Dify 是一个开源的大型语言模型 （LLM） 应用程序开发平台。它结合了后端即服务和 LLMOps 的概念，使开发人员能够快速构建生产级生成式 AI 应用程序。即使是非技术人员也可以参与到AI应用的定义和数据操作中。
通过集成构建 LLM 应用程序所需的关键技术栈，包括支持数百种模型、直观的 Prompt 编排接口、高质量的 RAG 引擎和灵活的 Agent 框架，同时提供一套易于使用的接口和 API，Dify 为开发人员节省了大量重新发明轮子的时间，使他们能够专注于创新和业务需求。
可以把像LangChain这样的库想象成带有锤子、钉子等的工具箱。相比之下，Dify 则提供了一个更易于生产的完整解决方案， Dify 是一个具有精细工程设计和软件测试的脚手架系统。
Dify 是开源的，由专业的全职团队和社区共同创建。您可以基于任何模型自行部署类似于 Assistants API 和 GPT 的功能，通过灵活的安全性保持对数据的完全控制，所有这些都在一个易于使用的界面上完成。
Dify主要特点和功能包括：
1, 提供多种类型应用的可视化编排，应用可开箱即用，也能以“后端即服务”的 API 提供服务。
2, 支持接入长文本（数据集），可全自动完成文本预处理，使用用户的数据作为上下文。
3, 具有可视化编排 prompt 的功能，通过界面化编写 prompt 并调试，能在几分钟内发布一个 AI 应用。
4, 支持基于不同的大语言模型（LLM）构建 AI agents 和智能助手，目前已支持市面上所有流行的 LLM，包括开源模型。针对不同模型厂商支持的推理框架不同，提供了 function calling（函数调用）和 react 两种推理模式。
5, 提供一系列工具让 LLM 根据需要调用，以解决多步骤的复杂问题场景。例如，首发提供了 11 个第一方实用工具，包括 Google 搜索、DALL·E 绘画、vectorizer.ai、chartgenerator、webscraper、wolframalpha、youtube 视频统计、stablediffusion、雅虎财经、维基百科、time 等，同时支持开发者使用自定义的 API 接入工具（目前支持从 openapi/swagger 和 openai plugin 规范文件导入）。
1 个月前
德国Comarch ERP Enterprise 是一款全面的企业资源规划 (ERP) 系统，专为寻求在流程方面提高 ERP 系统用户技术进步水平的企业而设计。它是一款现代化的 ERP 系统，具有高度的灵活性和可扩展性，能够满足各种规模和行业的企业的需求。 Comarch企业软件公司最近撰文：“ChatERP: Quantensprung im Enterprise-Resource-Planning”，即ChatERP在企业资源规划中的巨大进步。这份白皮书提到ERP系统是企业的核心，整合了关键业务流程和数据。过去，AI在ERP中的应用成本高且复杂，主要适用于大企业。但生成式AI和大型语言模型（如ChatGPT）的出现改变了这一状况，使得中小企业也能利用AI提升竞争力。这里的关键点是生成式AI降低了使用门槛，使得ERP中的AI助手变得可行。 1. 引言与背景 ERP系统的重要性：作为企业核心，整合关键业务流程（生产、采购、销售等）及数据（客户、订单、库存等）。AI在ERP中的演变：传统AI（如机器学习）成本高、数据需求大，仅适用于大企业；生成式AI（如ChatGPT）通过大型语言模型（LLM）降低门槛，使中小企业也能利用AI提升竞争力。ChatERP的定位：Comarch ERP Enterprise（6.4+版本）内置的多语言AI助手，通过自然语言交互革新ERP使用方式。 2. 改善可用性与降低使用障碍 自然语言交互：用户可通过对话形式与ERP系统互动，支持多语言，会话上下文感知。 动态帮助系统：基于RAG（检索增强生成）技术，AI助手深度理解ERP系统细节，无需额外训练。替代静态文档，提供实时、步骤化指导（如创建新文章、导航功能）。 降低学习成本：新用户快速上手，缩短培训时间；有经验用户更快掌握新功能。减少对IT支持的依赖，释放IT团队资源用于创新任务。 3. 通过语音/文本命令高效控制应用 多模态交互：支持传统UI操作与语音/文本指令结合，提升效率。应用场景： 快速导航：直接跳转深层功能（如“打开分类为家居用品的文章”）。数据操作：创建/打开记录（如“为Mustermann公司新建订单”并预填数据）。自动化任务：处理重复性工作（数据清理），但关键操作需人工审核。 类似消费级助手（如Siri）：但针对企业复杂场景优化，通过API集成ERP功能。 4. 通过聊天探索ERP数据价值 数据查询与分析： 自然语言生成报告（如“显示上季度各地区销售额”），自动生成图表或摘要。预测与洞察：销售趋势预测、库存优化建议。 降低数据分析门槛：非技术用户无需复杂技能即可获取业务洞察，支持数据驱动决策。 5. 安全与合规 权限管理：通过架构设计确保数据访问合规性（如Berechtigungen权限控制）。数据隐私：企业数据仅用于内部处理，符合GDPR等法规。 6. 实施建议与结论 采用策略： 选择兼容现有系统的AI助手（如ChatERP），分阶段部署，从小任务开始。培训员工适应新交互方式，结合传统与AI操作以最大化效率。 未来潜力： 持续优化AI模型，扩展应用场景（如供应链优化、客户行为分析）。推动ERP从“记录系统”向“智能决策支持系统”转型。 核心价值总结： ChatERP通过自然语言交互、动态帮助、语音控制及智能数据分析，显著提升ERP系统的易用性、效率和决策支持能力，尤其助力中小企业以更低成本实现数字化转型。
2 个月前
借助SAP Business AI，您可以在面对挑战时获得支持，并实现潜在的数百万欧元成本节省。 SAP提供具备直观、灵活且强大AI功能的应用程序，帮助客户优化业务流程。 通过AI代理和全面的流程上下文提升企业整体效率 Joule中的AI代理能够理解您的业务流程，并安全、受控地访问您的数据。凭借超过1,300种技能，它们可使导航和交易任务的执行速度提高多达90%，并跨所有企业流程协同工作，以解决最复杂的任务。 将企业生产力提高30% SAP目前拥有130多个活跃的AI场景，并计划到2025年底增加至400个，为各个业务领域提供广泛的AI解决方案，助您更快、更高效地达成目标。 领先AI供应商为您的个性化业务需求提供定制支持 借助创新的AI技术以及我们顶级合作伙伴的大型语言模型，SAP Business AI可为您提供无缝集成的智能解决方案。 大幅提高企业团队的工作效率：在供应链、财务、采购、HR、销售等业务领域，创造切实的价值。 1，借助AI构建更敏捷、更具韧性且以客户为中心的供应链 通过优化运营、构建高效供应链并促进可持续增长的AI，供应链团队可以实现更优表现。 高效、敏捷且具备韧性的供应链比以往任何时候都更为重要。AI可帮助您获取深刻洞察力，提高供应链的韧性，确保全球物流畅通无阻。您可以充分利用日益复杂的供应链，预测风险并采取即时纠正措施。快速评估风险和潜在延误，关注最关键的货运任务，并确保按时交付。 更快发现错误 及早识别制造过程中的偏差，提高员工生产力，确保质量一致性，并将检验成本降低25%²。 降低50%²的交付成本 自动化入库处理以降低物流成本，检测异常情况，并自动录入数据以加速处理。 2，利用AI优化财务管理，提高收入，增强风险控制 财务团队可借助AI优化运营现金流、提高收入增长，并优化净利润率，为企业创造真正的价值。 应收账款核对工作量减少71% 消除人工付款核对，实现AI驱动的对账和付款通知提取，优化应收账款管理。 降低因欺诈造成的收入损失 利用AI与SAP S/4HANA Cloud Private Edition中的SAP Business Integrity Screening，提前识别并防范欺诈行为。 3，借助AI优化采购支出、降低风险并提升供应链效率 利用Business AI提高供应商绩效和运营效率，同时节省成本。 市场竞争分析速度提升90% 借助AI优化市场调研和供应商选择，加快品类策略制定。 采购流程信息搜索速度提高95% 通过Joule的自然语言界面快速查找采购数据，加速决策制定。 外部职位描述创建速度加快85% 将要点转化为详细的职位描述，并翻译成20多种语言。借助智能筛选，精准匹配顶尖人才。 4，利用AI赋能人力资源，使员工成功并提升企业敏捷性 人力资源团队可利用AI提升员工参与度和留存率，更快招聘合适人才，并节省成本。 日常HR任务完成速度提高90% Joule集成自然语言处理，可轻松导航SAP SuccessFactors模块，快速完成招聘、入职、薪资发放等任务。 申请审核速度提升80% 加快招聘决策，通过AI筛选候选人，使其资质与职位要求精准匹配。 5，利用AI提高销售和服务效率，提供卓越客户体验 通过降低获客成本、优化销售周期并提升客户忠诚度，提高企业收入。 SAP Business AI for Customer Experience助力销售、服务和营销全流程的智能化，借助Joule释放洞察力，增强业务影响力，提供个性化体验，助力企业提升客户互动质量。 显著缩短案件转办和查询时间 利用Joule代理自动分类客户案例，主动提供答案，优化销售和服务质量。 销售例行任务完成速度提高80% 在SAP Sales Cloud中与Joule Copilot“对话”，利用智能分析将潜在客户转化为实际客户。 6，利用AI优化营销和电商，提升客户互动 利用AI扩展全渠道互动，提供个性化体验，优化电商产品搜索，提高企业收入和利润率。 目标客户群体细分速度提高90%² 借助Joule快速创建客户群体细分，利用AI轻松制定和衡量营销旅程及关键成功指标。 实现更精准的个性化推荐 基于客户行为、购买历史和搜索模式提供个性化推荐。分析库存、销售趋势和订单历史，预测需求并优化库存水平。 7，利用AI提升IT和开发能力，加速产品创新 通过AI提高企业业务连续性，提升生产力和系统可用性，减少安全事故，并提高IT项目成功率。 SAP BTP凭借生成式AI，优化数据管理、自动化流程、推动创新，并提升开发人员效率，让您的团队实现更大成就。 应用程序开发成本降低30% 借助SAP Build Code的AI驱动编码工具，加速应用开发。 SAP应用管理效率提升75% 通过SAP Automation Pilot的智能提示，自动化工作流，减少手动DevOps任务。 (信息来源：SAP官网)
2 个月前
如何整合大模型API并提供开发者服务 随着人工智能技术的快速发展，越来越多的开发者希望在自己的应用中集成AI能力，如自然语言处理、图像生成、语音识别等。如果你计划搭建一个AI平台，并向开发者（B2C）提供AI API服务，那么本文将详细介绍如何整合现有大模型的API，并成为官方分销商。 1. 选择合适的大模型API 当前市场上已有多个强大的AI大模型提供API服务，以下是几家主流供应商： OpenAI（ChatGPT/GPT-4）：适用于通用对话、文本生成、代码补全等。 Anthropic（Claude）：擅长安全对话和长文本理解。 Google Gemini（原Bard）：适合多模态（文本、图像）AI应用。 Mistral AI：提供高效、开源的AI模型，适合灵活集成。 Hugging Face：开放API，可用于多种NLP任务。 Stable Diffusion/DALL·E：用于图像生成。 Whisper API：优秀的语音识别能力。 选择API时，需要考虑成本、调用限制、商业许可、模型能力等因素。 2. 如何获得大模型API的分销权限？ 如果你希望不仅是API的用户，还能将API分发给开发者，需要与AI公司建立更深层次的合作关系。不同公司有不同的合作方式： OpenAI（ChatGPT/GPT-4） 标准API使用：直接在OpenAI官网注册并获取API Key。 企业级API访问：通过 OpenAI Enterprise 申请更高额度的API。 成为OpenAI API Reseller（API分销商）：需要直接联系OpenAI商务团队（sales@openai.com）并提供业务计划，通常要求较大的流量或消费额度。 Anthropic（Claude） 访问 Anthropic API 并申请企业合作。 需要提供详细的业务应用场景，并确保数据安全合规。 直接联系 sales@anthropic.com 申请API分销权限。 Google Gemini（原Bard） 使用 Google AI Studio 获取API。 申请Google Cloud AI企业级API，并与Google商务团队合作。 通过 Google Cloud AI Solutions 申请大规模API使用权限。 Mistral AI 访问 Mistral API 并申请企业级合作。 直接联系 Mistral 商务团队申请API分销许可。 Hugging Face 访问 Hugging Face Inference API。 联系 Hugging Face 申请企业API许可，并可能合作进行API优化。 3. 技术架构：如何整合多个API？ 如果你希望提供一个集成多个AI API的服务平台，你需要构建一个API管理系统，包括： （1）API网关与管理 API网关（API Gateway）：使用 Kong、AWS API Gateway、Apigee 统一管理所有API。 身份认证（Authentication）：使用 JWT Token 或 OAuth2 进行用户管理。 负载均衡与缓存：结合 Redis 或 Cloudflare 优化API请求速度。 （2）用户管理与计费系统 API密钥管理：允许用户注册并申请API Key。 调用监控与限流：防止滥用，确保稳定性。 计费系统：使用 Stripe、PayPal 提供按量计费或订阅计划。 （3）前端支持与开发者体验 API文档：使用 Swagger UI 或 Redoc 提供清晰的API说明。 SDK支持：开发 Python/Node.js SDK 方便开发者集成。 在线测试环境：允许开发者在Web端试用API调用。 4. 商业模式：如何盈利？ 如果你计划向开发者提供API服务，可以采用以下盈利模式： （1）免费+付费模式 提供 免费调用额度（如每月100次），超出后按量付费。 按不同模型提供不同的价格（GPT-4 高级版 vs GPT-3.5 免费版）。 （2）订阅模式 个人套餐：低价格，适合独立开发者。 企业套餐：支持高并发调用，并提供专属API密钥。 定制服务：为大型企业或团队提供专属AI API。 （3）增值服务 提供高优先级的API访问，减少延迟。 允许用户定制API模型参数，提高个性化。 结合其他工具，如AI自动化工作流、数据分析等。 5. 未来展望 随着AI技术的普及，越来越多的开发者希望将大模型能力集成到他们的产品中。如果你能整合多个AI API，并提供易用的开发者服务，将能在这一市场获得先机。通过与OpenAI、Anthropic、Google等公司建立合作，并搭建高效的API管理系统，你可以打造一个强大的AI API分发平台，为全球开发者提供优质的AI服务。 如果你有意向进入这一领域，不妨立即申请各大AI公司的企业级API，并开始搭建你的API分发平台！
2 个月前
作为工业人工智能产品平台，可以有几种不同的商业模式和产品方向： 1. AI SaaS 平台（软件即服务） 核心功能： 预测性维护（Predictive Maintenance）：利用AI分析设备数据，提前预警故障，减少停机时间。 质量检测（AI-powered Quality Inspection）：基于计算机视觉的自动缺陷检测，提高生产效率。 智能调度（Smart Scheduling）：优化生产计划，提高资源利用率。 工业数据分析（Industrial Data Analytics）：提供数据可视化、智能BI、异常检测等功能。 盈利模式： 按订阅收费（SaaS）、按API调用次数收费，或者定制化解决方案。 2. 工业AI解决方案（定制化产品） 面向行业： 制造业（智能生产、智能检测） 物流与供应链（智能仓储、自动调度） 能源与电力（设备运维、能效优化） 产品类型： 软硬件结合的工业AI系统，如 AI+IoT 设备。 AI算法模型，提供API或本地部署。 定制AI解决方案，针对企业需求开发。 盈利模式： 项目制收费、软件授权、数据订阅服务等。 3. 工业AI开发平台（PaaS） 提供开发工具、API、预训练模型，帮助企业快速搭建工业AI应用。 目标用户：工业AI开发者、企业研发团队。 盈利模式： 按API调用、计算资源或企业级授权收费。
3 个月前
搭建工业AI咨询平台在生产调度、预测性维护、缺陷检测等场景中，AI技术能够显著提升工业企业的效率和竞争力。
4 个月前
DeepSeek（深度求索）是一家专注于大语言模型（LLM）和相关技术研发的创新型科技公司，成立于2023年7月，由知名量化私募巨头幻方量化创立。DeepSeek的AI产品主要包括以下几类： 语言模型 DeepSeek-LLM：如包含67亿参数的DeepSeek-67b-base模型，基于海量的中英文token数据集训练，可用于多种自然语言处理任务. DeepSeek-Coder：是代码语言模型，如DeepSeek-Coder-v2-instruct在代码特定任务中性能可比肩GPT-4 Turbo，可辅助编程及代码相关的自然语言处理任务. DeepSeek-Math：旨在提升数学推理能力，例如DeepSeek-Math-7b-instruct等模型，可解决数学问题、进行数学相关的文本生成和问答等. DeepSeek-Prover： 主要用于定理证明，通过优化训练和推理过程，为相关领域的研究和应用提供支持. 多模态模型 DeepSeek-VL：是开源的视觉-语言模型，可用于真实世界的视觉和语言理解应用，如视觉问答、图像字幕生成等. 应用平台 乾坤圈（AI Agent智能体平台）：基于深擎自研的流程引擎研发，能够基于海量的大模型组件进行极速灵活编排，满足大模型场景快速搭建能力需求，内置了20多个工作流最佳实践、50多项金融领域的特色处理组件以及30多款应用场景，主要应用于金融行业. Janus：是统一的多模态理解和生成模型，可应用于多种需要多模态交互的场景. 内容产品与服务 个性化推荐引擎：如穿云箭，依托智能算法模型，基于用户的浏览行为，实现精准的内容推荐，帮助金融机构了解客户需求. 内容服务平台：如风火轮，整合各大财经资讯和自媒体内容，通过SaaS模式分发给客户，让信息获取及时可靠；白羽扇智能内容处理中心则进一步提高了内容分发的个性化和实时性，对投资标的、财经事件进行动态打标，优化客户体验.
4 个月前
AI时代已经来临，人们的办公桌面将会有若干的AI工具，一套AI办公桌面将会受到人们的需求。这里是开发AI桌面办公平台aidesk的一般步骤： 需求分析与规划 明确功能需求：详细列出平台需要具备的功能，如不同AI工具的集成方式、用户界面的布局与交互设计、数据的存储与管理等. 确定用户群体：针对不同的用户群体，如企业办公人员、创意工作者、学生等，了解他们对AI工具的使用习惯和需求，以便更好地设计平台功能和界面 。 规划技术架构：考虑平台的整体架构，包括前端、后端、数据库等的选型和设计，确保系统的可扩展性、稳定性和安全性. 技术选型 前端开发：可选择适合桌面应用开发的技术框架，如Electron。它基于Web技术，能够使用HTML、CSS和JavaScript构建跨平台的桌面应用，具有开发效率高、易于上手等优点，还可以使用一些UI框架如Vue.js、React等，来提升界面的开发效率和用户体验. 后端开发：根据平台的功能需求和性能要求，选择合适的后端编程语言和框架，如Python的Flask、Django，Java的Spring Boot等。后端主要负责处理业务逻辑、与AI模型进行交互、管理用户数据和权限等. AI模型集成：根据需要集成的AI工具，选择相应的AI模型和框架。常见的有用于自然语言处理的Transformer架构、用于图像识别的卷积神经网络等。可以使用现有的开源AI模型，如Hugging Face的预训练模型，也可以根据具体需求自行训练和优化模型. 数据库选择：选择适合存储用户数据、项目数据、AI模型配置等信息的数据库，如MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，或者MongoDB等非关系型数据库. 界面设计与开发 设计界面布局：根据用户需求和操作流程，设计简洁、直观的界面布局。将常用的AI工具以列表或图标形式展示在桌面上，方便用户快速找到和使用。同时，设计合理的工作区和操作界面，用于展示和编辑AI生成的内容. 实现交互功能：使用前端技术实现用户与界面的交互功能，如鼠标拖拽、点击、右键菜单等。用户可以通过鼠标将AI工具拖拽到工作区，进行相应的操作，并能够方便地调整工具的位置和大小。 确保界面响应式设计：使界面能够自适应不同的屏幕分辨率和窗口大小，保证在各种设备上都能提供良好的用户体验. AI工具集成 了解AI工具的接口：对于要集成的AI工具，详细了解其提供的API接口或开发文档，包括输入参数、输出格式、调用方式等，以便能够顺利地与平台进行集成. 编写集成代码：根据AI工具的接口文档，使用后端编程语言编写代码，实现与AI工具的通信和交互。通过调用AI工具的API，将用户输入的数据传递给AI模型，并获取模型生成的结果，然后将结果展示在平台的界面上. 测试与优化集成效果：对集成的AI工具进行全面测试，确保其功能正常、性能稳定。根据测试结果，对集成代码进行优化和调整，提高AI工具的响应速度和准确性。 功能模块开发 智能助手：开发能够理解用户指令并执行相应任务的智能助手，支持语音和文本交互。 文件管理：实现智能文件分类、搜索和版本控制，支持跨平台文件访问。 日程安排：集成日历功能，支持智能提醒、会议安排和冲突检测。 通讯协作：集成即时通讯和协作工具，支持团队沟通和项目管理。 用户体验优化 界面设计：注重简洁、直观的界面设计，提高用户操作效率。 交互体验：优化用户交互流程，减少用户学习成本。 个性化设置：提供丰富的个性化设置选项，满足不同用户的需求。 数据管理与安全 数据存储与管理：建立有效的数据存储和管理机制，确保用户数据、项目数据、AI模型数据等的安全存储和高效检索。对数据进行分类、备份和恢复策略的制定，以防止数据丢失和损坏. 用户认证与授权：设计用户认证和授权系统，确保只有授权用户能够访问和使用平台的功能和资源。可以采用用户名/密码、OAuth等多种认证方式，并根据用户的角色和权限，限制其对不同功能和数据的访问级别. 数据安全与隐私保护：采取必要的数据安全措施，如数据加密、防止SQL注入、跨站脚本攻击等，保护用户数据的安全性和隐私性。同时，遵守相关的法律法规，确保数据的合法使用和处理. 测试与优化 功能测试：对平台的各项功能进行全面测试，包括AI工具的集成效果、界面交互的流畅性、数据存储和管理的正确性等，确保平台能够满足用户的需求和期望. 性能测试：测试平台在不同负载条件下的性能表现，如响应时间、吞吐量、资源利用率等。根据测试结果，对性能瓶颈进行优化，提高平台的运行效率和稳定性. 用户体验测试：邀请用户参与测试，收集用户的反馈和建议，对界面设计、交互流程、功能布局等进行优化和改进，提升用户体验。 部署与维护 选择部署方式：根据平台的使用场景和用户规模，选择合适的部署方式，如本地部署、云端部署或混合部署。本地部署可以提供更高的安全性和数据隐私性，但需要用户自行维护服务器；云端部署则具有更好的可扩展性和成本效益，但需要考虑数据安全和隐私问题. 部署与配置环境：按照选定的部署方式，搭建和配置相应的服务器环境、数据库环境、AI模型运行环境等。将开发好的平台代码部署到服务器上，并进行必要的配置和调试，确保平台能够正常运行. 持续维护与更新：建立持续维护和更新机制，及时修复平台的漏洞和缺陷，优化性能，添加新的功能和AI工具。关注AI技术的发展动态，不断更新和升级平台的AI模型，以提供更强大、更智能的办公体验. 插图：Arc MaxAI
4 个月前
微软研究院表示，现在的AI具备更强的推理能力，AI模型很快将能够处理更复杂的任务。未来将比ChatGPT等传统的聊天机器人更强大，微软正在利用AI代理来连接整个组织的员工，而且透过硬体升级AI将变得更加节能。 周四OpenAI也表示，将推出高价版的聊天机器人ChatGPT Pro新订阅服务，专门为工程和研究板块设计，月费达到200美元。 AI应用持续往前推动，华尔街方面也正密切关注硅谷，在AI上的巨额投资能否带来营收增长。
8 个月前
以下是一些关于 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）企业落地的成功案例： Salesforce Einstein Salesforce 利用 RAG 技术打造了 Einstein 智能助手。 功能与应用：Einstein 可以从大量的客户数据、销售记录、市场趋势等信息中进行检索，并结合生成式回答来为销售团队提供个性化的建议和洞察。例如，当销售代表与客户沟通时，Einstein 能够快速检索相关客户信息和历史交易记录，同时生成针对当前情况的最佳销售策略建议，如推荐合适的产品、提供优惠方案等。 成果与效益：通过使用 Einstein，Salesforce 的客户企业显著提高了销售效率和客户满意度。销售团队能够更快速地响应客户需求，准确把握销售机会，从而增加了销售额和市场份额。同时，客户也受益于更加个性化和高效的服务体验。 Cisco with RAG for Customer Support Cisco 在客户支持领域应用了 RAG 技术。 功能与应用：当客户遇到技术问题时，Cisco 的支持系统可以从庞大的知识库中检索相关的解决方案和技术文档，并利用生成式模型为客户提供清晰、易懂的解答。例如，如果客户报告网络故障，系统会检索类似问题的历史解决方案，并根据当前情况生成具体的故障排除步骤和建议。此外，支持团队也可以利用该系统快速获取相关知识，提高解决问题的速度和准确性。 成果与效益：这大大缩短了客户等待解决问题的时间，提高了客户满意度。同时，Cisco 也降低了支持成本，因为系统可以自动处理许多常见问题，减少了人工干预的需求。 金融行业中的应用案例 某大型金融机构利用 RAG 技术提升风险管理和投资决策。 功能与应用：该机构将大量的金融市场数据、经济指标、行业研究报告等信息整合到 RAG 系统中。在进行风险管理时，系统可以检索历史市场波动数据和风险事件，并结合生成式分析提供当前市场风险的评估和预警。在投资决策方面，系统能够根据用户的投资目标和风险偏好，从海量数据中检索合适的投资组合建议，并生成详细的投资分析报告。 成果与效益：帮助金融机构更准确地评估风险，做出更明智的投资决策。提高了决策的效率和准确性，降低了投资风险，为机构带来了显著的经济效益。 这些成功案例展示了 RAG 技术在不同行业的广泛应用和巨大潜力，为其他企业考虑落地 RAG 提供了宝贵的参考经验。
8 个月前
当将 RAG 企业落地时，以下是一些需要注意的事项： 数据质量与管理： 确保数据的准确性、完整性和一致性。对用于检索的知识库进行严格筛选和清理，去除错误、过时或不相关的信息，以免影响生成结果的质量。 建立有效的数据更新机制，以保证知识库中的信息能够及时反映最新的知识和业务动态。例如，定期更新文档、数据库记录等。 对数据进行分类和标记，便于在检索时能够准确地定位到相关内容。这可能涉及到制定合适的分类体系和标签规则。 查询处理与优化： 针对不规范的查询和短查询，采用合适的处理方法。例如，通过意图分析确定用户意图，缩小召回范围；进行关键词提取，以便根据关键词进行检索；或者主动向用户提问以获取更多信息，从而使查询更加明确。 优化查询的性能和效率，避免出现响应时间过长等问题。可以通过选择合适的索引技术、优化检索算法等方式来提高查询速度。 集成结构化数据：如果企业中存在结构化数据（如关系数据库、Excel 文件等），需要考虑如何将其有效地整合到 RAG 流程中。这可能需要开发相应的数据接口或转换工具，以确保结构化数据能够与非结构化数据一起被检索和利用，为生成更全面和准确的回答提供支持。 模型选择与调优： 根据企业的具体需求和应用场景，选择合适的 RAG 模型架构和相关技术。不同的开源框架或商业解决方案在功能、性能、可扩展性等方面可能存在差异，需要进行充分的评估和比较。 对所选的模型进行调优，包括调整参数、优化训练过程等，以提高模型在企业数据上的表现。例如，可以使用特定领域的数据集进行进一步的微调，使模型更好地适应企业的业务知识和语言特点。 结果评估与反馈： 建立评估指标体系，对 RAG 生成的结果进行客观的评估。这可以包括准确性、相关性、可读性等方面的指标，通过与人工标注的结果进行对比或进行用户满意度调查等方式来衡量生成结果的质量。 根据评估结果，及时收集反馈信息，以便对模型和系统进行进一步的改进和优化。例如，如果发现某些类型的问题经常出现错误回答，可以针对性地调整数据或模型。 安全与隐私保护： 确保企业数据的安全，采取措施防止数据泄露、未经授权的访问等问题。这可能涉及到数据加密、访问控制、安全审计等方面的技术和管理措施。 如果处理的是包含个人隐私信息的数据，必须严格遵守相关的隐私法规和政策，对用户隐私进行保护。例如，在数据收集、存储和使用过程中，明确告知用户并获得其同意，对敏感信息进行脱敏处理等。 可扩展性与兼容性： 考虑企业未来的发展和业务扩展需求，选择具有良好可扩展性的 RAG 解决方案。这包括能够支持更大规模的数据量、更多的用户访问以及更复杂的应用场景等。 确保 RAG 系统与企业现有的技术架构和软件系统具有良好的兼容性，能够方便地进行集成和对接。例如，与企业的业务系统、数据库、应用程序等进行无缝连接，以实现数据的共享和交互。 用户体验与界面设计： 设计友好、直观的用户界面，使用户能够方便地输入查询并理解生成的回答。提供清晰的操作指引和反馈信息，降低用户的使用门槛和学习成本。 优化生成结果的呈现方式，使其易于阅读和理解。例如，对长篇幅的回答进行分段、突出关键信息、提供相关的参考资料或链接等。 成本控制与效益分析： 评估 RAG 项目的成本，包括技术采购、数据处理、模型训练、系统维护等方面的费用，确保在企业的预算范围内。 分析 RAG 系统为企业带来的效益，如提高工作效率、改善客户服务、创造新的业务机会等，以证明项目的投资价值。通过持续的效益分析，不断优化 RAG 系统的应用策略，以实现最大的收益。 法律合规性：了解并遵守相关的法律法规，特别是在涉及知识产权、内容创作、数据使用等方面。确保 RAG 生成的内容不侵犯他人的版权、商标权等合法权益，避免可能的法律风险。 总之，RAG 企业落地需要综合考虑技术、数据、业务、用户等多个方面的因素，通过精心的规划、实施和不断的优化，才能实现其在企业中的有效应用和价值最大化。在实施过程中，建议与专业的技术团队、法律顾问等进行合作，以确保各项工作的顺利进行。
