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      1. 創(chuàng)業(yè)頭條
      2. 前沿領(lǐng)域
      3. AI智能
      4. 正文

      數(shù)勢(shì)聯(lián)動(dòng)百川,發(fā)布首批大模型聯(lián)合解決方案,推動(dòng)中國(guó)大模型價(jià)值落地

       2024-02-27 17:31  來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)  我來(lái)投稿 撤稿糾錯(cuò)

        阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

      近日,行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品提供商北京數(shù)勢(shì)云創(chuàng)科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱“數(shù)勢(shì)科技”)和國(guó)內(nèi)通用大模型廠商北京百川智能科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱“百川”)聯(lián)合發(fā)布大模型數(shù)據(jù)分析垂直領(lǐng)域應(yīng)用解決方案。本次發(fā)布是數(shù)勢(shì)科技與國(guó)內(nèi)主流大模型廠商首批落地的聯(lián)合解決方案,也是數(shù)勢(shì)垂直應(yīng)用能力與大模型底座能力耦合實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的重要里程碑,能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、資產(chǎn)價(jià)值化的有效轉(zhuǎn)化,釋放企業(yè)增長(zhǎng)空間。

      垂直領(lǐng)域大模型大幅降低了數(shù)據(jù)服務(wù)的使用門檻,智能化數(shù)據(jù)分析釋放生產(chǎn)力

      數(shù)據(jù)價(jià)值最大化不僅有助于企業(yè)的發(fā)展,更是企業(yè)在激烈市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出的關(guān)鍵。大模型技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展,使得數(shù)據(jù)服務(wù)變得更加智能和自動(dòng)化,進(jìn)一步降低了使用門檻。借助這一技術(shù),企業(yè)可以高效地挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,改變過(guò)去傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方式的路徑長(zhǎng)、存在明顯人力瓶頸等問(wèn)題,通過(guò)使用人員自然語(yǔ)言的交互,快速完成準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析需求,為決策提供有力支持。在這個(gè)過(guò)程中,員工的生產(chǎn)力得到了極大的釋放。他們可以從繁瑣的數(shù)據(jù)處理工作中解脫出來(lái),將更多精力投入到創(chuàng)新和優(yōu)化業(yè)務(wù)上。由此,企業(yè)產(chǎn)能得到了顯著提高,實(shí)現(xiàn)了規(guī)模效應(yīng)和利潤(rùn)的最大化。

      然而,想要實(shí)現(xiàn)上述場(chǎng)景,企業(yè)除了加強(qiáng)數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)外,在數(shù)據(jù)使用層面還需在以下幾個(gè)方面下功夫:

      首先,完善數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的基礎(chǔ)。企業(yè)需要投入資源,建立健全的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和分析體系,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。

      其次,提升垂直領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)治理能力。企業(yè)需要基于大模型能力進(jìn)行垂直領(lǐng)域微調(diào),規(guī)范數(shù)據(jù)使用,統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑和業(yè)務(wù)價(jià)值,提高數(shù)據(jù)的使用價(jià)值和效率。

      最后,深化數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。企業(yè)需積極探索數(shù)據(jù)在不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用,通過(guò)更高效與實(shí)際業(yè)務(wù)相結(jié)合,以高效、深刻的數(shù)據(jù)分析能力發(fā)掘數(shù)據(jù)背后的洞察,為業(yè)務(wù)決策提供有力依據(jù)。

      大模型在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的智能應(yīng)用將是企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的重要推動(dòng)力。此次雙方的合作,便是將數(shù)勢(shì)科技在指標(biāo)平臺(tái)、標(biāo)簽平臺(tái)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)與百川Baichuan2-Turbo大模型+搜索增強(qiáng)能力進(jìn)行強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展帶來(lái)革命性改變,聚焦數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)新的增長(zhǎng)曲線。雙方通過(guò)產(chǎn)品聯(lián)合,可以形成一套完整的端到端的解決方案,共同幫助包括大金融、智能制造、消費(fèi)零售在內(nèi)的先進(jìn)企業(yè)打造基于指標(biāo)+標(biāo)簽的語(yǔ)義層的高可用智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái),讓用戶能夠以自然語(yǔ)言與數(shù)據(jù)對(duì)話,完成數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘與分析應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的最大化,助力企業(yè)持續(xù)發(fā)展。

      基于 百川Baichuan2-Turbo 大模型+搜索增強(qiáng) 能力, 解決99%企業(yè)知識(shí)庫(kù)的定制化需求

      在大模型落地應(yīng)用方面,百川智能認(rèn)為搜索增強(qiáng)是關(guān)鍵,能夠有效解決幻覺(jué)、時(shí)效性差、專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)不足等阻礙大模型應(yīng)用的核心問(wèn)題。一方面,搜索增強(qiáng)技術(shù)能有效提升模型性能,并且使大模型能“外掛硬盤”,實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)信息+企業(yè)完整知識(shí)庫(kù)的“全知”;另一方面,搜索增強(qiáng)技術(shù)還能讓大模型精準(zhǔn)理解用戶意圖,在互聯(lián)網(wǎng)和專業(yè)/企業(yè)知識(shí)庫(kù)海量的文檔中找到與用戶意圖最相關(guān)的知識(shí),然后將足夠多的知識(shí)加載到上下文窗口,借助長(zhǎng)窗口模型對(duì)搜索結(jié)果做進(jìn)一步的總結(jié)和提煉,更充分地發(fā)揮上下文窗口能力,幫助模型生成最優(yōu)結(jié)果,從而實(shí)現(xiàn)各技術(shù)模塊之間的聯(lián)動(dòng),形成一個(gè)閉環(huán)的強(qiáng)大能力網(wǎng)絡(luò)。

      在大模型+搜索增強(qiáng)能力的基礎(chǔ)上,百川不僅將向量數(shù)據(jù)庫(kù)升級(jí)為搜索增強(qiáng)知識(shí)庫(kù),極大提升了大模型獲取外部知識(shí)的能力,并且把搜索增強(qiáng)知識(shí)庫(kù)和超長(zhǎng)上下文窗口結(jié)合,讓模型可以連接全部企業(yè)知識(shí)庫(kù)以及全網(wǎng)信息,能夠替代絕大部分的企業(yè)個(gè)性化微調(diào),解決99%企業(yè)知識(shí)庫(kù)的定制化需求,不僅為企業(yè)節(jié)省巨大成本,還能夠更好地實(shí)現(xiàn)垂直領(lǐng)域知識(shí)的沉淀,讓專有知識(shí)庫(kù)能夠真正成為企業(yè)不斷增值的資產(chǎn)。

      憑借數(shù)勢(shì)智能分析助手NL2MQL(M指“Metrics”)能力,幫助企業(yè) 打造人人 高可用 的智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

      以大模型能力賦能數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域應(yīng)用,通常企業(yè)會(huì)使用大語(yǔ)言模型直接驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)AI生成的SQL語(yǔ)句,實(shí)現(xiàn)用戶問(wèn)答數(shù)據(jù)自動(dòng)獲取,但此標(biāo)準(zhǔn)方案存在效果瓶頸和性能風(fēng)險(xiǎn),譬如企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)查詢準(zhǔn)確率低、多表關(guān)聯(lián)查詢方式導(dǎo)致性能不可控、面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)導(dǎo)致的高額表結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)成本,以及單純靠大模型生成SQL 無(wú)法解決高級(jí)反復(fù)的分析問(wèn)題等問(wèn)題。舉例來(lái)說(shuō),當(dāng)用戶查詢“今年XX基金的申購(gòu)額與贖回額分別是多少”時(shí),由于指標(biāo)語(yǔ)義模糊并涉及到跨表多指標(biāo)查詢等問(wèn)題,傳統(tǒng)的NL2SQL方式難以實(shí)現(xiàn)。

      為解決此問(wèn)題,數(shù)勢(shì)科技推出智能分析助手(SwiftAgent,也是此次聯(lián)合解決方案內(nèi)的核心產(chǎn)品),將數(shù)勢(shì)原有指標(biāo)平臺(tái)和標(biāo)簽?zāi)芰εc大模型基座結(jié)合,幫助客戶實(shí)現(xiàn)從自然語(yǔ)言查詢到精準(zhǔn)的指標(biāo)語(yǔ)義層進(jìn)行關(guān)聯(lián)與展示,最終完成再到查詢?nèi)蝿?wù)執(zhí)行的更優(yōu)路徑,真正實(shí)現(xiàn)問(wèn)答數(shù)據(jù)自動(dòng)獲取,并在準(zhǔn)確率效果與性能穩(wěn)定性層面帶來(lái)明顯提升。

      百川與數(shù)勢(shì)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,大模型應(yīng)用解決方案實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值最大化

      雙方聯(lián)合解決方案以百川Baichuan2-Turbo為通用大模型基座,聯(lián)合數(shù)勢(shì)科技在大金融和消費(fèi)零售等領(lǐng)域的行業(yè)儲(chǔ)備進(jìn)行模型裁剪與微調(diào)。企業(yè)將多種數(shù)據(jù)源接入系統(tǒng),首先進(jìn)入數(shù)勢(shì)科技的指標(biāo)和標(biāo)簽平臺(tái),平臺(tái)通過(guò)高性能的指標(biāo)加速引擎,對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行定義,規(guī)范化加工原子指標(biāo)、維度等,統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑,在此基礎(chǔ)上,平臺(tái)還采用”積木式“組裝派生和衍生指標(biāo),實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)與指標(biāo)語(yǔ)義的一一對(duì)應(yīng),讓數(shù)據(jù)具有業(yè)務(wù)屬性,降低后續(xù)數(shù)據(jù)使用歧義與濫用。完成數(shù)據(jù)語(yǔ)義層加工后,各類數(shù)據(jù)再通過(guò)指標(biāo)API服務(wù)支持多種數(shù)據(jù)分析類產(chǎn)品功能,向上賦能零售、金融、智能制造等不同行業(yè)的數(shù)據(jù)分析、營(yíng)銷洞察、智能辦公等應(yīng)用場(chǎng)景。

      值得一提的是,該方案的核心功能除了單一的數(shù)據(jù)查詢外,自動(dòng)歸因分析、圖表自動(dòng)推薦和生成,以及總結(jié)報(bào)告自動(dòng)生成等核心功能均應(yīng)用了數(shù)勢(shì)智能分析助手產(chǎn)品的Agent架構(gòu)。這個(gè)過(guò)程中,借助Agent架構(gòu)首先完成復(fù)雜分析任務(wù)拆解,并通過(guò)API Function Call調(diào)用多種分析接口進(jìn)行任務(wù)編排,讓 AI 回答“為什么”和”怎么做“。相比Copilot而言,Agent架構(gòu)下的方案可突破”每次僅可實(shí)現(xiàn)單一任務(wù)查詢“的限制,針對(duì)復(fù)雜事件具備規(guī)劃能力。舉例來(lái)說(shuō),當(dāng)客戶提問(wèn):華東區(qū)XX基金的代銷金融產(chǎn)品申購(gòu)費(fèi)周環(huán)比為什么下降了?請(qǐng)找到原因并提供決策建議。自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析歸因步驟如下:

      第一步,基于指標(biāo)樹(shù),自動(dòng)拆解異常指標(biāo)的子指標(biāo),自動(dòng)定位,給出影響指標(biāo)波動(dòng)的最大貢獻(xiàn)子指標(biāo),大幅提升了業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)使用的效率與準(zhǔn)確性;

      第二步,支持用戶通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行維度歸因、因子歸因、時(shí)間序列歸因與相關(guān)性分析等多種洞察方法,完成數(shù)據(jù)波動(dòng)自動(dòng)歸因;

      第三步,綜合人工經(jīng)驗(yàn)和機(jī)器智能分析,自動(dòng)生成分析報(bào)告。

      實(shí)現(xiàn)大模型商業(yè)化落地,引領(lǐng)國(guó)內(nèi)先進(jìn)企業(yè)數(shù)智化分析發(fā)展

      對(duì)于此次合作,百川持積極態(tài)度,認(rèn)為數(shù)勢(shì)科技的核心團(tuán)隊(duì)在幫助大金融、高科技制造和消費(fèi)零售領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面積累了深厚經(jīng)驗(yàn),擁有過(guò)硬的應(yīng)用產(chǎn)品能力和豐富的行業(yè)Know-how,相信此次百川和數(shù)勢(shì)科技合作能夠在企業(yè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)1+1>2的效果,能夠改變將大模型作為宣傳噱頭的現(xiàn)狀,真正為帶來(lái)更為卓越的業(yè)務(wù)洞察能力。百川團(tuán)隊(duì)致力于幫助大眾輕松普惠地獲取世界知識(shí)和專業(yè)服務(wù)。今后雙方將通力合作,為客戶提供有價(jià)值、可落地,具備商業(yè)化能力的大模型應(yīng)用產(chǎn)品。

      數(shù)勢(shì)科技則表示,成為企業(yè)首選長(zhǎng)期技術(shù)合作伙伴是公司的長(zhǎng)期使命,自成立以來(lái),已服務(wù)了包括沃爾瑪、寶潔、永輝、京客隆、絕味食品、捷賽、脈鏈、民生銀行、廣發(fā)銀行、平安證券、中信建投等眾多先進(jìn)企業(yè)客戶。此次雙方解決方案的落地,數(shù)勢(shì)與百川充分發(fā)揮了各自優(yōu)勢(shì),形成能力集成與互補(bǔ),率先實(shí)現(xiàn)大模型商業(yè)化,處于行業(yè)發(fā)展前列。未來(lái),堅(jiān)持實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值普惠化的理念,數(shù)勢(shì)科技也將與更多主流大模型能力進(jìn)一步融合,探索更多可落地應(yīng)用,讓技術(shù)創(chuàng)新為實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值而生!

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