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數(shù)勢聯(lián)動百川,發(fā)布首批大模型聯(lián)合解決方案,推動中國大模型價值落地

 2024-02-27 17:31  來源:互聯(lián)網(wǎng)  我來投稿 撤稿糾錯

  阿里云優(yōu)惠券 先領券再下單

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

垂直領域大模型大幅降低了數(shù)據(jù)服務的使用門檻,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)在激烈市場競爭中脫穎而出的關鍵。大模型技術的出現(xiàn)和發(fā)展,使得數(shù)據(jù)服務變得更加智能和自動化,進一步降低了使用門檻。借助這一技術,企業(yè)可以高效地挖掘數(shù)據(jù)價值,改變過去傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方式的路徑長、存在明顯人力瓶頸等問題,通過使用人員自然語言的交互,快速完成準確的數(shù)據(jù)分析需求,為決策提供有力支持。在這個過程中,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,將更多精力投入到創(chuàng)新和優(yōu)化業(yè)務上。由此,企業(yè)產(chǎn)能得到了顯著提高,實現(xiàn)了規(guī)模效應和利潤的最大化。

然而,想要實現(xiàn)上述場景,企業(yè)除了加強數(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方面下功夫:

首先,完善數(shù)據(jù)基礎設施。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的基礎。企業(yè)需要投入資源,建立健全的數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和分析體系,確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。

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

最后,深化數(shù)據(jù)應用場景。企業(yè)需積極探索數(shù)據(jù)在不同業(yè)務領域的應用,通過更高效與實際業(yè)務相結(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)務決策提供有力依據(jù)。

大模型在數(shù)據(jù)分析領域的智能應用將是企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的重要推動力。此次雙方的合作,便是將數(shù)勢科技在指標平臺、標簽平臺的產(chǎn)品優(yōu)勢與百川Baichuan2-Turbo大模型+搜索增強能力進行強強聯(lián)合,為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展帶來革命性改變,聚焦數(shù)據(jù)分析應用場景,實現(xiàn)新的增長曲線。雙方通過產(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、消費零售在內(nèi)的先進企業(yè)打造基于指標+標簽的語義層的高可用智能數(shù)據(jù)分析平臺,讓用戶能夠以自然語言與數(shù)據(jù)對話,完成數(shù)據(jù)價值挖掘與分析應用,實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化,助力企業(yè)持續(xù)發(fā)展。

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

在大模型落地應用方面,百川智能認為搜索增強是關鍵,能夠有效解決幻覺、時效性差、專業(yè)領域知識不足等阻礙大模型應用的核心問題。一方面,搜索增強技術能有效提升模型性能,并且使大模型能“外掛硬盤”,實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)實時信息+企業(yè)完整知識庫的“全知”;另一方面,搜索增強技術還能讓大模型精準理解用戶意圖,在互聯(lián)網(wǎng)和專業(yè)/企業(yè)知識庫海量的文檔中找到與用戶意圖最相關的知識,然后將足夠多的知識加載到上下文窗口,借助長窗口模型對搜索結(jié)果做進一步的總結(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,從而實現(xiàn)各技術模塊之間的聯(lián)動,形成一個閉環(huán)的強大能力網(wǎng)絡。

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

憑借數(shù)勢智能分析助手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

以大模型能力賦能數(shù)據(jù)分析領域應用,通常企業(yè)會使用大語言模型直接驅(qū)動數(shù)據(jù)庫,通過AI生成的SQL語句,實現(xiàn)用戶問答數(shù)據(jù)自動獲取,但此標準方案存在效果瓶頸和性能風險,譬如企業(yè)級數(shù)據(jù)查詢準確率低、多表關聯(lián)查詢方式導致性能不可控、面對海量數(shù)據(jù)時導致的高額表結(jié)構(gòu)學習成本,以及單純靠大模型生成SQL 無法解決高級反復的分析問題等問題。舉例來說,當用戶查詢“今年XX基金的申購額與贖回額分別是多少”時,由于指標語義模糊并涉及到跨表多指標查詢等問題,傳統(tǒng)的NL2SQL方式難以實現(xiàn)。

為解決此問題,數(shù)勢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)勢原有指標平臺和標簽能力與大模型基座結(jié)合,幫助客戶實現(xiàn)從自然語言查詢到精準的指標語義層進行關聯(lián)與展示,最終完成再到查詢?nèi)蝿請?zhí)行的更優(yōu)路徑,真正實現(xiàn)問答數(shù)據(jù)自動獲取,并在準確率效果與性能穩(wěn)定性層面帶來明顯提升。

百川與數(shù)勢強強聯(lián)合,大模型應用解決方案實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化

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)勢科技在大金融和消費零售等領域的行業(yè)儲備進行模型裁剪與微調(diào)。企業(yè)將多種數(shù)據(jù)源接入系統(tǒng),首先進入數(shù)勢科技的指標和標簽平臺,平臺通過高性能的指標加速引擎,對企業(yè)數(shù)據(jù)進行定義,規(guī)范化加工原子指標、維度等,統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑,在此基礎上,平臺還采用”積木式“組裝派生和衍生指標,實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)與指標語義的一一對應,讓數(shù)據(jù)具有業(yè)務屬性,降低后續(xù)數(shù)據(jù)使用歧義與濫用。完成數(shù)據(jù)語義層加工后,各類數(shù)據(jù)再通過指標API服務支持多種數(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、營銷洞察、智能辦公等應用場景。

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,自動歸因分析、圖表自動推薦和生成,以及總結(jié)報告自動生成等核心功能均應用了數(shù)勢智能分析助手產(chǎn)品的Agent架構(gòu)。這個過程中,借助Agent架構(gòu)首先完成復雜分析任務拆解,并通過API Function Call調(diào)用多種分析接口進行任務編排,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”每次僅可實現(xiàn)單一任務查詢“的限制,針對復雜事件具備規(guī)劃能力。舉例來說,當客戶提問:華東區(qū)XX基金的代銷金融產(chǎn)品申購費周環(huán)比為什么下降了?請找到原因并提供決策建議。自動化數(shù)據(jù)分析歸因步驟如下:

第一步,基于指標樹,自動拆解異常指標的子指標,自動定位,給出影響指標波動的最大貢獻子指標,大幅提升了業(yè)務團隊使用的效率與準確性;

第二步,支持用戶通過對業(yè)務數(shù)據(jù)進行維度歸因、因子歸因、時間序列歸因與相關性分析等多種洞察方法,完成數(shù)據(jù)波動自動歸因;

第三步,綜合人工經(jīng)驗和機器智能分析,自動生成分析報告。

實現(xiàn)大模型商業(yè)化落地,引領國內(nèi)先進企業(yè)數(shù)智化分析發(fā)展

對于此次合作,百川持積極態(tài)度,認為數(shù)勢科技的核心團隊在幫助大金融、高科技制造和消費零售領域?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面積累了深厚經(jīng)驗,擁有過硬的應用產(chǎn)品能力和豐富的行業(yè)Know-how,相信此次百川和數(shù)勢科技合作能夠在企業(yè)數(shù)據(jù)分析領域?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,真正為帶來更為卓越的業(yè)務洞察能力。百川團隊致力于幫助大眾輕松普惠地獲取世界知識和專業(yè)服務。今后雙方將通力合作,為客戶提供有價值、可落地,具備商業(yè)化能力的大模型應用產(chǎn)品。

數(shù)勢科技則表示,成為企業(yè)首選長期技術合作伙伴是公司的長期使命,自成立以來,已服務了包括沃爾瑪、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企業(yè)客戶。此次雙方解決方案的落地,數(shù)勢與百川充分發(fā)揮了各自優(yōu)勢,形成能力集成與互補,率先實現(xiàn)大模型商業(yè)化,處于行業(yè)發(fā)展前列。未來,堅持實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值普惠化的理念,數(shù)勢科技也將與更多主流大模型能力進一步融合,探索更多可落地應用,讓技術創(chuàng)新為實現(xiàn)企業(yè)價值而生!

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