从备案到应用,百融云创为大模型企业级应用打了个样
最近微软和Salesforce之间的Agent竞争愈加白热化,除了竞相推出多款Agents产品外,两家高层甚至开启了唇枪舌剑模式。尽管巨头们纷争激烈,但对于Agent商业化的落地路径却是趋同的,那就是让用户自主构建和管理智能体,驱动AI大模型在企业中的应用。
国内市场也不乏Agent耕耘着,早在百模大战交锋正酣之时,百融云创(百融云-W,6608.HK)便已率先开发Agents产品。近日,该公司基于大语言模型开发的Agent Builder平台——CybotStar正式通过国家网信办备案,这意味着“国行版”Agent商业化的步伐将大幅提速。
CybotStar有何不同?
自从ChatGPT横空出世以来,我们围观了一轮又一轮的大模型内功修炼升级战,同时也目睹了基座大模型市场变得越来越拥挤,Meta已经更新到Llama3,OpenAI也在计划推出GPT-5。随着技术的不断迭代,人们对于AGI的憧憬更加强烈。
如何让这些基座模型的“内功”变得外化,成为一项“拿来主义”的显学?Agent成为了最可能实现的路径,也是百融云创努力达成的方向。
CybotStar正是在这样的愿景中孕育而生。这个定位为“面向企业和开发者搭建的一站式大模型智能体创作及分发平台”,可以拓展大模型的应用外延,解决LLM不懂领域知识、做不了复杂决策、不可靠等问题,让其与垂直行业特定场景实现紧密结合。
据介绍,CybotStar可以根据不同业务场景匹配最适配的大模型,以实现效果和成本间的平衡。同时,为了让大模型发挥更大实际作用,在基座模型之上还需要构建一些关键性技术栈。
百融云创相关人士介绍称,CybotStar秉持几大准绳:第一,要破题Agents市场模式“太重”的藩篱,第二,利用规则策略干预生成内容,摒弃大模型的幻觉难题,同时保留智能涌现魅力,第三,在真实业务场景的交互中,要做到又快又准。
为此,百融云创对于CybotStar进行了多维技术武装,包括应用了丰富的检索策略和先进的模型用于版面分析、query改写、检索精排、引用高亮等环节,可以支持复杂的知识库结构,以及采用了直观的Prompt工程方式、灵活的流程编排、稳定的RAG引擎等,确保模型在不同业务场景中灵活高效地响应用户需求,生成精确内容。
在一系列创新技术的加持下,CybotStar可支持文字、语音等多模态交互处理,回复响应时延低于500毫秒,在真实业务场景准确率可达98%以上,对于文档解析准确率已经超过95%,且有效消除幻觉,生成的内容可监控、可追溯、可调整。
“从部署到应用”一站式抵达
在很多人看来,大模型之于时代的意义堪比互联网产业浪潮,那么Agent便酷似以流量为王的门户网站启航之时的景象,这可谓是一片亟待开发的蓝海市场。
除却百融云创过去十年以高粘性、高留存率构筑起的超过7000家商业机构护城河,CybotStar还向更多的增量用户张开了双臂。
对场景、行业间次元壁的突破,源于CybotStar的“灵活易用”基因。使用者无需掌握编码知识,只需要说清工作流,搭配上专属知识库,同时,平台在强大的算法技术支撑下,可以根据不同的业务场景配置不同类型的插件,并且还可以关联到网页、钉钉等平台方便随时调用。
简单来说,用户和由CybotStar构建的一个或者多个专属智能体之间的距离只有一套界面和API。专属智能体可以进行对话式交互,也可以帮助实现既定任务目标及完成工作流程。
“依托CybotStar低门槛灵活易部署的特性,百融云创致力于让简且美的Agent产品体系赋能千行百业。”百融云创相关人士说道。
据悉,CybotStar可以独立作战,也可以嵌入到商业机构的营销管理、客户运营、客户服务、员工培训、风险管理、办公管理等多个场景的工作流中,即便是一些复杂的任务场景,根据指令序列编排,也能让智能体参与其中。由此,商业机构在业务流程中便可以无痛使用AI技术提升业务效率,降低运营成本。
比如在医药领域,CybotStar通过将用户的自然语言问题映射为对应的工作流,可以协助患者完成健康咨询,进行初步分诊,完成诊断档案的梳理归类。再例如,在金融领域,通过智能体的协助,可以帮助用户建立个性化投资建议、风险分析,指导完成交易操作等。
甚至一些看似不起眼乃至长期被忽视的场景应用空间也可被打开。百融云创相关人士称,CybotStar有助于激活企业的人事物资产,将这些资源转化为生产力。以非结构化数据资产为例,比如在单据识别场景中,通过样本学习,CybotStar平台可以灵活适配发票、合同或者其他类型的文档,能快速准确地完成信息提取和分类,由此大幅降低运营成本。
市场分析认为,以大模型为核心组件的CybotStar因其高灵活性及对于复杂目标的理解力,可以广泛应用于企业的工作流中,与各个场景耦合出结合点,赋能相关工作环节,帮助企业最大化提升生产力,同时也为百融云创构筑起了新的护城河。
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