营销场景智能体解决方案：BetterYeah 2025 新版 RAG 技术应用全攻略

AI Insight 专栏作者

2025-06-17

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? 营销场景智能体解决方案：BetterYeah 2025 新版 RAG 技术应用全攻略

在当下的互联网营销领域，AI 技术的发展可谓一日千里。特别是 RAG（检索增强生成）技术的出现，让营销场景的智能化升级成为了可能。而 BetterYeah 作为国内领先的企业级 AI 智能体开发平台，在 2025 年推出的新版 RAG 技术，更是为营销行业带来了全新的解决方案。

? RAG 技术：营销智能化的核心引擎

RAG 技术的核心在于将大语言模型与外部知识库相结合，通过检索相关信息来增强生成内容的准确性和相关性。在营销场景中，这意味着 AI 智能体能够根据企业的历史数据、产品信息、市场趋势等，生成更贴合实际需求的营销文案、客户服务响应等内容。

比如，在智能客服场景中，RAG 技术可以快速检索知识库中的产品信息、常见问题解答等，为客户提供准确的回答。而在营销文案生成方面，RAG 技术能够结合企业的品牌调性、产品特点以及市场热点，生成更具吸引力的广告文案、社交媒体内容等。

?️ BetterYeah 2025 新版 RAG 技术的核心功能

1. 一站式 AI 智能体开发平台

BetterYeah 2025 新版提供了一站式的 AI 智能体开发工具链，涵盖从需求分析到知识库构建、工作流编排、调试优化和业务集成的全过程。企业无需具备专业的技术团队，即可快速构建定制化的 AI 智能体。

平台支持智能客服、招聘助手、营销文案生成等多种业务场景，通过零代码 / 低代码设计，大大降低了 AI 开发的门槛。非技术人员也能通过可视化的界面，轻松完成 AI 智能体的搭建和配置。

2. 混合检索技术提升查询准确率

新版 RAG 技术采用了混合检索技术，结合了传统的关键词搜索和现代的向量语义搜索。这种技术能够在面对复杂查询时，既能找到字面匹配的内容，也能理解用户的深层意图，从而显著提升了检索的准确率和召回率。

例如，在处理客户咨询时，AI 智能体不仅能够根据关键词匹配到相关的产品信息，还能通过语义分析理解客户的潜在需求，提供更精准的解决方案。

3. 可视化工作流编排复杂任务

可视化工作流是 BetterYeah 的一大亮点。用户可以通过拖拽的方式，将不同的功能节点（如模型调用、知识库检索、代码执行、API 请求等）连接起来，形成一个完整的任务处理逻辑。这种 “所见即所得” 的编排方式，让业务人员也能设计和构建复杂的自动化流程。

以营销活动策划为例，企业可以通过工作流编排，实现从市场调研、文案生成、渠道投放、效果分析的全流程自动化，大大提高了营销活动的效率和效果。

4. 多模态知识库支持丰富内容

BetterYeah 支持多种格式的企业资料导入，包括 PDF、Word、Excel、图片、音频等。平台会自动对这些非结构化数据进行清洗、智能分段和向量化处理，构建起一个可供 AI 高效检索的知识中枢。

在营销场景中，多模态知识库能够为 AI 智能体提供更丰富的内容支持。比如，在生成产品宣传视频时，AI 智能体可以同时检索产品图片、技术文档、用户评价等多模态信息，生成更具吸引力的视频内容。

? 实际应用案例解析

案例一：智能客服提升客户满意度

某电商企业使用 BetterYeah 搭建了智能客服系统。通过 RAG 技术结合企业的产品知识库和历史客户咨询数据，AI 智能体能够快速准确地回答客户的问题。系统上线后，客户问题解决率提升了 35%，同时大幅降低了人工客服的工作量。

AI 智能体还能够根据客户的历史购买记录和浏览行为，主动推荐相关的产品和促销活动，提高了客户的购买转化率。

案例二：营销文案生成提升活动效果

一家快消品企业利用 BetterYeah 的 RAG 技术生成营销文案。AI 智能体结合企业的品牌调性、产品特点以及当前的市场热点，自动生成了一系列广告文案、社交媒体内容和活动海报。

通过 A/B 测试发现，使用 AI 生成的文案的活动点击率提高了 40%，活动参与度也有显著提升。企业的营销团队从繁琐的文案创作中解放出来，能够将更多精力投入到营销策略的制定和优化上。

? 操作教程：快速搭建营销智能体

1. 需求分析与目标设定

首先明确业务痛点和目标。例如，某企业希望将平均响应时间从 15 分钟缩短至 1 分钟内，或者将首次问题解决率提升 20%。这一阶段的规划为后续的数据准备、模型选择和功能设计提供了明确的指引。

2. 知识库构建

在构建知识库时，可以根据业务需求对数据进行分类和标签化，以便 AI 智能体更精准地检索信息。

3. 工作流编排

进入工作流设计界面，通过拖拽的方式添加功能节点。例如，添加 “知识库检索” 节点用于查询相关信息，添加 “模型调用” 节点用于生成营销文案，添加 “API 请求” 节点用于将生成的内容同步到企业的营销系统。

根据业务逻辑连接各个节点，并设置节点的参数和条件判断。例如，当客户咨询的问题在知识库中无法找到答案时，自动调用外部搜索引擎进行补充检索。

4. 调试与优化

完成工作流编排后，点击 “调试” 按钮进行测试。在测试过程中，可以实时查看 AI 智能体在处理请求时每一步的内部状态、模型的输入输出以及工具的调用情况。

如果发现回答不准确或流程卡顿时，可以快速定位问题所在，是提示词不够清晰，还是知识库数据有误，或是工作流逻辑存在缺陷。通过不断的测试和迭代，提升智能体的性能和稳定性。

5. 一键部署与业务集成

当智能体调试成熟后，点击 “一键发布” 将其部署到实际业务场景中。BetterYeah 支持将 AI 智能体集成到企业现有的各种系统中，如企业官网、App、钉钉、飞书、企业微信等。

例如，将智能客服嵌入企业官网的聊天窗口，客户可以随时与 AI 智能体进行交流。将营销文案生成功能集成到企业的社交媒体管理工具中，实现内容的自动化发布。

⚖️ 与竞品的对比优势

1. 国内大模型支持更全面

BetterYeah 内置了数十种国内外主流的大语言模型，包括阿里的通义千问、百度的千帆、智谱的 ChatGLM 等。企业可以根据自身的成本预算、安全合规要求以及特定任务的需求，灵活选择或切换最合适的模型。

相比之下，一些竞品平台对国内大模型的支持不够全面，或者需要额外付费才能使用某些模型，增加了企业的使用成本。

2. 私有化部署保障数据安全

对于大型企业来说，数据安全至关重要。BetterYeah 支持私有化部署，确保企业敏感数据不会泄露到外部环境。平台还提供了完善的权限管理机制，可以对不同用户分配不同的访问权限，保护企业的核心资产。

而一些竞品平台在私有化部署和数据安全方面存在明显不足，无法满足企业对数据隐私的严格要求。

3. 低代码开发降低技术门槛

BetterYeah 的零代码 / 低代码设计，让非技术人员也能轻松创建专业级的 AI 智能体。通过预设的行业模板和直观的操作界面，企业可以在短时间内完成从需求分析到应用部署的完整流程，大大缩短了 AI 项目的上线周期。

相比之下，一些竞品平台的技术门槛较高，需要企业具备专业的技术团队才能进行开发和部署，增加了企业的技术投入和时间成本。

? 未来发展趋势展望

随着 AI 技术的不断发展，RAG 技术在营销场景中的应用将越来越广泛。BetterYeah 作为行业的领军者，也在不断进行技术创新和产品优化。

未来，BetterYeah 可能会进一步加强与多模态大模型的融合，支持文本、图像、视频的统一检索和生成。同时，平台可能会推出更多的行业模板和插件，满足企业多样化的需求。此外，随着边缘计算和物联网的发展，BetterYeah 可能会拓展到更多的智能设备和场景中，为企业提供更全面的 AI 解决方案。

总之，BetterYeah 2025 新版 RAG 技术为营销行业带来了全新的机遇。通过一站式的 AI 智能体开发平台、混合检索技术、可视化工作流编排等核心功能，企业能够快速构建定制化的 AI 应用，提升营销效率和效果。如果你也想在营销领域抢占先机，不妨尝试一下 BetterYeah，体验 AI 技术带来的变革。

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