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货拉拉算法推荐服务说明
平台：货拉拉
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2026年03月27日

🤖 AI智能分析

分析时间: 2026年03月27日
# 货拉拉算法推荐服务说明版本比较分析报告 ## 1. 总体评估 本次从 **2026年01月16日 01:10** 到 **2026年03月27日 07:26** 的更新，属于 **“实质性条款变更”**。新版本在保持原有七个算法公示的基础上，新增了一个独立的算法说明，体现了货拉拉在算法服务上的扩展与深化，而非简单的勘误或格式调整。 ## 2. 详细变更点分析 1. **变更类型**: **新增** * **变更内容**: 在新版本文件的末尾，即“货拉拉安全防控调度决策算法”之后，新增了一个名为 **“货拉拉智能客服大模型算法”** 的完整算法公示条目。 * **潜在影响**: 这意味着货拉拉正式将一个新的、独立的智能客服大模型算法纳入监管公示范围。这标志着其客服和邀约外呼业务的智能化程度进一步提升，并主动接受用户监督。对于用户而言，新增了一个可了解、可反馈的算法服务。 2. **变更类型**: **修改** * **变更内容**: 新版本中，**“货拉拉智能客服大模型算法”** 的 **“算法目的意图”** 描述，相较于旧版本中功能类似的 **“货拉拉邀约和客服大模型算法-1”**，其表述更加具体和具有业务导向性。新版本强调“为货运平台用户服务提质增效”，并明确区分了“为平台用户提供快速自主解决服务过程中问题能力”和“助力企业内部员工工作提效”两个层面。 * **潜在影响**: 这表明货拉拉对该算法的定位更加清晰，不仅服务于外部客户，也用于提升内部运营效率。用户可预期该算法将更专注于解决实际服务流程中的问题，而不仅仅是提供知识问答。 3. **变更类型**: **修改** * **变更内容**: 新版本中，**“货拉拉智能客服大模型算法”** 的 **“算法运行机制”** 描述比旧版本中任何大模型算法都更为详细。它明确分为了“数据准备阶段”和“线上推理阶段”，并具体说明了向量知识库的构建、RAG（检索增强生成）技术的应用流程（向量化、检索、重排、提示词拼接）。 * **潜在影响**: 这提供了更高的算法透明度，让用户和技术专业人士能够更清晰地理解该算法如何工作，特别是其如何利用内部和公开数据来生成回答。这有助于建立用户信任，并可能为相关反馈提供更具体的技术切入点。 ## 3. 结论 本次更新的核心变化是**新增了一个独立的“货拉拉智能客服大模型算法”并进行详细公示**。这反映了货拉拉在人工智能应用领域的持续投入和业务细化，旨在通过更透明、更专业的智能客服算法来提升用户服务体验与内部运营效率。对用户总体影响是增加了算法服务的透明度与可监督范围。 --- *分析由 DeepSeek 提供*
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1 货拉拉算法推荐服务说明 1 货拉拉算法推荐服务说明
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3 根据《互联网信息服务算法推荐管理规定》等相关法律法规，保障用户对货拉拉算法服务的知情权、告知用户算法的备案情况，货拉拉在此向用户进行算法公示如下。 3 根据《互联网信息服务算法推荐管理规定》等相关法律法规，保障用户对货拉拉算法服务的知情权、告知用户算法的备案情况，货拉拉在此向用户进行算法公示如下。
4 算法名称：货拉拉分播单算法 4 算法名称：货拉拉分播单算法
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6 算法基本原理：货主发单后，订单进入待配对状态，并按以下流程进行播单和匹配计算。 6 算法基本原理：货主发单后，订单进入待配对状态，并按以下流程进行播单和匹配计算。
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8 1）播单。以待配对订单装货地为中心，圈选周围符合订单要求（如车型、车厢）的司机。根据司机装货距离，由近及远向司机播送订单。司机收到订单提醒后自由选择是否抢单，一旦有司机抢单则停止播单。 8 1）播单。以待配对订单装货地为中心，圈选周围符合订单要求（如车型、车厢）的司机。根据司机装货距离，由近及远向司机播送订单。司机收到订单提醒后自由选择是否抢单，一旦有司机抢单则停止播单。
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10 2）匹配。如果订单发单后一小段时间内，有多个司机选择抢单，进入多人PK；否则订单分配给第一个抢单的司机。多人PK发生时，根据装货地与司机的距离将订单分配给更近司机。 10 2）匹配。如果订单发单后一小段时间内，有多个司机选择抢单，进入多人PK；否则订单分配给第一个抢单的司机。多人PK发生时，根据装货地与司机的距离将订单分配给更近司机。
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12 算法运行机制：先到先得，就近匹配原则。距离最近是货拉拉分播单最大的原则。有90%以上的订单会分配给距离装货地最近的抢单司机。有2种特殊场景应用特殊算法，特殊场景中会结合行为分、管控机制等因素评估司机中单概率，场景一为多名司机所处区间与装货地距离相同，则在多人PK时，优先新人司机中单，其次优先行为分高的司机中单；场景二为用户跟车和搬家订单，基于减少安全隐患的考虑，优先装有车联网IoT设备“安心拉”的司机中单。以上特殊场景的订单占比低于10%。 12 算法运行机制：先到先得，就近匹配原则。距离最近是货拉拉分播单最大的原则。有90%以上的订单会分配给距离装货地最近的抢单司机。有2种特殊场景应用特殊算法，特殊场景中会结合行为分、管控机制等因素评估司机中单概率，场景一为多名司机所处区间与装货地距离相同，则在多人PK时，优先新人司机中单，其次优先行为分高的司机中单；场景二为用户跟车和搬家订单，基于减少安全隐患的考虑，优先装有车联网IoT设备“安心拉”的司机中单。以上特殊场景的订单占比低于10%。
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14 算法应用场景：分播单算法的应用场景是在互联网货运产品（包括货拉拉App和微信、支付宝等渠道的小程序、货拉拉司机App）中，货主通过App或者小程序呼叫一个或多个品类的车型，平台通过算法实现订单的播单，将货主的订单信息发送给司机；在一个或多个司机抢单后通过算法生成匹配结果，将匹配结果返回给所有抢单司机，并将匹配接单的司机信息返回给货主。 14 算法应用场景：分播单算法的应用场景是在互联网货运产品（包括货拉拉App和微信、支付宝等渠道的小程序、货拉拉司机App）中，货主通过App或者小程序呼叫一个或多个品类的车型，平台通过算法实现订单的播单，将货主的订单信息发送给司机；在一个或多个司机抢单后通过算法生成匹配结果，将匹配结果返回给所有抢单司机，并将匹配接单的司机信息返回给货主。
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16 算法目的意图：以货主和司机的体验优化为目标，为货主的订单分配最合适的司机，提供稳定的货运履约服务。 16 算法目的意图：以货主和司机的体验优化为目标，为货主的订单分配最合适的司机，提供稳定的货运履约服务。
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18 备案编号：网信算备440304690089906250011号 18 备案编号：网信算备440304690089906250011号
19 算法名称：货拉拉邀约和客服大模型算法-1 19 算法名称：货拉拉邀约和客服大模型算法-1
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21 算法基本原理：算法应用于对话生成场景，算法根据用户输入的文本，生成符合用户要求的文本回复，主要用于邀约和客服等业务场景下的对话生成。 算法集成了货拉拉自研邀约和客服大模型和检索增强技术。货拉拉自研邀约和客服大模型基于 Transformer 架构，重点在货运领域数据上进行了训练，以使其能够更好地处理货运领域问题，在此基础上，算法还引入了检索增强技术。对于在邀约和客服场景中用户输入的问题（prompt，文本），算法会自动进行分析并检索相关知识，基于相关知识重构 prompt，将重构后的prompt 输入货拉拉自研邀约和客服大模型，最终得到符合要求的回答（文本）。 21 算法基本原理：算法应用于对话生成场景，算法根据用户输入的文本，生成符合用户要求的文本回复，主要用于邀约和客服等业务场景下的对话生成。 算法集成了货拉拉自研邀约和客服大模型和检索增强技术。货拉拉自研邀约和客服大模型基于 Transformer 架构，重点在货运领域数据上进行了训练，以使其能够更好地处理货运领域问题，在此基础上，算法还引入了检索增强技术。对于在邀约和客服场景中用户输入的问题（prompt，文本），算法会自动进行分析并检索相关知识，基于相关知识重构 prompt，将重构后的prompt 输入货拉拉自研邀约和客服大模型，最终得到符合要求的回答（文本）。
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23 算法运行机制：对于用户输入的问题（prompt），算法会自动判断是否需要进行检索增强。若需要检索增强，算法会检索问题相关知识，并基于相关知识重构 prompt，将重构后的 prompt 输入货拉拉自研邀约和客服大模型中；若不需要检索增强，直接将原 prompt 输入货拉拉自研邀约和客服大模型中。接收到 prompt 后，大模型会通过计算下一个 token 概率的方式，得到最合适的回答，在模型回答的基础上，基于内容审核策略, 对原始回答进行过滤, 最终反馈给用户。 23 算法运行机制：对于用户输入的问题（prompt），算法会自动判断是否需要进行检索增强。若需要检索增强，算法会检索问题相关知识，并基于相关知识重构 prompt，将重构后的 prompt 输入货拉拉自研邀约和客服大模型中；若不需要检索增强，直接将原 prompt 输入货拉拉自研邀约和客服大模型中。接收到 prompt 后，大模型会通过计算下一个 token 概率的方式，得到最合适的回答，在模型回答的基础上，基于内容审核策略, 对原始回答进行过滤, 最终反馈给用户。
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25 算法应用场景：以API 的方式提供给货运行业相关企业使用。 25 算法应用场景：以API 的方式提供给货运行业相关企业使用。
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27 算法目的意图：货拉拉邀约和客服大模型算法融入了大量货运领域知识，能很好地回答货运领域问题，如：货运行业概念知识、货运企业信息、货运行业洞察、货运法律政策等。在邀约和客服场景中，邀约和客服大模型能根据用户提出的问题，自动地生成回复的话术，解决用户的需求。 27 算法目的意图：货拉拉邀约和客服大模型算法融入了大量货运领域知识，能很好地回答货运领域问题，如：货运行业概念知识、货运企业信息、货运行业洞察、货运法律政策等。在邀约和客服场景中，邀约和客服大模型能根据用户提出的问题，自动地生成回复的话术，解决用户的需求。
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29 备案编号：网信算备440304690089901240025号 29 备案编号：网信算备440304690089901240025号
30 算法名称：货拉拉货运大模型算法-1 30 算法名称：货拉拉货运大模型算法-1
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32 算法基本原理：算法应用于对话生成场景，算法根据用户输入的文本，生成符合用户要求的文本回复，主要用于货运领域知识问答。 算法集成了货拉拉自研货运大模型和检索增强技术。货拉拉自研货运大模型基于 Transformer 架构，重点在货运领域数据上进行了训练，以使其能够更好地处理货运领域问题，在此基础上，算法还引入了检索增强技术。对于用户输入的问题（prompt，文本），算法会自动进行分析并检索相关知识，基于相关知识重构prompt，将重构后的 prompt 输入货拉拉自研货运大模型，最终得到高质量的回答（文本）。 32 算法基本原理：算法应用于对话生成场景，算法根据用户输入的文本，生成符合用户要求的文本回复，主要用于货运领域知识问答。 算法集成了货拉拉自研货运大模型和检索增强技术。货拉拉自研货运大模型基于 Transformer 架构，重点在货运领域数据上进行了训练，以使其能够更好地处理货运领域问题，在此基础上，算法还引入了检索增强技术。对于用户输入的问题（prompt，文本），算法会自动进行分析并检索相关知识，基于相关知识重构prompt，将重构后的 prompt 输入货拉拉自研货运大模型，最终得到高质量的回答（文本）。
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34 算法运行机制：对于用户输入的问题（prompt），算法会自动判断是否需要进行检索增强。若需要检索增强，算法会检索问题相关知识，并基于相关知识重构 prompt，将重构后的 prompt 输入货拉拉自研货运大模型中；若不需要检索增强，直接将原 prompt 输入货拉拉自研货运大模型中。 接收到 prompt 后，货拉拉自研货运大模型会通过计算下一个token 概率的方式，得到最合适的回答，在模型回答的基础上，基于内容审核策略, 对原始回答进行过滤, 最终反馈给用户。 34 算法运行机制：对于用户输入的问题（prompt），算法会自动判断是否需要进行检索增强。若需要检索增强，算法会检索问题相关知识，并基于相关知识重构 prompt，将重构后的 prompt 输入货拉拉自研货运大模型中；若不需要检索增强，直接将原 prompt 输入货拉拉自研货运大模型中。 接收到 prompt 后，货拉拉自研货运大模型会通过计算下一个token 概率的方式，得到最合适的回答，在模型回答的基础上，基于内容审核策略, 对原始回答进行过滤, 最终反馈给用户。
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36 算法应用场景：以API 的方式提供给货运行业相关企业使用。 36 算法应用场景：以API 的方式提供给货运行业相关企业使用。
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38 算法目的意图：货拉拉货运大模型算法融入了大量货运领域知识，能很好地回答货运领域问题，如：货运行业概念知识、货运企业信息、货运行业洞察、货运法律政策等；另外，算法还可以用于通用场景的问答对话生成、写作辅助、代码编写等。 38 算法目的意图：货拉拉货运大模型算法融入了大量货运领域知识，能很好地回答货运领域问题，如：货运行业概念知识、货运企业信息、货运行业洞察、货运法律政策等；另外，算法还可以用于通用场景的问答对话生成、写作辅助、代码编写等。
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40 备案编号：网信算备440304690089901240017号 40 备案编号：网信算备440304690089901240017号
41 算法名称：货拉拉搬家智能助手生成合成算法 41 算法名称：货拉拉搬家智能助手生成合成算法
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43 算法基本原理：算法用于平台搬运服务问题咨询场景，旨在为用户提供下单问题咨询、搬运服务查找和订单问题处理等多轮对话服务。算法输入输出内容均为文本类型，通过 Transformer 模型对用户问题进行理解和交互回复，该模型对输入文本做意图分类和解析，经过预处理、意图识别、实体提取、知识库查询等步骤，由模型生成详尽的文本回复，此外模型利用自注意力机制深入理解用户需求，维护对话上下文以确保连贯性。 43 算法基本原理：算法用于平台搬运服务问题咨询场景，旨在为用户提供下单问题咨询、搬运服务查找和订单问题处理等多轮对话服务。算法输入输出内容均为文本类型，通过 Transformer 模型对用户问题进行理解和交互回复，该模型对输入文本做意图分类和解析，经过预处理、意图识别、实体提取、知识库查询等步骤，由模型生成详尽的文本回复，此外模型利用自注意力机制深入理解用户需求，维护对话上下文以确保连贯性。
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45 算法运行机制：货拉拉搬家智能助手服务算法通过对用户在聊天界面内输入的文本进行处理，对用户问题进行理解和意图识别，结合标准问题库和知识库，调用算法模型对用户问题生成回复内容，最终在聊天界面输出给用户。 45 算法运行机制：货拉拉搬家智能助手服务算法通过对用户在聊天界面内输入的文本进行处理，对用户问题进行理解和意图识别，结合标准问题库和知识库，调用算法模型对用户问题生成回复内容，最终在聊天界面输出给用户。
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47 算法应用场景：算法应用于搬家、货物搬运的业务场景下，当用户想了解下单及订单相关问题时，提高获得问题回复的效率和体验。 47 算法应用场景：算法应用于搬家、货物搬运的业务场景下，当用户想了解下单及订单相关问题时，提高获得问题回复的效率和体验。
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49 算法目的意图：通过算法模型，根据对用户的问题理解和识别，向用户提供专业且相关的内容和服务，提升用户体验。 49 算法目的意图：通过算法模型，根据对用户的问题理解和识别，向用户提供专业且相关的内容和服务，提升用户体验。
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51 备案编号：网信算备440304572782301250011号 51 备案编号：网信算备440304572782301250011号
52 算法名称：货拉拉货运智能助手生成合成算法 52 算法名称：货拉拉货运智能助手生成合成算法
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54 算法基本原理：算法用于平台货运信息服务的咨询场景，旨在为用户提供下单、履约咨询及服务查找等多轮对话服务。该算法能够根据用户输入的文本和语音信息，准确理解用户诉求，智能生成相应的回复或执行对应的任务，实现货拉拉APP、货拉拉司机版APP和货拉拉专送司机APP的履约服务咨询、功能引导等。 54 算法基本原理：算法用于平台货运信息服务的咨询场景，旨在为用户提供下单、履约咨询及服务查找等多轮对话服务。该算法能够根据用户输入的文本和语音信息，准确理解用户诉求，智能生成相应的回复或执行对应的任务，实现货拉拉APP、货拉拉司机版APP和货拉拉专送司机APP的履约服务咨询、功能引导等。
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56 算法运行机制：算法通过接收用户的文本/语音信息作为输入，使用语音转文本技术最终将文本信息整合处理，处理流程包括预处理、意图识别、实体提取、知识库查询等步骤，输入数据预处理后，通过Transformer 模型进行意图解析，理解了用户相应的需求和指令后，智能助手会根据预设的对话管理策略进行决策，根据决策结果生成相应的响应文本、展示页面、卡片、气泡等，最终生成详尽的文本或通过语音合成技术将文本转成语音播报回复给用户。 56 算法运行机制：算法通过接收用户的文本/语音信息作为输入，使用语音转文本技术最终将文本信息整合处理，处理流程包括预处理、意图识别、实体提取、知识库查询等步骤，输入数据预处理后，通过Transformer 模型进行意图解析，理解了用户相应的需求和指令后，智能助手会根据预设的对话管理策略进行决策，根据决策结果生成相应的响应文本、展示页面、卡片、气泡等，最终生成详尽的文本或通过语音合成技术将文本转成语音播报回复给用户。
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58 算法应用场景：货拉拉货运智能助手交互算法主要应用于以下场景：（1）多模态交互：为用户提供文本/语音等拟人化交互方式。（2）智能检索与引导：理解用户意图，快速引导至相关功能，解决APP内导航难题。（3）专业智能问答：通过知识管理平台即时解答用户问题。 58 算法应用场景：货拉拉货运智能助手交互算法主要应用于以下场景：（1）多模态交互：为用户提供文本/语音等拟人化交互方式。（2）智能检索与引导：理解用户意图，快速引导至相关功能，解决APP内导航难题。（3）专业智能问答：通过知识管理平台即时解答用户问题。
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60 算法目的意图：通过算法模型，根据对用户的问题理解和识别，向用户提供专业且相关的内容和服务，提升用户体验和问题解决效率。 60 算法目的意图：通过算法模型，根据对用户的问题理解和识别，向用户提供专业且相关的内容和服务，提升用户体验和问题解决效率。
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62 备案编号：网信算备440304690089901250037号 62 备案编号：网信算备440304690089901250037号
63 算法名称：货拉拉企业版货运智能助手生成合成算法 63 算法名称：货拉拉企业版货运智能助手生成合成算法
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65 算法基本原理：算法用于平台货运信息服务的咨询场景，旨在为用户提供下单咨询及下单方案推荐等多轮对话服务。该算法能够根据用户输入的文本和图像信息，准确理解用户诉求，智能生成相应的回复或执行对应的任务，实现货拉拉企业版业务产品中下单方案推荐和下单引导。 65 算法基本原理：算法用于平台货运信息服务的咨询场景，旨在为用户提供下单咨询及下单方案推荐等多轮对话服务。该算法能够根据用户输入的文本和图像信息，准确理解用户诉求，智能生成相应的回复或执行对应的任务，实现货拉拉企业版业务产品中下单方案推荐和下单引导。
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67 算法运行机制：算法应用于货拉拉平台企业版产品货运服务咨询场景，旨在帮助用户了解下单、履约及产品相关功能及服务，提高用户反馈效率和产品体验。 67 算法运行机制：算法应用于货拉拉平台企业版产品货运服务咨询场景，旨在帮助用户了解下单、履约及产品相关功能及服务，提高用户反馈效率和产品体验。
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69 用户输入内容包含文本和图片信息，其中图片信息会先通过图片识别技术转成文本处理。算法流程包括预处理、意图识别、实体提取、知识库查询等步骤，具体通过 Transformer 模型对用户问题进行理解和交互回复，并根据预设的对话管理策略进行决策，最终输出数据包含模型生成的文本内容和通过json数据渲染的卡片信息给用户。 69 用户输入内容包含文本和图片信息，其中图片信息会先通过图片识别技术转成文本处理。算法流程包括预处理、意图识别、实体提取、知识库查询等步骤，具体通过 Transformer 模型对用户问题进行理解和交互回复，并根据预设的对话管理策略进行决策，最终输出数据包含模型生成的文本内容和通过json数据渲染的卡片信息给用户。
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71 算法应用场景：货拉拉企业版货运智能助手生成合成算法主要应用于以下场景：（1）多模态交互：接收用户多模态的信息输入；（2）智能下单方案推荐：理解用户用车需求，快速推荐下单方案，解决用户下单需求评估难题。（3）专业智能问答：通过知识管理平台即时解答用户下单相关问题。 71 算法应用场景：货拉拉企业版货运智能助手生成合成算法主要应用于以下场景：（1）多模态交互：接收用户多模态的信息输入；（2）智能下单方案推荐：理解用户用车需求，快速推荐下单方案，解决用户下单需求评估难题。（3）专业智能问答：通过知识管理平台即时解答用户下单相关问题。
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73 算法目的意图：通过算法模型，根据对用户货运用车需求的理解和分析，向用户提供专业的下单方案推荐，提升用户的下单体验。 73 算法目的意图：通过算法模型，根据对用户货运用车需求的理解和分析，向用户提供专业的下单方案推荐，提升用户的下单体验。
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75 备案编号：网信算备120116132654401250011号 75 备案编号：网信算备120116132654401250011号
76 算法名称：货拉拉安全防控调度决策算法 76 算法名称：货拉拉安全防控调度决策算法
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78 算法基本原理：货运物流服务过程中，为确保平台用户和司机人身财产安全，平台通过图像算法、语音算法、自然语言处理算法等人工智能技术， 综合分析平台用户订单信息、车辆信息、司机与用户沟通记录、 装货图等数据，智能化识别是否存在“货厢载人”、“运输危险品/违禁品”、“危险驾驶”、“货物超限”、“运输方非司机本人”等风险场景，进而综合不同算法的识别结果，在不同的做单环节针对性做出不同的干预处置措施。 78 算法基本原理：货运物流服务过程中，为确保平台用户和司机人身财产安全，平台通过图像算法、语音算法、自然语言处理算法等人工智能技术， 综合分析平台用户订单信息、车辆信息、司机与用户沟通记录、 装货图等数据，智能化识别是否存在“货厢载人”、“运输危险品/违禁品”、“危险驾驶”、“货物超限”、“运输方非司机本人”等风险场景，进而综合不同算法的识别结果，在不同的做单环节针对性做出不同的干预处置措施。
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80 算法运行机制：用户下单环节：用户下单时，通过算法规则识别是否存在违规行为，如存在高危场景，则阻止用户下单，并做出相应安全提醒。司机履约环节：司机接单运输及完单过程中，会根据用户下单信息、司机与用户的沟通记录、司机车辆信息，装货图等数据，综合识别违规行为，并基于违规类型和风险严重程度分别采取“强制取消订单”、“给司机发送弹窗或语音提醒、引导司机无责取消订单”，“给司机/用户发送安全中心提醒”等不同的干预动作。 80 算法运行机制：用户下单环节：用户下单时，通过算法规则识别是否存在违规行为，如存在高危场景，则阻止用户下单，并做出相应安全提醒。司机履约环节：司机接单运输及完单过程中，会根据用户下单信息、司机与用户的沟通记录、司机车辆信息，装货图等数据，综合识别违规行为，并基于违规类型和风险严重程度分别采取“强制取消订单”、“给司机发送弹窗或语音提醒、引导司机无责取消订单”，“给司机/用户发送安全中心提醒”等不同的干预动作。
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82 此外为维护货运生态环境的安全、健康，除服务过程处干预管控外，用户方面，针对高频违规用户，会执行一段时间内禁止下单、严重时封禁账号等处罚；司机方面，如已发安全提醒但仍要接单场景，平台人工复核确为违规场景，会采取扣除行为分等管控； 针对高频违规司机，会加重扣分。 82 此外为维护货运生态环境的安全、健康，除服务过程处干预管控外，用户方面，针对高频违规用户，会执行一段时间内禁止下单、严重时封禁账号等处罚；司机方面，如已发安全提醒但仍要接单场景，平台人工复核确为违规场景，会采取扣除行为分等管控； 针对高频违规司机，会加重扣分。
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84 算法应用场景：算法应用于货拉拉平台产品（（货拉拉APP、货拉拉-司机版APP及微信/支付宝等渠道的货运小程序），涵盖用户发布需求、司机接单与用户沟通、装货、运输、完成订单全流程。 84 算法应用场景：算法应用于货拉拉平台产品（（货拉拉APP、货拉拉-司机版APP及微信/支付宝等渠道的货运小程序），涵盖用户发布需求、司机接单与用户沟通、装货、运输、完成订单全流程。
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86 算法目的意图：保障平台用户和司机人身安全、确保货物运输的合规性和安全性、减少交通事故和货物损失的风险、提升社会公共安全。 86 算法目的意图：保障平台用户和司机人身安全、确保货物运输的合规性和安全性、减少交通事故和货物损失的风险、提升社会公共安全。
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88 备案编号：网信算备440304690089906250029号 88 备案编号：网信算备440304690089906250029号
89 算法名称：货拉拉智能客服大模型算法
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91 算法基本原理：算法集成了货拉拉智能客服大模型和检索增强技术。货拉拉智能客服大模型基于Transformer架构，重点在货运领域数据上进行了训练，以使其能够更好地处理货运领域问题。在此基础上，算法还引入了检索增强技术，对于在邀约和客服场景中用户提出的问题，算法会自动分析并检索相关知识，基于相关知识重构提示词输入大模型，最终得到高质量的回答。
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93 算法运行机制：应用在货运平台客服和邀约外呼业务场景中，通过调用智能客服大模型算法提供的api 服务得到大模型回复。 算法流程包含两个阶段：
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95 1）数据准备阶段：通过将货运领域相关的内部数据及公开数据进行清洗、处理并切分，得到向量知识库用于 RAG 技术支持。
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97 2) 线上推理阶段：通过用户咨询的问题内容，对文本进行向量化及检索后，调取向量知识库内容检索相似回答，将检索结果重排后放入提示词（prompt）中，结合 prompt 中对大模型的回答要求进行拼接，通过智能客服大模型推理得到大模型回复结果，经过内容审核后输出最终回复内容。
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99 算法应用场景：算法应用于平台客户服务咨询和邀约外呼场景，通过智能化交互方式提供平台用户服务质量和服务效率。
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101 算法目的意图：该算法旨在为货运平台用户服务提质增效，一方面为平台用户提供快速自主解决服务过程中问题能力，另外助力企业内部员工工作提效，提升企业智能化服务水平。
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103 备案编号：网信算备440304690089901260049号
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90 若针对平台算法有相关的意见、建议，请发送至货拉拉算法向善委员会邮箱：suanfa@huolala.cn 105 若针对平台算法有相关的意见、建议，请发送至货拉拉算法向善委员会邮箱：suanfa@huolala.cn
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