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但真正测试时,经常会遇到一个问题:用户明明是在接着上一句话问,智能体却像没听懂一样,重新回答。
AutoGen是微软研究院于2023年9月开源的多智能体协作框架,经过两年迭代至v0.4版本,已具备企业级部署能力。
采购专员需要逐份打开、逐项核对、逐条记录。审核一家新供应商,平均耗时2-3天。遇到资质不全或信息有误的,还要来回沟通,时间更长。
在具体实现上,有企业采用 ZGI 作为多租户AI平台的底座方案,其权限隔离、数据隔离、计费隔离能力覆盖了上述全部设计。
今年年初,我们帮一家制造企业做技术文档知识库选型。看了5款产品,厂商演示时都说自己“精准”“智能”“理解能力强”。
在具体实现上,有企业采用 ZGI 作为RAG检索的编排平台,其多路召回、重排序、上下文增强能力覆盖了上述检索策略。
在具体实现上,有企业采用 ZGI 作为知识管理平台的底座,其文档服务、版本控制、权限体系覆盖了上述全部能力。
政务场景涉及多种AI能力:公文写作辅助、政策问答、数据分析、图像识别……不同能力可能由不同模型厂商提供。每个模型一套API、一套鉴权、一套计费模式,接入成本高、...
Agent编排在Demo阶段看起来很简单:A节点做完做B节点,B节点做完做C节点。
传统的搜索引擎优化(SEO)逻辑是:用户搜索关键词 → 搜索引擎返回网页链接 → 用户点击访问。
员工已经通过企业SSO(单点登录)访问内部系统。大模型服务不能另起一套账号体系,必须与现有SSO打通。
月初预算批了10万,月底账单来了20万。问财务:钱花哪了?财务说:只知道总额,不知道细节。
个人开发者可以在数天内完成一个AI应用的搭建。但在企业级场景下,AI系统的落地周期往往更长、复杂度更高。
开源自建方案: 使用开源软件(如Dify、FastGPT、QAnything等)自行部署和二次开发。
发票上的公司名称对不对?金额和申请单是否一致?发票号码是否重复?税率是否符合政策?章有没有盖反?……
不是所有场景都需要向量数据库。开发测试阶段,用本地数组存储向量也能跑。但一旦进入生产环境,向量数据库就是必需品。
客服需要阅读用户输入,判断问题类型,再对照分工表确定处理部门。新员工分类准确率约75%,错误分类导致工单被多次转手。
2023年初,ChatGPT刚火起来的时候,我问一家制造企业的CIO:“你们打算怎么用AI?”
这篇文章结合实战经验,拆解Agent编排中的条件分支、并行执行、异常处理三大核心能力。
知识图谱这几年很火。很多企业花大力气把业务数据变成“实体-关系-属性”的三元组,希望能让AI更好地理解业务。
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