数据成为企业落地大模型的核心挑战
7个月前 (05-13) 16 0
“目前,数据问题已成为企业落地大模型的核心挑战之一。”近日,在接受记者采访时,北京灵奥科技CEO厉启鹏表示,在生成式AI时代,大模型的应用落地与数据的情况紧密相关。
从企业需求来看,企业业务数据随着企业运营实时变化,模型需不断学习不同来源的、持续变化的业务信息。然而数据的类型繁多、格式杂乱且来源无法统一。
同时,数据隐私和大模型使用的安全合规是企业业务不能触碰的红线。企业既要让模型理解好数据,又需要做到安全合规。不同大语言模型由于训练数据来源不同,侧重点有差异,导致模型会存在偏见。企业需要评估不同模型的能力以及为不同业务场景选择合适的模型。
北京灵奥科技CEO厉启鹏
厉启鹏认为:“大模型中间件介于大模型和应用之间,帮助企业解决数据问题,打通大模型企业端落地‘最后一公里’,是企业构建AI应用的必备组件。”
公开信息显示,北京灵奥科技是一家快速成长的初创企业,致力于推动生成式AI技术的普及,从而加速企业的商业成功。公司先后推出了Vanus Connect、Vanus AI和VanChat三款SaaS产品,累计服务全球30,000+用户。目前已经获得靖亚资本、PNP等机构的多轮融资。
为帮助企业解决这些问题,北京灵奥科技(Vanus)将大模型优势和业务数据无缝结合,提供多模型选择,实现商品数据自动同步,包括商品数据自动更新、Shopify数据自动接入等。还可与网站、钉钉、飞书、企业微信等第三方应用无缝集成,助力企业灵活定制机器人,自定义聊天风格、欢迎词、外感颜色等。
目前,北京灵奥科技(Vanus)通过亚马逊云科技的基础云服务、大语言模型、数据存储三类云服务,为企业构建AI Agent平台。
例如,VanChat为南美州某服饰类电商企业提供服务。据介绍,该电商企业拥有两个Shopify电商独立站,商品品类超过10000 。客户每天有大量产品、退换货、物流等问题咨询,需要很多客服人员,管理成本高。而且客服人员下班后仍然有很多客户询问,延时回复不仅导致客户满意度下降,还因此错失了很多商机。
Vanus通过基于Amazon Bedrock、Amazon S3等云服务为Shopify电商客户构建客服类Agent VanChat,为网站购物者提供7*24小时即时问题回复,为企业节省大量人力资源,提高客户满意度。此外,通过VanChat提供的用户意图识别、产品推荐等功能加速用户产品购买,提升网站的销售额。VanChat为该客户带来快速的营收增长,仅上线首月ROI高达611%;同时,了解用户主要关注的产品以及最近常被提及的问题,提供客户洞察。
在厉启鹏看来,数据的理解和使用是关键,企业需要高效管理新数据,确保数据与大模型结合,创造差异化价值。
未来,北京灵奥科技期望在模型训练、数据处理方面与亚马逊云科技加深合作,探索更多AI应用,如持续预训练,以数据基座支撑生成式AI时代的企业成功。
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