璞華AI大模型應用的探索之路:從AI大模型開發與運營平臺到應用寶庫的最佳實踐

璞华PURVAR發表於2024-11-01

引 言

在人工智慧快速發展的今天,AI大模型正逐漸成為各行各業數智化轉型升級的核心動力。作為AI領域的探索者,璞華科技以“幫助客戶實現數智化轉型升級”為願景,以強大的AI大模型開發與運營平臺為基礎,不斷探索和驗證AI大模型在實際業務應用中的可能性,推動企業的數智化轉型升級,幫助企業重塑核心競爭力。

PART.1 AI大模型的發展趨勢以及璞華科技的探索

AI大模型通常指透過海量資料訓練、具有深度神經網路結構的人工智慧模型。近年來,隨著資料量的爆炸性增長和計算能力的提升,AI大模型取得了長足的發展:模型規模的持續擴大、多模態模型的崛起、模型的輕量化和高效化、自監督學習以及少樣本學習、垂直行業AI大模型定製化、AI大模型開放平臺與協同創新等。

正是在這一技術背景下,璞華科技憑藉其多年的技術積累和創新能力,以人工智慧研究院為中心,著力研究一般企業使用AI大模型的便捷途徑,併成功推出重磅產品:英璞來(imprai),讓AI大模型應用觸手可及,讓使用者享受到“一體多用”、“開箱即用”、“按需定製”等商業價值。

璞華AI大模型應用的探索之路:從AI大模型開發與運營平臺到應用寶庫的最佳實踐

PART.2 璞華科技的AI大模型開發與運營平臺

英璞來著眼於為企業提供一個高度整合的開發與運營平臺,並提供開箱即用的企業級智慧助理,讓企業輕鬆獲得各種基於AI大模型的智慧助理應用,並可根據業務按需搭建各種智慧助理應用。

璞華AI大模型應用的探索之路:從AI大模型開發與運營平臺到應用寶庫的最佳實踐

英璞來具有“一體多用”、“開箱即用”、“按需定製”這三大核心優勢,從根本上為企業提供綜合性的、全方位的AI大模型能力。

一體多用

英璞來提供AI大模型應用開發和運營的綜合環境,實現AI應用開發、除錯、釋出、運維一站式服務。其核心設計理念就是All-in-One,透過同一個平臺為企業全面賦能AI大模型能力。這不是對AI大模型能力的簡單投送或者縫縫補補,而是從根本上為企業使用AI大模型奠定最基礎的技術底座。

開箱即用

英璞來預置了各種AI原生應用,包括智慧客服、會議預約、文件翻譯、合同審計、簡歷篩選、知識庫等各種企業和公共機構日常工作所需的應用,並且根據業務需要可以輕鬆建立和擴充套件。採用直觀的線性可編輯介面,可以像搭積木一樣輕鬆構建應用。無論是程式設計師還是非技術人員,都能快速上手。

按需定製

英璞來支援市面上的各種大語言模型,並提供了豐富的API介面,可以輕鬆呼叫這些模型進行各種任務,如文字生成、圖片生成、流程搭建等。支援與其他業務系統整合,實現更廣泛的業務應用場景。英璞來可以根據業務需求選擇元件和流程,對個性化需求實現定製。

PART.3 AI大模型在通用場景中的應用

英璞來從設計之初,就考慮到AI大模型的開發、部署、使用模式,特別注重應用全流程一體化、可擴充套件的工具集、模型資料能力增強、各種大模型的接入支援、企業級應用開發以及運維便利性、私有化部署模式等諸多方面的機制。

正是基於上面的設計理念,作為AI應用開發與運營平臺,英璞來就像是一隻處於下蛋階段的“母雞”,已經擁有可以開箱即用的智慧助理工具集,比如智慧客服、會議預約、文件翻譯、合同審計、簡歷篩選、知識庫等各種各樣的通用場景工具;更重要的是,英璞來擁有持續“下蛋”的能力,可以根據業務需求輕鬆搭建自己的AI原生應用。

比如智慧客服應用,以前的智慧客服需要在系統後臺設定各種各樣的關鍵詞,在多輪對話場景中事先設計對話的演進路線,根據對話的內容條件給出回答,但實際效果存在很多問題:上下文的理解不準確,條件判斷過於僵化,回答的內容答非所問……現在使用英璞來,這些問題迎刃而解,不僅節省了原有系統需要的大量的系統設定時間,也讓對話更加流暢和精準。

璞華AI大模型應用的探索之路:從AI大模型開發與運營平臺到應用寶庫的最佳實踐

PART.4 AI大模型在特定行業中的應用

AI大模型在特定行業的應用是AI大模型的主要價值之一,因為它能夠針對不同行業的需求,提供高度定製化和智慧化的解決方案。這裡以英璞來為例,介紹AI大模型在製造、教育、金融等領域的應用場景及其帶來的價值。

璞華AI大模型應用的探索之路:從AI大模型開發與運營平臺到應用寶庫的最佳實踐

製造行業:化工配方推薦

璞華科技將AI大模型應用到智慧製造的產品研發領域,極大地強化了其產品生命週期管理平臺:璞華易研PLM。璞華易研PLM在化工材料、日化、香精香料、食品等行業不斷得到普及。比如在化工材料行業,璞華易研PLM貫穿新材料的市場需求、設計、實驗、中試/小批次、放量、最佳化、運營等環節,覆蓋配方、成本、實驗、資源、模版、規範、物料、報表、需求、流程、模型、許可權等方面的管理,在配方管理、工藝管理、實驗管理、專案管理、成本管理、知識管理、合規管理、許可權管理等方面擁有豐富而靈活的管理功能。英璞來從大量的實驗資料和歷史配方中快速找到最優的材料組合和工藝引數,幫助化工材料企業最佳化產品效能、縮短研發週期並提高生產效率。

材料配方最佳化:透過分析已有的化工材料配方和實驗資料,推薦出最佳的材料組合,以實現特定的產品效能。傳統的配方設計通常依賴於專家的經驗和反覆的實驗,週期長、成本高。而AI大模型能夠從海量資料中學習到材料之間的複雜關係,並快速推薦出滿足特定要求的材料組合,顯著提升研發效率。

新材料與配方發現:透過對海量化學資料和文獻的學習,幫助研究人員發現新的材料組合和化學配方,推動化工行業的創新。傳統的新材料研發往往需要大量的試驗和篩選過程,而AI可以根據現有的資料模型,快速預測出可能具有創新性的新材料或配方,大大縮短研發時間。

個性化配方定製:根據客戶需求,為特定的應用場景和條件推薦定製化的配方。不同的行業、地區或工況對化工產品的要求各不相同,AI透過分析客戶需求和環境因素,能夠推薦出針對性的配方方案,滿足定製化生產的需求。

教育行業:作文自動批閱

璞華科技將AI大模型應用到初高中教學領域,推出了璞公英教育平臺中英文作文自動批閱系統。應用大模型對作業、考試場景下中英文作文作答文字或掃描後作答圖片智慧評閱,只需15秒即可完成一篇作文分值評定、綜合點評、改進建議、文章錯誤、優美表達輸出。將教師從中英文作文分值評定、綜合點評中徹底釋放,助力學生語言運用核心素養,減輕家長課後輔導負擔。

語法與拼寫糾正:自動檢測作文中的語法錯誤、拼寫錯誤及標點符號的使用不當等問題。透過對大規模中英文文字資料的學習,AI可以精準識別常見的語法和拼寫錯誤,並給出詳細的糾正建議。

文章結構與邏輯分析:不僅能處理區域性的語法問題,還能從整體上分析作文的結構和邏輯性。它可以評估文章的段落結構是否清晰、論點是否有力、邏輯鏈是否完整,以及過渡句是否合理等。

評分標準與自動反饋:根據預設的評分標準(如詞彙、語法、結構、內容、邏輯等)自動給出作文的整體評分,並針對不同維度提供詳細的反饋建議,一篇文章在15秒內可以完成整個評閱過程。這種即時反饋系統可以幫助學生在短時間內獲得全面的作文評閱結果,並明確改進方向。

金融行業:風控合規檢查

璞華科技在數字金融領域主要有股權投資管理系列產品“璞華易投”、債權融資管理系列產品“璞華易貸”等品牌。璞華科技透過AI大模型對專案計劃書、財務報告檔案、投後報告、市場資料等各類資料進行資訊提取和分析,在信用風險評估、反欺詐檢測、合規與監管風險預警等場景中成效顯著。

信用風險評估:AI大模型在信用風險評估方面,能夠透過分析借款人或企業的大量歷史資料,提供精確的信用評分。傳統的信用評估依賴於有限的財務指標和個人信用報告,而AI能夠綜合更多維度的資料,例如社交行為、交易歷史、職業資訊等,形成全面的信用畫像。

反欺詐檢測:AI大模型在反欺詐領域尤為重要。透過實時分析交易行為、賬戶活動、裝置指紋等多維度的資料,AI可以快速識別出異常的交易模式,併發出風險警報。傳統的反欺詐系統往往基於固定規則,難以應對複雜的欺詐行為,而AI可以透過自我學習不斷最佳化識別模式,應對不斷變化的欺詐手段。

合規與監管風險預警:金融行業面臨嚴格的合規要求,違規操作可能帶來鉅額罰款和聲譽損失。AI大模型透過自然語言處理技術,能夠實時監控和分析法律法規、監管指引以及內部合規流程,確保金融機構在複雜的法規環境中及時調整運營策略。

PART.5 璞華科技的AI大模型應用最佳實踐

璞華科技在AI大模型的諸多應用實踐中,逐漸總結出成功的關鍵因素,在璞華科技稱之為NTI實踐模式。

璞華AI大模型應用的探索之路:從AI大模型開發與運營平臺到應用寶庫的最佳實踐

精準把握客戶的業務需求

首先是精準把握客戶的業務需求(Needs)。客戶的業務需求始終是璞華科技工作的起點。AI大模型為客戶賦能實際上就是幫助客戶解決業務問題的過程,是針對業務問題提供和落地解決方案的過程,是切切實實為客戶創造價值的過程。在AI大模型開發與應用的過程中,精準地把握客戶的業務需求,並在實施目標上與客戶達成共識,這是AI大模型應用成功地關鍵。璞華科技基於自身的需求分析機制,透過與客戶密切溝通,理解客戶的業務痛點和需求,確保開發的應用能夠真正解決客戶問題。

具體實施中大膽試錯

其次是在具體實施中大膽試錯(Trial and error)。AI大模型作為技術創新引擎,必然會給各行各業帶來深刻的改變。雖然發展迅猛,但是在應用方面還處於摸索和嘗試階段,需要大膽試錯。搭建起英璞來這樣的開發與運營平臺之後,AI大模型應用就不再複雜和繁瑣,可以輕鬆地在業務中用起來。實踐證明,AI大模型給業務帶來的價值不僅僅是“降本增效”,更是業務流程的高效化,以及業務方式的變革,進而驅動業務設計的創新。

持續反饋與最佳化機制

第三是持續反饋與最佳化機制(Improvement)。就像英璞來的英文名稱imprai,是持續改進的AI(Improvable AI),是不斷迭代升級的AI。在應用部署後,需要建立持續的監控機制,根據使用者反饋不斷最佳化產品功能,提升使用者體驗。正因為英璞來這樣的AI大模型開發與運營平臺具有“一體多用”“按需定製”的優勢,業務應用可以形成一個正向閉環,在同一個平臺上實現應用的開發、除錯、釋出、運維、改進,實現應用的全生命週期管理。不管是共通應用、還是行業應用,抑或定製應用,都可以透過持續的使用反饋總結使用者體驗,評估業務績效,並以此實施持續的改進,最終帶來業務的發展。

結 論

AI大模型在各行各業的應用初見成效。結合AI大模型的技術發展潮流,璞華科技將持續投入資源推動英璞來的迭代升級,繼續強化英璞來“一體多用”、“開箱即用”、“按需定製”的特性,幫助使用者充分釋放AI大模型的潛能,增進業務競爭力,以在人工智慧時代立於不敗之地。

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