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大模型正式上岗，化身AI售前助手，已经开始拯救IT售前人了!
在langchao信息内部，一款名为“元小智”的AI助手，已经成为了员工们的得力助手。
不仅能几秒钟读完上百页的招标文件，产品资料问答、信息比对、查询检索等工作也都得心应手。
过去，人工需要几天才能完成的任务，只要几分钟就能搞定了。
而且模型微调、应用开发过程全程零代码，售前团队1人1月即可完成，工作效率UP UP。
售前是IT行业解决方案的构建者，所需具备的技能自然也多种多样，需要“三头六臂”的全能选手才能胜任——
不仅针对IT本专业需要具备扎实的基础知识，还要有良好的市场敏感度、快速学习能力和强大的沟通技巧。
而在IT行业的销售中，招投标又是一种重要形式，因此售前人员还要向投标工作中投入大量精力。
他们要先完成对招标文件的解读分析，精准理解并解答招标文件的技术需求，并在此基础上撰写出符合招标要求的文件。
但交付的时间，往往又极为有限，不仅如此，标书的制作还面临着多重困难。
首先，招标文件内容冗长，而且充满了细节，导致标书材料分析耗时，且关键信息容易遗漏。
但在需求一侧，招投标业务时间窗口十分紧迫，同时又要严格按照业务规则执行，容错率低，对文件内容的精准性要求极高。
这对业务人员的综合经验和技术水平，是一项不小的考验。
同时，他们还需要对公司产品、技术白皮书、标书、解决方案等了如指掌。
但是这些产品及方案材料更新速度非常快，又分散在不同部门，信息整合与查阅工作又是一项新的挑战。
不难看出，仅标书这一项工作就足以让售前人员焦头烂额，更不必说还有一系列其他工作。
面对重重困难，人们想到了让机器替代一部分人工，减轻售前人员的压力——
基于大模型开发的AI助手，在分析处理长文本方面有着得天独厚的优势。
但实际操作起来，很快就又发现了新的问题。
首先，无论是人还是大模型，想要胜任售前岗位，对自身产品信息的了解都是不可或缺的。
对于大模型而言，了解的方式就是建立专用知识库。
一家大型IT公司的全业务线可能包含近千款产品，大到产品迭代型号，小到插槽数量、板卡规格，这些信息都要精准无误，才能让大模型帮助售前完成繁重的产品信息查阅工作。
但这些信息内容繁杂，且数据本身结构化程度低，提取工作复杂，导致专用知识库建设并非易事。
退一步讲，即便有了这样的知识库，基础模型+RAG的模式也不足以满足工作中的专业能力需求——
售前需要撰写的标书文件具有十分专业的行文格式、专业术语，虽然这种模式在问答任务中有一定准确率，但是并不代表理解了招投标工作的业务逻辑。
解决这个问题的办法便是微调，但优质微调数据是一大难题，并且需要开发人员具备丰富的大模型微调经验，研发周期长、试错成本高。
另外，招投标文件包含大量企业隐私数据，必须确保数据绝对安全，因而不能上传云端利用公共大模型进行训练推理，也就是说，企业大模型必须进行本地化私有部署。
这些要求叠加在一起，涉及多环节、工具，使得这样的模型开发本就十分困难且周期漫长。
虽然售前人员最了解业务场景，对这些痛点也是如数家珍，但他们并不具有相应的代码开发能力，更不用说定制化的应用开发了。
不过好消息是，现在大模型应用开发已经没有那么复杂了——即使没有技术出身，只要明确需求，简单学习之后也能上手。
在langchao信息内部，售前部门就已经利用大模型开发平台工具开发出了售前AI助理“元小智”，针对售前工作中的痛点各个击破，将员工从庞杂的工作中解放了出来。
“元小智”可以一键处理招标文件，对招标文件中的重要信息进行全面且准确的解读。
根据项目需求，“元小智”可以高效识别数万字上百页的招标文件，招标关键信息的识别准确率达到85%，秒级提取客户核心需求。
过去需要几天的招标文件分析工作，几分钟就能完成，大幅提升了业务人员的工作效率，缩短时间窗口。
“元小智”还凭借智能问答功能，成为了langchao信息售前专属的“百科全书”，辅助产品信息查阅与专业内容生产。
通过该功能，售前人员快速查阅并生成langchao信息全系列在售产品及方案的相关内容，生成对应的产品优势、核心参数等支撑信息，免去了售前人员在海量产品文件中逐一查阅的繁琐过程。
知己知彼才能百战不殆，除了自身产品体系之外，了解同类产品方能有的放矢地制定策略，在竞争中取得优势。
针对招标核心信息，“元小智”可以通过网络检索功能查询同类产品情况，辅助售前人员快速了解产品信息，节约了至少一半的分析时间，整体将售前的投标工作提速3-5倍。
而且联网检索有需要时才会调用，并与企业数据库隔离，数据安全有保障。
在“元小智”的背后，是langchao信息的企业大模型开发平台——元脑企智EPAI（Enterprise Platform of AI）。
其中的数据处理工具能够自动解析结构化数据（如表格），并将其转化为标准格式的知识库条目;针对非结构化数据(如纯文本信息)，元脑企智EPAI则能够自动提取有用信息并进行高效存储。
langchao信息售前团队使用元脑企智EPAI实现了数据的自动化收集、整理、清洗和索引，从1500+的pdf、docx、doc、xls等多种格式在内的业务资料、企业产品信息与方案文件中抽取数据，构建起了8大业务线全部在售产品的知识库。
同时有效融合RAG技术，将繁杂的企业知识成功转换为大模型“最强外挂”。
对于大模型微调，元脑企智EPAI也提供了全链路数据治理工具，可以从种类多样、场景复杂、规模庞大的招投标文件、产品信息、行业报告中，自动抽取生成微调数据。
利用元脑企智EPAI平台的评判大模型，针对生成的每一条微调数据进行自动打分，剔除低质量数据，通过格式过滤进一步提升微调数据质量，减少数据筛选和处理的时间和成本。
如此反复多次，最终形成了数十万条高质量微调数据，利用元脑企智EPAI平台的零代码微调工具进行模型微调，多次迭代后成功实现模型专业能力提升，构建起了符合业务需求的专用大模型。
元脑企智EPAI还提供了多种应用开发工具，可零代码快捷开发本地应用，平台支持多种参数的设置、修改，同时提供 API 调用、chat页面对话等多种交互方式，实现开箱即用。
同时，元脑企智EPAI及利用其打造的大模型应用可完全本地化部署，并配有多种安全技术，数据安全能够得到保障。
“元小智”虽然是langchao信息的内部应用，但是借助其背后的元脑企智EPAI提供的数据处理工具、零代码微调工具、知识库检索工具等，其他企业也可以建立起自己的“元小智”。
不仅如此，元脑企智EPAI平台更是加速大模型落地的有效赋能工具，提供了一套更完整的企业大模型落地解决方案。
元脑企智EPAI平台提供了上亿条基础知识数据，同时还包含了自动化的数据处理工具，可以帮助用户整理行业数据和专业数据，生成高质量的微调数据和行业/企业知识库，进而打造企业专属数据资产。
有优质的基础+行业+企业数据作为支撑，大模型生成内容的准确性和可靠性就有了保证，大模型落地的最大痛点——幻觉问题将大幅缩减。
同时，结合RAG技术，元脑企智EPAI可以解决企业知识库更新频率高但大模型微调耗时长、频率低的矛盾，保证模型能够及时获得处理最新知识的能力。
另一方面，元脑企智EPAI还提供了高效的微调工具，支持千亿参数模型面向产业知识的快速再学习，并让模型具备百万Token的长文档处理能力，解决窗口长度不足的问题，快速打造领域大模型。
而且元脑企智EPAI支持包括CPU和各种GPU在内的多元算力，以及各种主流开源、闭源模型，适配快，迁移成本低，为企业提供了丰富的模型和算力选择。
此外，企业用户最担心的数据安全问题，元脑企智EPAI也提供了坚实保障，通过权限管理、数据加密、内容审查等多种技术手段，确保数据和模型安全，做到了隐私信息不泄露。
“元小智”就是langchao信息打下的一个很好的样板，通过“元小智”，我们可以见微知著，看到其背后元脑企智EPAI平台的强大能力——
从耗时的招标文件分析，到繁琐的产品信息查询，再到专业的标书撰写……这些曾经让售前人员头疼不已的难题，现在都能够得到高效、准确的解决。
借助元脑企智EPAI这样的企业大模型开发平台，即使是非技术背景的售前团队，也能够快速构建起适合自身需求的AI助手，技术门槛大大降低。
可以说，元脑企智EPAI，使大模型落地成为了可触可及的现实。