“
引言
科技进步的步伐在通用AI大模型的发展迭代上显得尤为迅猛，其发展速度早已超越了摩尔定律的预测。
然而，大模型的智能能力只有被成功地应用于政府或企业的实际业务场景中，才能真正推动新质生产力的发展。
这期我们想和大家聊一聊，政府和企业如何私有化应用AI大模型，培育内部新质生产力。
大模型有哪些优势和硬伤呢？
优势
通用大模型最厉害的地方，在于它能以接近人类的方式进行交流和思考，更为重要的是，它还能利用已掌握的推理逻辑和知识，动态的生成与预期接近的答案。
硬伤
通用大模型再厉害，也有两个硬伤。
1、它一定不懂我们政府或企业内部的实际信息、我们实际的内部业务规则、我们实际的业务痛点，因为这些实际数据并不是公开的，而是政府或企业私有的。
2、真正商用时，用户想要的是确切的答案，而不仅靠概率推理生成接近的答案，否则用户无法真正放心使用。
目前我们有哪些可行的应用模式？
开源通用大模型私有化部署
把开源的通用大模型私有化部署到你的企业，这时它就不是你的外部顾问，而是真正入职到你企业的全职员工。
配置专属知识库
给它配一个内部知识库，包括行业的业务知识文档、你企业内部的业务规则、内部的指标定义、可访问你内部系统的数据接口等，让它自学。
大模型的自学能力非常强，可能不到一天的时间就能全部学会，此时，大模型才真正深入了解您的企业，它自然也就成为您企业最资深的业务需求分析专家。
注意：
大模型只分析问题需求，清晰界定问题和需求，具体分析任务不是由它来执行，下面我们会详细讲到。
构建不同领域的AI智能体（Agent）
根据你希望它帮你解决什么问题，给它配一些该领域的机器人专家。
它们都是专注于完成某项特定任务的专家，有的擅长查数、有的擅长分析图片或视频、有的擅长生成图片或视频、有的擅长业务归因、有的擅长警示风险、有的擅长安排计划等，我们叫AI 智能体（Agent）。
因为这些特定任务的专家，接收的指令较单一，输出的结果模式也较单一，所以这些机器人专家输出的答案会比大模型更精准、更靠谱。
当然这些机器人专家需要有一个管理工具进行管理，好比提供一个私有房间给它们，让它们可无障碍交流，为它们提供网络，和外部交流。
应用尝试
通过以上的应用配置，大模型已经成为企业专属的资深业务需求分析专家，您可以充分利用它顺畅交流的能力，精准分析并理解你的问题，清晰界定你的问题，然后把问题分类，根据问题分类找对应擅长解决该类问题的机器人专家们。
大模型还有一项很关键的任务，就像领导安排工作给下属一样，要把任务指令、必要输入的背景信息和条件，以及要求它们输出的内容格式，明确交待给每一个机器人专家，然后就由机器人专家们执行并返回专业可靠的结果。
如果你没有要求返回的结果要润色，它就把专业答案直接告诉你。如果你提问时还需要它润色一下，添加点好词好句，则它会根据机器人专家返回的干货，再润色一下提交给你。
数智云·智能分析助手
上面讲得可能还比较抽象，就用我们数果智能分析助手的实践来说。
我们主要解决的问题是：
在用户需要做业务计划、实际办理业务、分析业务和做业务绩效总结报告时，智能分析助手自动为用户提供所需要的数据分析结论和决策建议，从而降低数据和AI使用的门槛，就像随时有一个数智参谋在你身边给你出谋划策。
所以数果智能提供了一个目前业内很靠谱的开源大模型（而且方便企业低成本私有化部署的），配置了能容纳各种材料的知识库，例如包括业务文档、指标定义、信息系统接口定义等，让你把你企业的私有信息导入到知识库，它就能成为你企业最资深的数据分析需求顾问，它懂你的业务知识、懂你的内部流程、懂你内部有什么约束条件、懂你的指标体系逻辑、懂你企业内部有什么数据可查询分析等。
然后，我们安排了指标和标签计算的机器人、指标和标签查询机器人、数据分析机器人、业务预警机器人、业务归因分析机器人，图表生成机器人、业务决策支持机器人、数据报告生成机器人等，帮助大模型自动化、专业化地执行它安排的任务。
这样，一个专业的数智化专业团队，随时可以在你需要的时候为你服务，而且还永远在线不下班。
