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玩转大模型 企业AI着陆新正解 神州问学AI原生赋能平台正式发布

2024-05-15 11:39 · 稿源: 站长之家用户

人工智能技术日新月异的今天,神州数码凭借深厚的行业洞察和技术积累,揭开了AI原生赋能平台——神州问学的神秘面纱。作为企业AI着陆的加速引擎,神州问学致力于通过AI原生场景赋能,为企业开辟一条通往智能未来的坦途。

神州问学——打造“一站式”AI原生赋能平台

面对TOB业务复杂性和多样性,神州问学致力给出“一站式”解决问题的方式,将AI原生的场景赋能、知识治理、模型训练与管理三大功能模块融会贯通,为企业构建起一个有效、可迭代的AI开发环境。

AI着陆新正解一:颠覆繁琐,Agent开发的工程化革命

工程化的Agent开发是神州问学的一大亮点。传统AI开发中的繁琐与低效在此被彻底颠覆。平台提供了一套标准化流程和最 佳实践模板,使得Agent的创建不再是孤立的、一次性的任务,而是能够遵循明确的步骤,不断迭代优化,形成工程化的工作流。通过智能插件集成、知识挂载、多轮对话支持等功能,Agent不仅能够准确执行任务,还能自我学习、自我调整,实现与用户意图的深度匹配。

以销售场景为例,大多数企业的IT系统都十分庞杂,一个销售经理在工作中需要面对的IT系统通常有十余个,这本身就是个非常大的影响工作效率的事情。而客户拜访70%取决于前期的准备是否充分,可是现实中做一次客户拜访的准备其实是非常耗时的,我们看下AI原生的销售赋能如何实现的。

用户根据需要可以呼唤出辅助工作的智能体,比如拜访智能体我们叫智小访、当销售人员要去拜访客户之前,告诉智小访,“请帮我准备周五拜访客户所需的材料”。

基于公司的SOP, 智小访给出以下回应:

给出客户信息、背景分析及潜在合作机会,自动查重并给出建议

得到确认后,如去公司内部的CRM系统,以及外部招标网站、新闻网站等收集和查询信息,并给出摘要。

智小访进行信息汇总,把刚才得到的所有跟客户相关的大量信息进行汇总,总结归纳成PDF文件供销售下载,并根据公司标准的销售SOP和最 佳实践再次给出了重要的拜访提示,例如拜访前认真准备破冰话题、建立个人联系等等。

未来每一个销售都会拥有一个top sales的贴身教练,而销售的每次实践又可能成为新的最 佳实践的积累。通过构建类似这样的场景,整体销售的效率有10%的提升,企业的生产收益也会随之得到巨大的增长。

AI着陆新正解二:加速智慧沉淀知识治理自动化

在知识治理方面,神州问学引入了自动化标注模型,极大简化了企业私域知识的整理与应用。针对如医药行业客户所面临的海量医疗文档治理挑战,平台的文档布局拆解工具和专业训练模型将人工干预的文档量从46万份减少至1000份以内,实现了知识治理的自动化飞跃。这一转变不仅提升了数据处理效率,更为企业构建了一个准确、有效的知识检索体系,为AI应用的深度学习和决策支持打下了坚实的基础。

这一过程不仅有效,而且确保了知识被恰当地切分、标记,使大模型能够深入理解企业特有知识,提升了响应的准确性和深度。通过先进的知识治理平台,为企业知识资产的有效转化与利用开辟了新径。知识不再沉睡于海量文档中,而是被激活、被赋予新的生命,成为驱动企业智能决策的核心动力。

AI着陆新正解三:大模型精细化管理,模型创新加速度

神州问学的大模型管理平台内置了精选的全球数十种基础模型,搭配用户业务测试框架,为企业提供了一个全面评估模型性能的平台。通过直观的控制面板,算法团队能够实时监控训练进度,灵活调整训练策略,快速迭代模型,达到最 佳性能。这一特性不仅缩短了模型从实验室到生产环境的路径,也为企业持续优化私有模型集群、构建私域知识体系提供了强大支撑,加速了AI创新的规模化应用。

平台特别针对模型微调与训练的复杂性,设计了高度可配置的用户界面,支持多种训练方法与优化策略,如增量预训练、指令监督微调等,并创新性地采用Flash Attention-2等技术,显著提升了训练效率与推理速度。针对多机多卡环境的挑战,神州问学通过自适应并行模式与智能优化算法,构建了高性能的分布式训练系统,有效解决了资源限制与性能瓶颈,使模型训练与推理达到比较罕见的规模与效率。

神州问学——拓展企业智能边界

在神州问学的赋能下,企业不仅能够实现内部业务流程的智能化升级,更能在跨界协作、无边界组织构建上迈出重要步伐。随着大模型技术在多模态推理能力上的不断进步,Agent的能力边界将被不断拓宽,未来的企业将见证“超 级Agent”的诞生,每个员工都能借助AI的力量,成为各自领域的专家。同时,Agent间的无缝协作将打破部门壁垒,促进企业资源的有效流动和创新思维的碰撞,推动企业向无边界组织形态演进。

“故君子尊德性而道问学,致广大而尽精微,极 高明而道中庸。”AI着陆,不再只是憧憬,而是以我们之力,实现每一个智能场景的准确落地,共赴智能时代的星辰大海。

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