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关于我们
我们专注于中大型企业
私有模型的训练,让大模型学会企业的业务知识
产品体验
技术交流
我们专注于中大型企业
系统的智能化改造,让大模型融入企业的业务流程
产品体验
技术交流
我们专注于中大型企业
大模型落地方法论,全面提升全体员工的AI领导力
产品体验
技术交流
用户共创的产品
产品的功能来自用户的真实需求,细节的优化源于与用户一起打磨共创
强大的产研能力
创始人杨芳贤为腾讯TVP,核心团队来自腾讯、GOOGLE、UC等知名互联网企业
大客户服务能力
海尔、一汽、拉卡拉、深蓝汽车、白山云、开元教育、大金空调、昆仑学堂等上百家知名企业
一线顶级资本投资
八个月获得国内一线顶级资本,“洪泰基金、泰有资本、北大创投、基因资本、考拉基金”的 三轮近亿元投资
企业拥抱大模型,“三步走”路线图
第一步:
全员提效
让员工零门槛使用上AI,实现全员提效30%
工作提效
场景涌现
魔法菜单
工作对话
内容创作
智能文档
第二步:
业务+AI
让大模型掌握企业知识,胜任基础的工作岗位
业务提效
场景验证
销售PRA
智能售前
智能客服
员工服务
第三步:
AI×业务
让大模型融入企业业务流程,全面赋能业务提效
业绩增长
构建壁垒
业务集成
零码编排
API接口
应用智改
大模型落地应用之
“私有模型”
让大模型学会企业知识和业务流程,达到99.99%准确率和多模态输出
过去:需要十二周或更多时间,随时会踩坑
问题:无法聚焦于创造业务核心价值
现在:聚焦业务价值,快速上线并持续优化
训练方案
根据应用场景评估选择Fine-tuning微调还是Embedding嵌入方案
技术架构
自行设计架构、接入模型部署、向量数据库,选择数据清洗方案,研究RAG与和Rerank算法
运营策略
盲盒般运营...需要开发个大模型统管平台?天知道还有啥?
需要组建一个完整的AI研发团队
产品经理
UI设计
前端工程师
后端工程师
测试工程师
训练方案
售前、售后及业务指导等场景模型有何差异? 搞不懂嗨涩的新概念,一直在学习的路上
技术架构
如何高效的清洗数据? 如何持续提升准确率? 文本输出无法满足业务需求怎么办?
运营策略
如何控制输出 ? 规避涉黄政暴恐风险
业务人员与技术人员彼此割裂
业务人员不懂技术
技术人员不懂业务
训练方案
Fine-tuning+Prompts+ Embedding 组合私有模型方案,多种智能数据清洗模式。
技术架构
图形化配置机器人角色与能力,并可视化进行模型标注调优,向量检索+全文检索后再Rerank算法后重新排序。
运营策略
自带风控规则控制大模型内容输入与输出,,一键快速接入企业应用或集成 Service 到企业应用中。
聚焦业务价值,人人都是开发者
提示词工程师
运营人员
私有模型
大模型落地应用之
“全员提效”
工位级的全员AI应用,赋能企业效率提升30%
过去:每个员工都要注册大模型账号,无法统管
问题:同行公司提效30%,自己团队AI应用不了了之…
现在:开箱即用,全员提效,挖掘“AI×业务”场景
接入使用
使用海外手机、信用卡注册开通OpenAI 账号,使用VPN翻墙使用
学习指令
少数人掌握与大模型互动的方法和技巧,不知道有哪些场景AI来提效
提示词库
可复用的提示词... 在文档上保存复用??
员工都要注册一个或多个大模型账号
使用门槛高,过程无法管控
零碎场景偶发使用
接入使用
VPN翻墙是不是违法? 有啥法律风险?
学习指令
少数人掌握与大模型互动的方法和技巧,不知道有哪些场景AI来提效
提示词库
花大半天构建一个提示词解决了工作问题,要复用时再也找不到了?
没有合规VPN环境,没有海外手机号和信用卡
VPN翻墙承担风险
个人承担账号费用
接入使用
与内部系统账号打通,无需VPN翻墙即可使用全部主流大模型
学习指令
内置海量的工作场景提效提示词,全员依葫芦画瓢轻松掌握提示词工程
提示词库
高频使用的提示词可以放入提示词库,在企业内部共享与流转
企业全面拥抱大模型,员工都有AI领导力
全员开箱使用,账号统管
提示词固化在业务流程中复用
全员提效
大模型落地应用之
“应用智改”
可视化编排大模型能力,快速接入和改造企业已有系统
过去:改造一个业务流程需要六周时间随时会踩坑
问题:无法聚焦于创造业务核心价值
现在:聚焦业务价值,快速上线并持续优化
模型选型
评估各个大模型的能力边界,反复对接联调
技术方案
学习提示词工程,整理微调数据, LLMs调研、模型能力A/B测试、设计接入方案,硬编码编排 Prompts,Agent开发和部署向量数据库。
运维策略
盲盒般运营...需要开发个大模型统管平台?天知道还有啥?
需要组建一个完整的AI研发团队
产品经理
UI设计
前端工程师
后端工程师
测试工程师
模型选型
改造成本如何衡量 ? 如何汇报投入产出比?
技术方案
开发几个月发现业务场景变化了? 如何快速验证场景价值? 大模型能力又升级了?
运维策略
IT系统开发维护人员已经换了好几波了?
业务人员与技术人员彼此割裂
业务人员不懂技术
技术人员不懂业务
模型选型
完善的大模型统管平台与多窗调试,模型随时切换。
技术方案
Prompts、Dataset、Plugins、Agents 在友好的统一的交互界面中可视化编排和测试。
运维策略
API即服务,一键快速接入企业应用或集成 Service 到企业应用中。
聚焦业务价值,人人都是开发者
提示词工程师
运营人员
应用智改
产品与服务
开箱即用的大模型应用+承上启下的大模型中间件+承诺效果的陪跑服务
新闻资讯
LangChain 创始人最新访谈:开源 LLM 中间件的未来与挑战
LangChain 创始人 Harrison Chase 访谈,分享了 LangChain 从业余项目成为 AI 应用开发热门工具的历程,以及在开源应用开发中的作用,还讨论了构建下一代智能应用的核心要素,推荐系统学习 LangChain,新书《LangChain 编程从入门到实践》开售。
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LIama3+Groq 最强组合,800 tokens/s!推理速度真的太快了!
介绍如何在 Groq 上以超过 800 tokens/s 的速度体验 Llama3,分享包括 Web 端、移动端、API 方式及集成到 LangChain 中的 4 种体验方案,Groq 速度快源于开发出的新 AI 处理器 LPU
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OLLama同级本地化LLM应用提供平台 LM Studio简单使用介绍 与OLLama简单对比 LM Studio模型下载方法
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AutoGen: ReAct 和 RAG
本文主要介绍在 AutoGen 中如何使用 ReAct 策略及 RAG,包括定义 ReAct 策略 Prompts,转换 Prompt,定义调用工具等。
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探索开源大语言模型7B版本的能力边界
对开源大语言模型 7B 版本进行简单评测,包括常识问答、文本摘要、语义理解、计划生成、知识抽取、数学计算、代码生成、道德等方面。
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微软推出的Project GraghRAG全面碾压原生大模型RAG?
微软多部门联合开发的 Project GraphRAG 是一种改进传统自然语言处理系统的新型方法,结合知识图谱和图数据库技术,增强信息检索,改进 RAG 的性能。
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用Llama 3和Groq打造生成式AI新闻摘要
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苹果Mac用户的福音:本地运行Meta Llama 3的终极指南
一篇指导苹果 Mac 用户在本地运行 Meta Llama 3 的指南,包括如何下载安装 Ollama,选择适合的模型,以及搭建用户界面。
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Llama3破防:越狱过程和提示词全解析
本文梳理和实验了 Llama3 的越狱方法,包括利用安全训练和推理的差异实现模型突破安全限制,以及通过插入越狱内容改变文字接龙顺序,还介绍了无需开发的提示词越狱方法。
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Qwen1.5 开源 110B 参数模型,模型结构与之前相似,在基础能力和 Chat 能力上效果优秀,多种语言支持,性能提升主要来自于模型规模增加。
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介绍 LLM 如何工作及 Few-shot prompts 如何教 LLM 调用函数,包括 LLM 接受训练的庞大数据集及如何根据 Prompt 逐个单词思考并输出结果
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