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北京筑龙:探索采购招标领域大模型应用,塑造新质生产力

时间:2024-05-09  |   来源:互联网  

随着AI技术的飞速发展,尤其是ChatGPT等技术的崛起,人工智能领域正在经历前所未有的变革。如果说2023年是AI元年时,2024年无疑已经站在了这场技术革命的前沿。在这一背景下,各行各业都在积极寻求将AI技术转化为实际生产力的方法,以期推动产业升级和数字化转型。

AI大模型技术凭借其强大的数据处理和分析能力,在文档解析、对话交互、数据解读等方面展现出了卓越的性能。然而,与此同时,其局限性也逐渐暴露出来。数据安全、业务建模、模型泛化等问题成为了制约AI大模型技术进一步发展的关键因素。特别是在处理特定问题时,大模型产生的答案有时缺乏足够的数据支撑,容易带有“杜撰”的成分,这在一定程度上影响了其应用的可信度和可靠性。

为克服这些局限,北京筑龙在采购招标领域进行了大模型应用的深度探索,并取得了显著成果。通过智宇AI中台,北京筑龙成功地将大模型技术与采购招标业务紧密结合,推动了多个业务场景的智能化变革。

在智宇AI中台的赋能下,北京筑龙不仅利用大模型技术结合提示词和自有数据,生成了专有知识问答系统,为企业的各个专业岗位提供了精准、高效的信息支持。同时,通过将大模型与行业知识相结合,北京筑龙还构建了垂直行业场景模型,如智能辅助评标、智能物料等。这些智能化应用不仅提高了业务处理的效率,还确保了数据的准确性和可靠性,极大地便利了企业的采购招标工作。

在应对大模型技术的局限性方面,北京筑龙对通用大模型采取了“入职培训式”的加持策略。例如对于央国企数据敏感不出域等特征,智宇AI中台实现了采购数据洞察与大模型的结合,通过深入挖掘并整合业务数据,为企业提供更全面、深入的数据支持,满足了企业采购供应链的智能化业务需求。这种策略不仅克服了大模型技术的局限性,还进一步提升了其在采购招标领域的应用效果。

北京筑龙的成功实践为AI技术的应用和发展提供了新的思路和方向,展示了AI技术在推动产业升级和数字化转型中的重要作用。下一步,北京筑龙将继续深化大模型在采购招标领域的应用,推动技术的裂变和智能化落地。同时,将依据沉淀的适应大模型B端落地的应用范式,分批次地对“大采购”进行智能化提升,为企业和行业的发展注入新的动力,为行业的数字化转型和产业升级贡献更多力量。