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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


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系统的智能化改造，让大模型融入企业的业务流程

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大模型落地方法论，全面提升全体员工的AI领导力
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企业拥抱大模型，“三步走”路线图
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，特定场景达到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+承上启下的大模型开发/训练平台+承诺效果的应用陪跑服务
AI知识库
【RAG实战】基于TextIn打造上市公司财务报表智能问答系统
本文介绍了一个基于大语言模型的上市公司财务报表智能问答系统项目案例。系统通过自然语言处理技术快速解读财务报表，自动回答相关问题。核心步骤包括数据收集、数据处理、RAG系统搭建等。
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改进向量搜索-使用PostgresML和LlamaIndex重新排名
本文介绍了使用PostgresML和LlamaIndex进行向量搜索和重新排名的方法，以提高搜索结果的相关性。文章首先解释了关键字搜索和语义搜索的区别，然后讨论了传统重排序方法的局限性，并提出了使用交叉编码器作为替代方案。最后，文章提供了一个使用LlamaIndex和PostgresML实现重新排名的示例。
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手把手教你用Dify 工作流搭建资讯推送应用
本文介绍了如何使用Dify工作流搭建一个资讯推送应用，从Hacker News获取文章资讯并推送到飞书群。文章详细阐述了工作流的概念、节点类型及其在实现过程中的应用，包括开始节点、HTTP请求节点、迭代节点、参数提取器节点、模板节点、LLM节点和发送飞书消息节点。
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搞定网页爬取和数据提取？Crawl4AI带你体验高效AI Agent工作流程
Crawl4AI是一个开源工具，它自动化了网页爬取和数据提取的过程，帮助开发者构建智能Agent来收集和分析信息。它的核心亮点是AI驱动，能够自动识别和解析网页元素，支持多种数据提取功能，并且可以将数据转换成结构化的格式。
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智能体革新：AutoGen如何引领下一代LLM应用开发？
本文介绍了AutoGen项目，这是一个多智能体框架，旨在通过智能体之间的对话来提高大型语言模型（LLM）的应用开发效率。
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LLM充当数据分析Agent，如何实现？
本文探讨了大型语言模型(LLM)在数据分析领域的应用潜力，包括如何让LLM处理描述性分析和报告任务，以及如何通过使用OpenAI函数等工具扩展LLM的能力，使其能够执行SQL查询、使用计算器或调用搜索引擎等操作。
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Dify中的API接口：对话、生成和工作流
Dify提供了多种API接口，包括对话型应用API和文本生成型应用API，支持会话持久化、文件上传、消息反馈、历史聊天记录获取、会话管理、音频转文字和文字转语音等功能。
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高级 RAG 07：探索表格的 RAG
本文探讨了RAG技术在解析和理解非结构化文档中的表格方面的挑战，并提出了新的解决方案。关键技术包括表格解析、表格标题提取和索引结构设计。文章回顾了现有的开源解决方案，并提出了一个新方案，使用多模态LLM、专业表格检测模型、开源框架和端到端模型来提取表格信息。
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Phi-2：小模型的大能力
Phi-2是一个拥有27亿参数的小型语言模型，它在多个学术基准测试中表现出色，甚至在某些方面超过了比它大25倍的模型。其成功归因于高质量的训练数据、可扩展的知识转移和高效的训练细节。Phi-2在安全性和偏见方面也表现良好。
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让大模型克隆一种写作风格
文章讨论了生成式人工智能提示语的关键组成部分及其在提高交互效率和用户满意度中的重要性。同时指出了提示语复杂性与用户体验之间的矛盾，并介绍了开发者如何通过封装提示语来满足特定需求，举例说明了如何让大语言模型克隆文本的写作风格。
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Llama3.1 中文优化版来了：Llama3.1 8B 和 70B两个参数版本
Llama3.1 中文优化版由知乎博主王慎执发布，包含8B和70B两个参数版本，针对用户偏好数据进行了微调。
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大语言模型评测方法全面总结！
本文全面总结了大语言模型的评测方法，分析了现有评测的不足，并介绍了全面的评测思想、相关指标和方法。文章回顾了自然语言处理中的评测基准与指标，将大语言模型评估分为经典和新型评测范式，并探讨了当前广受关注的评测新方向。
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大模型训练方法论及Yi-Large的实践
文章讨论了大模型训练的方法论，并以Yi-Large模型为例，介绍了其在LMSYS基准测试中的表现和排名。同时，作者提出了关于模型优化方向的思考，即是否应该以大多数用户的偏好为导向。
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Mobile的关键词是竞争，AI的关键词是吞没
文章讨论了移动互联网与AI创业之间的差异，指出移动互联网的关键词是竞争，而AI的关键词是吞没。移动互联网的竞争源于有限的首屏位置和网络效应，导致市场最终收拢到少数玩家。而AI的吞没现象则是因为模型不断学习新技能，可能在不知不觉中取代其他产品。
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Voice Agent：AI 时代的交互界面，下一代 SaaS 入口
Voice Agent 作为 AI 时代的交互界面，提供了一种与人类自然沟通方式高度一致的直观和低能耗的交互体验。GPT-4o 作为首个端到端 voice-in, voice-out 的大模型，为下一代交互形态带来了新的应用场景。本文通过分析不同场景的需求，识别了值得关注的创业及投资机会。
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RAG 实践- Ollama+MaxKB 部署本地知识库
本文介绍了一种部署本地知识库的方案，即Ollama+MaxKB，它易于安装且功能完善，可以在30分钟内上线基于本地大模型的知识库问答系统，并嵌入到第三方业务系统中。但电脑配置不高时，问题回答响应时间较长。文章详细阐述了MaxKB的安装、模型配置和知识库创建过程。
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开源大模型项目，助你效率提高 10 倍
本文介绍了21个开源大模型项目，旨在通过集成人工智能提高工作效率。特别提到了Vanna，一个用于SQL生成的RAG框架，以及Khoj，一个人工智能搜索助手，它们都有助于简化数据库查询和信息检索。
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RAG 实践-Ollama+AnythingLLM 搭建本地知识库
RAG技术，即检索增强生成，是一种结合信息检索系统和语言模型的自然语言处理技术架构，旨在提升大型语言模型在处理开放域问题时的表现。RAG通过动态接入外部知识库，增强了模型的灵活性和适应性，特别适合构建个人或企业的本地知识库，以提供更精准、全面和最新的答案。
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探索时间维度：时间知识图谱问答的新进展
本文探讨了时间知识图谱问答（TKGQA）技术，它通过引入时间维度来解决传统知识图谱问答在处理时间相关问题上的局限性。TKGQA任务是生成包含时间信息的正确答案，主要研究方法包括基于语义解析的方法和基于时态知识图谱嵌入的方法。
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Milvus × RAG助力快看漫画多业务应用
快看漫画利用Milvus和RAG技术优化其多业务应用，包括搜索、推荐、广告和图像相关业务，提高用户体验并推动中国文化出海。
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从提示词工程到 Agent 工程
本文探讨了人工智能Agent工程的关键思想和理念，包括Agent能力要求、Agent工程与设计，以及Agent工程框架的建立。文章强调了从提示词工程过渡到Agent工程的重要性，并提出了一个实用的心智模型来引导Agent工程的思维过程。
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【LinkedIn】关于构建生成式AI产品的思考
LinkedIn团队在过去六个月致力于开发新的人工智能体验，以重新构思会员的求职和专业内容浏览方式。他们探索了生成式AI的潜力，并分享了在构建过程中遇到的挑战和成功。
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AutoGen：构建多智能体人工智能系统
AutoGen 是一个框架，用于简化多智能体人工智能系统开发，具有多代理协作、模块化设计、与语言和学习模型集成、快速原型开发、代码生成和执行等优势。
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理解基于LLM的Agent及多Agent架构
本文介绍了基于大型语言模型（LLM）的Agent及其在多Agent系统中的架构和应用。Agent是自主单元，能够执行任务、做出决策并与环境通信。基于LLM的Agent利用LLM进行思考和决策，可以拥有短期和长期记忆，并使用工具完成任务。文章通过一个气象咨询Agent的示例，展示了Agent如何与外部环境交互、获取信息并生成内容。
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大模型接入
53AI支持一键接入主流云端大模型、云端推理平台及本地推理平台
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工作+AI
工作对话
内容创作
智能方案
魔法菜单
业务+AI
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