大模型在垂直产业正朝着不同的方向奋力进发。据研究机构调研指出:有四分之三的受访CEO认为,部署先进的生成式AI将为公司能够带来竞争优势。
直面大模型产业落地的时代需求,百融云创大模型一站式应用开发平台——CybotStar应运而生。
CybotStar提供一站式、端到端的大模型开发应用服务,覆盖从模型预训练、微调、对齐到部署工程优化等所有环节。在CybotStar平台之上,产业机构可专心聚焦业务,无需AI和人力资源的大量投入,即可搭建企业级大模型、创造复杂任务的Agent(智能体)、以及打造企业专属知识库。
CybotStar的基础层由CPU、GPU、TPU等算力系统组成,为整个体系提供强悍的算力支撑,支撑企业级API高强度的算力调用;中间层内置了机器学习自动部署平台,集成了国内外多个基础型大模型,支持模型全流程高效的训练和部署;上层则是大模型应用开发平台,通过可视化生成和配置LLM应用,帮助开发者实现AI原生应用开发。
CybotStar采用公有云、私有服务器、软硬一体等灵活的部署方式,支持IDE插件、适配网页、API、IM办公软件多元场景,适用于各种任务和部署环境。
CybotStar提供多模态的内容生成能力,包括文本、语音、视频等,帮助产业机构实现文本写作、代码生成、语音生成等基础性功能。
CybotStar提供了完善的知识库管理系统,支持产业机构高效搭建专属知识库和空间知识库。
对任何一家公司来说,知识库都是其核心能力的重要组成部分。企业在设计、生产、管理、营销和运营等环节中沉淀下大量数据,涵盖文本、表格、图片、音频和视频等多模态格式。知识库能够说是企业的“独家配方”,具有机密性、专业性与规模化的特点。知识库不仅是大模型发挥能力的核心“语料”,更是大模型真正在产业发挥作用的桥梁。
CybotStar采用了增强检索增强生成(RAG)技术方案,协助产业机构搭建企业级知识库。RAG技术可以帮助大模型更好地理解上下文,并将检索到的知识融入到生成过程中,由此产生更加贴合实际的需求的答案。在第三方测评机构的测评中,CybotStar的准确率和精准性取得了行业领先的成绩。
一个强大的企业级知识库,将使得大模型更好地支持企业决策、优化流程和服务客户等。
基于CybotStar平台构建的智能体,在构建记忆、任务规划、工具使用三个方面拥有强大的能力。结合完善的插件生态,智能体能根据任务目标,发挥主观能动性,自主分解目标、规划任务、调用工具,甚至完成跨应用程序执行任务。
比如在财富管理领域搭建智能体,产业机构可以实时有效的了解行业讯息,并为用户更好的提供投资建议。同时,财富智能体还能实现智能交互、业务辅助等功能,为客户提供个性化的财富服务。
不仅是金融领域,在保险、出行、能源、医疗等各垂直领域,产业机构都能够准确的通过自身业务需求和应用需求,搭建各种智能体。
有提示词的引导,大模型才能“一步一步思考”,而提示词往往需要大量手动尝试和试错,这种模式更适用于简单的业务场景。在一个复杂的业务流程中,但凡有一个环节的提示词出现缺失或错误,大模型将无法产生精准和理想的内容。
面对复杂的业务场景,CybotStar打造了对话流系统。在对话流系统中,CybotStar通过构建小样本提示词,可视化组件搭建任务流程,并利用机器人作为向导,助力用户高效达成业务目标。
当一项技术涉及到产业落地,成本和效率就是一个不能回避的重要问题。事实上,大模型高投入、长周期、低产出的成本与效率焦虑,让很多机构望而却步。
为了最大幅度降低大模型落地的成本,CybotStar对算力、数据和模型进行统一管理,将AI能力标准化、易用化,为产业机构的定制化高效开发铺平道路。
同时,拥有全栈开发能力的CybotStar极大压缩了企业场景适配的成本,能够迅速实现企业智能化场景的快速搭建,支持丰富的模型选择,同时提供极速的推理速度,帮企业加速智能化转型。
依托7000多家跨领域的服务经验,百融云创立足产业需要,从产业的真实需求中为大模型提供落地之策。基于CybotStar,产业机构可以开发专属的数字员工、数字人、运营助理和客服助理等。
我们相信,未来任何一个企业开展业务,都将有数字员工、智能体或者数字人参与其中。
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