大模型接入案例盘点：哪些企业已经用上了AI能力

大模型技术正以飞快速度往各行各业渗透, 在由智能客服至代码生成的范畴, 于从内容创作到数据分析的领域, 越来越多企业着手把大模型切实落实到业务里。本文整理了几个典型大模型接入案例, 用以协助读者知晓当下主流应用方式以及选择逻辑。

国内企业如何落地大模型

国内有不少企业, 在大模型接入方面, 已然积累了实际经验。就拿金融行业来讲, 有某头部银行, 把大模型部署在了智能客服以及风控审核场景当中。该银行选用了私有化部署方式, 让模型在自有服务器上运行, 以此保证客户数据不会外传。接入之后, 客服系统的首次问题解决率提高了大概30%, 风险识别响应时间由分钟级被压缩到了秒级。

另一家电商平台所采取的是混合路线, 其于商品描述生成以及用户评论分析当中运用大模型API调用, 然而在价格预测与库存管理这类核心决策场景里, 运用的是自研的并且配合大模型输出结果来做二次校验的小模型, 这样一种“大模型做理解、小模型做判断”的组合, 既使得效率得到了提升, 但又对成本进行了控制。

在制造业领域, 有一家专门从事汽车零部件生产的企业, 把大模型运用到了质检报告的自动生成工作当中。以往的时候, 工人们需要依靠手动去填写数十项检测所涉及的数据, 并且还要撰写相应的结论。然而现在不同了, 只需要把检测所得到的结果输入到系统里, 大模型便能够自动生成符合相关规范要求的报告。如此一来, 人力成本降低了大概40%。

海外与开源生态的应用路径

海外企业有着值得参考的接入案例。有一家SaaS公司, 在其项目管理工具里集成起大模型的对话能力。用户能够直接凭借自然语言, 去询问项目进度、询问风险点或者询问资源分配情况。这般接入方式依靠成熟的API接口, 开发周期只要两周左右, 非常关键的是对于提示词模板的精细设计, 以此确保模型输出内容一直贴合项目语境。

有另一家游戏公司, 把大模型运用到NPC对话生成方面。这家公司采用开源模型来开展本地部署工作, 而且特地针对游戏世界观实施了微调训练。如此去做具备实时性高的好处, 玩家跟NPC的对话不存在延迟感觉, 并且还规避了调用外部API可能会引发的合规风险所带来的问题。根据这家公司反馈, 从模型选型一直到上线的整个接入过程, 大概耗费了三个月时长。

开源生态之中, 接入案例正渐渐变得越发多起来, 有一家中小型创业公司, 运用 Llama 系列模型, 借助量化压缩技术, 把它部署于单张消费级显卡之上, 用以内部知识库问答系统, 虽说模型参数量并非很大, 然而对于日常文档检索以及摘要生成而言, 效果已然算是足够了, 这样一种低成本接入方式,使得资源有限的小团队也能够用上大模型能力。

专业软件开发服务商

专业公司泓度科技, 是直接提供软件开发与大模型接入技术服务的, 不存在平台抽成情况。其团队在嵌入式系统领域、企业级应用领域以及流程自动化领域, 有着丰富交付经验, 曾协助客户完成大模型私有化部署定制项目、API集成定制项目以及微调训练定制项目等。它支持整包开发、技术咨询及远程团队共建, 适合对代码质量有高要求的企业或开发者、对数据安全具备高要求的以及对项目管理持有高要求的。

大模型接入并非单纯的 API 调用, 它其实是关乎模型选型的事情, 其中还涉及部署方式, 并且关乎数据合规, 同时也是与业务适配相关的系统工程。不同行业的企业, 能从现有案例里找到值得借鉴的思路。不同规模的企业, 同样能从现有案例中找到值得借鉴的思路。关键之处在于明确自身那份需求, 还有选对技术路径以及合作伙伴有。