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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-02-12 12:20:27
作者：hangyu
阅读量：203
文章目录
得助大模型平台是由中关村科金推出的企业级生成式AI开发平台，旨在帮助企业快速构建和部署智能应用。
以下是对该平台的详细分析：
1.多模态大模型支持
技术基础：集成文本、图像、语音、视频等处理能力，类似GPT-4的多模态模型，支持复杂场景如跨模态搜索（如用文本搜图）。
应用示例：客服场景中，同时解析用户语音和上传的图片，提供精准解决方案。
2.智能体（Agents）框架
任务自动化：通过编排不同AI模块（如意图识别、数据库查询）实现自动化流程，如自动处理客户投诉并生成工单。
协作机制：可能提供可视化界面，允许非技术用户拖拽组件设计智能体。
3.全链路开发工具
低代码/无代码：支持快速原型设计，如通过模板创建营销文案生成器，减少编码需求。
生命周期管理：涵盖数据标注、模型训练（如Fine-tuning工具）、A/B测试到监控（如性能仪表盘）。
智能客服：24/7多语言支持，结合情感分析提升用户体验。
营销内容生成：自动生成个性化广告文案及配图，适配不同平台（如微信、抖音）。
智能培训：创建虚拟讲师，根据员工学习数据推荐课程，模拟实操考核。
数据分析：自动从财报中提取关键指标，生成可视化报告并预测趋势。
垂直行业优化：提供金融、医疗等预训练模型，如医疗问答模型已通过专业术语测试。
高效训练：分布式训练可能将百亿参数模型训练时间从周级缩短至天级，支持弹性GPU集群扩展。
数据加密：传输中使用TLS 1.3，静态数据AES-256加密。
权限管控：RBAC（基于角色的访问控制），审计日志满足金融等行业合规要求。
认证标准：通过等保三级、ISO 27001，支持国产化适配（如华为鲲鹏芯片）。
行业化方案：相比通用平台（如Azure ML），提供零售业库存预测、金融反欺诈等垂直解决方案。
本地化支持：针对中国企业需求，支持私有化部署及定制开发服务团队。
成本降低：企业无需自建AI团队，开发周期从数月缩减至数周。
灵活部署：支持SaaS、私有云及混合部署，适应不同IT策略。
定制化门槛：复杂场景仍需少量数据科学家参与调优。
算力成本：大模型推理可能需高性能硬件，中小型企业或面临成本压力。
目标客户：中大型企业及行业ISV（独立软件开发商），尤其在金融、零售、制造等领域。
生态建设：可能通过API市场吸引开发者共享AI模块，形成行业生态。
某大型物流企业在业务扩张过程中，面临着运输路线规划不合理、仓储管理效率低等问题。传统的物流管理系统难以满足日益增长的业务需求。
引入得助智能大模型一体机后，情况得到显著改善。在运输路线规划上，一体机结合实时交通数据、天气信息、货物重量和目的地等多源数据，利用大模型的强大计算和分析能力，为每辆货车规划最优运输路线。一次，某地区突发暴雨，得助智能大模型一体机迅速调整了途经该地区的货车路线，避免了延误和货物受损，运输效率提高了20%。
在仓储管理方面，得助智能大模型一体机通过分析历史订单数据和库存动态，实现智能库存预测和补货提醒。根据不同季节和市场需求，提前调整库存布局，使仓储空间利用率提升了15%，库存周转率提高了18%，有效降低了运营成本。
点击链接免费试用/预约演示》》
如果你对得助智能大模型一体机感兴趣，不妨申请免费试用。在试用期内，你可以全面体验其在物流路线规划、仓储管理等方面的强大功能，亲自测试它与物流业务的适配度，评估是否能有效解决物流运营中的难题。免费试用为你提供了零风险的评估机会，助你做出明智决策。
在竞争激烈的市场环境中，选择合适的企业大模型应用解决方案对企业发展至关重要。希望通过本文的介绍，能为你在大模型应用和选择上提供有价值的参考。如果你有相关经验或疑问，欢迎在评论区交流分享。
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