡。
本地部署: 对于希望深度定制的用户,也可以选择在本地环境中直接部署各个服务组件。