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分享嘉宾|杨丹 货拉拉 资深算法工程师
编辑整理|程昊
内容校对|李瑶
出品社区|DataFun
01
多场景助理的落地方案
落地场景众多:如前所述,在 14 个以上的场景中进行探索;
业务诉求多样:在这些场景中,面临着 48 个以上的真实业务需求;
落地效率低:业务需求多样,如果每个都单独开发和落地,将会耗费大量时间和人力,导致整体的落地成本高且效率低。
AI 驱动,业务赋能
阶段 1-专业助手:随着大模型应用日益广泛,最常见的问题是大模型是否真的能够解决专业问题?例如,这里的 3 个示例,是否可以使用大模型来自动排查容器问题,或是识别漏洞攻击,以及 SIEM 系统中的准实时异常行为检测。大模型能否实时检测并提高效率,真实帮助我们解决专业问题?
阶段 2-AI 问答助手:大模型除了能解决专业问题,能否实现基于文档或已有知识库进行 AI 问答。例如,是否可以基于标准的 QA 文档,对用户提出的类似问题给出精准回答。
阶段 3-周报生成助手:大模型能解决专业问题,能做 AI 问答,那能处理数据并生成报告吗?这便是第三阶段——周报生成助手。用户希望 AI 能够捞取数据、分析数据、生成图表,并最终生成周报。这不仅需要 AI 具备数据获取和分析的能力,还需要生成图表和报告的能力。
阶段 4-多模态的 AI 助手:在上述功能的基础上,用户问能否处理多模态信息,做多模态的 AI 助手。用户希望 AI 不仅能理解文本,还能处理图片和语音,提供多模态的 AI 助手。这一阶段的需求更为复杂,需要 AI 具备综合处理多种信息形式的能力。
阶段 5-Muti-agent 助手:至此,前几个阶段基本都是通过单一 Agent 或功能性模块实现的。然而,随着业务需求的发展,用户希望多个场景的问题能够融合,提供一个综合的解决方案。这就进入了第五阶段——多 Agent 助手。在这一阶段,我们需要将多个场景下的 AI 助手进行整合,提供一个综合的解决方案。
1. 专业助手
2. AI 问答助手
3. 周报生成助手
4. 多模态 AI 助手
5. 多 Agent 助手
展望
问答环节
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2023-06-30
2024-05-08
2024-07-18
2024-07-22
2024-07-11
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