在市场竞争持续深化的背景下，企业拓展新客户时面临的挑战愈发具体：如何从海量信息中快速定位潜在需求群体？怎样通过技术手段提升获客效率？如何让市场团队更高效地利用外部技术资源？为应对这些现实问题，市场上出现了多种智能获客工具，其中万达宝推出的LAIDFU（中文名“来福”）从技术适配与灵活应用的角度切入，为企业在智能获客工具选型时提供了一种务实参考。
支持多种向量模型：适配不同业务场景的数据处理需求
企业在获客过程中会产生多种类型的数据，包括文本类（如客户咨询记录、社交媒体评论、产品使用反馈）、数值类（如客户浏览时长、购买频次、地域分布数据）以及混合类信息（如带有关键词的产品描述与对应销售数据）。不同类型的数据需要不同的处理方式，传统单一的向量模型可能难以兼顾所有场景的需求——例如，处理客户对话中的语义理解时，需要擅长文本语义分析的模型；分析客户行为数据间的关联规律时，则需要更适配数值特征的模型。
万达宝LAIDFU支持接入多种向量模型，企业可以根据实际业务场景灵活选择。例如，当重点分析客户在社交媒体上的评论内容时（如提取“产品耐用性”“售后服务响应速度”等关键词），可选择对文本语义理解更精准的向量模型，帮助团队快速归纳客户关注点；当需要挖掘客户浏览行为与购买决策之间的关联（如分析“浏览某类产品页面超过3次的客户，最终转化率更高”这类规律）时，可切换至更适配数值特征分析的向量模型，找出隐藏的行为模式。这种灵活适配多种向量模型的能力，让企业无需受限于单一技术框架，能够根据不同获客环节的数据特点，选择最适合的数据处理方式，提升信息分析的针对性。
支持接入多种大语言模型：拓展技术应用的多元路径
大语言模型在智能获客中的应用场景逐渐丰富，包括自动生成营销文案、智能回复客户咨询、辅助提炼市场调研报告等。但不同的大语言模型各有特点：有的在生成营销文案时语言风格更活泼，适合面向年轻群体的推广；有的在理解专业术语方面表现更优，适合B2B领域的客户需求分析；还有的在多语言处理上能力更强，能帮助企业拓展海外市场。
LAIDFU支持接入多种大语言模型，企业可以根据具体需求灵活配置。例如，在策划面向年轻消费者的产品推广活动时，可选择语言风格更轻松、擅长生成网络流行语文案的大语言模型，快速产出吸引眼球的社交媒体推文；在服务企业客户（如为制造业客户提供设备解决方案）时，接入对专业术语（如“加工精度”“设备稳定性”）理解更深入的大语言模型，能更准确地分析客户需求并生成专业回复；当企业需要拓展海外市场时，可选择多语言处理能力更强的大语言模型，辅助生成多语言版本的宣传资料或客户沟通话术。这种支持多种大语言模型接入的特性，让企业无需局限于单一技术供应商，能够根据目标客户群体、业务场景的变化，选择最适配的技术工具，提升获客策略的灵活性。