汉得AIGC中台即将正式发布,助力企业加速智能化应用进程!

紧锣密鼓的“百模大战”持续了三个多月,全球都在对 AIGC 的发展既充满期待,又深感焦虑(如何跟上 AIGC 的步伐)。汉得自 GPT3.0 面世后,就开始探索 AIGC 在B端的应用。我们在各业务领域努力挖掘应用场景,营销端、物流端、车间端、财务端……应用场景将越来越丰富。


我们在探索应用场景的过程中发现,驾驭 AIGC 并将其实际应用落地并非易事,需要掌握很多的方式方法,每一个应用点还需要组合多种技术或工具才能实现,需要大量地进行调优干预等等。这些工程化工作,对于各行各业的企业而言,无疑是有较大门槛的。


术业有专攻,汉得是专门从事企业数字化应用的服务商,那么每接触一项新技术,都会先考虑如何工程化此技术让企业能实际落地,如何在 HZERO 融合中台上沉淀相应的服务组件使其被企业能更便捷地应用,这已经成为我们无需过多思考的习惯了。


我们坚信,AIGC 必将在未来数年引领企业数字化的浪潮。基于汉得融合中台 HZERO ,我们着手打造好“AIGC中台”这一利器,预置“百模”的对接和大量 AIGC 通用应用功能,并提供低代码 AIGC 应用编排工具。


作为HZERO融合中台的新成员,汉得AIGC中台致力于帮助企业高效“善 AIGC 应用之事”。

汉得AIGC中台初版

计划于7月底正式发布

借本次文章先小亮一相


01

汉得AI知识平台

为什么我们会在 AIGC 中台里先做知识问答组件?因为 AI 私有知识库是企业应用 AIGC 最先能够落地且变现价值的方向之一,各行各业的企业都有私有知识积累及应用的需求。


而构建 AI 私有知识库需要有大模型基础应用能力(包括账号管理、Token配额管理等),同时需要建设本地向量库、文档管理、权限管理等能力,支持私有向量化能力、支持多种知识来源(如doc、docx、ppt、pptx、pdf、WebURL等),以及支持知识反馈等扩展增强。


对于企业而言,自建这样一个系统会有比较大的门槛。例如,在应用本地的 Milvus 向量库时,可能会遇到消息队列占用存储空间过多、过快等问题导致向量库异常,而这些问题对于企业来说是难以自我解决的。


因此,我们构建 AIGC 中台 - 知识库组件,以帮助企业更便捷地应用 AIGC 知识问答能力。通过这个成熟的 AI 私有知识库组件,企业可以更快地应用并利用 AIGC 的能力。


汉得 AI 知识平台

借助汉得AIGC中台的知识问答组件,企业可以快速搭建各个领域的知识库,无论是门店销售、售后客服、设备维护或是财务共享,均可以快速利用AIGC带来效率的显著提升。

02

汉得智慧交互平台

除了“知识问答”能力,在各个业务场景里应用 AIGC,还有其他的公共需求。例如,无论在哪个工作场景,用户都希望有一个 AI 助手或虚拟人,能够对话交互、执行任务(模糊指令)等。


以数据应用为例,对于许多企业的管理者来说,查询业务数据是既爱又恨的事情。一方面,获取充足的数据可以有效帮助管理者做出判断和决策;另一方面,管理者必须记住很多报表,并理解每张报表的内容及其逻辑关系,才能准确找到自己需要的数据。


如果有个 AI 秘书(助手)能够理解管理者的需要,自动地帮助管理者搜寻并展现数据,无疑可以大幅提升工作效率。这正是生成式 AI 应用的必要通用能力。


以汉得自己的实际场景为例,我们服务众多客户,并与大部分客户都有着长期合作关系,而这些合作往往是多业务条线的,我们可以与 AIGC 中台的智慧交互助手进行对话,让其帮助我们高效获取客户相关数据。有了这个 AI 秘书(助手),用户似乎不用再学习应该去哪里找数据了,一切就交给 AI 秘书(助手)。


汉得智慧交互平台

汉得智慧交互助手,预置了语音能力、数据查询能力、业务处理能力(如提交请假申请)等等,提供了一个企业 “AI助手”基础版本,大大降低了在各业务场景下构筑AIGC应用的难度。

汉得AIGC中台沉淀的是通用应用功能+工具,为的是让企业更快融入AIGC的世界。通过以上两个例子,我们希望大家对汉得AIGC中台有具体的认识。在一个月后的正式发布会上,我们将分享更详尽的内容,敬请期待。

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