今天小编分享的科学经验：“元腦企智”EPAI：让企业AI应用从“手工作坊”到“工厂高精产线”，欢迎阅读。
长假过后，总会有不少职场人患上 " 节后综合征 "，不仅上班打不起精神，连自己以前是干什么的都快忘了。
这时候，大家特别羡慕钢铁侠，可以把各种琐碎的事情都交给智能助手 " 贾维斯 " 来完成，自己只管发明创造、实现自我。
但开发专属于自己的 " 贾维斯 "，这就难倒了不少人。
我们曾报道过，浪潮信息的 " 元腦企智 "EPAI（Enterprise Platform of AI），可以高效开发部署生成式 AI 应用。实际效果到底如何？很多读者特别好奇。
最近我们得知，浪潮信息售前部门使用 " 元腦企智 "EPAI，一群不懂编程的售前人员，靠自己完成了大模型精调、知识库、RAG 等技术活，手搓出了 AI 助手 " 元小智 "。
在其他销售人员节后状态还没恢复，为招投标书的文山会海而苦恼时，" 元小智 " 可以帮助浪潮信息售前进行招投标的文档阅读、分析、处理和生成，让售前人员可以轻装上阵，堪称是攻克 " 节后综合征 " 的最强助攻。
与其羡慕电影虚构的钢铁侠，不如把目光放到现实中，放到这群刚刚给自己手搓了一个 AI 助手的浪潮信息售前人身上。从他们的职场故事中，找到也能让自己化身 " 超级英雄 " 的助攻力量。
钢铁侠和超级英雄们的故事，总会从拯救一场地球甚至宇宙的危机开始。而浪潮信息售前人员，都是一群不懂编程、以前也从没干过 AI 开发的人，当他们决定自己动手开发 AI 助手，还真有点超级英雄们 " 虽万难而吾往矣 " 的精神了。
那么，他们又遇到了什么危机呢？
售前岗位的核心价值是理解客户需求，敏锐洞察市场，并将公司的产品方案，通过强大的沟通技巧，撰写适配于客户需求的解决方案，并与之深度交流讨论。然而现实中，售前人员并不能将所有时间精力都投掷在需要发挥创造力、沟通力的工作内容上。
他们面临着 " 三座大山 "：
任务多。每天阅读和分析冗长的招标檔案，随时关注并跟进市场的最新动态，对齐投标檔案的格式、检查错漏等，重复枯燥，耗时耗力。
压力大。一个招标项目往往只有一两周的时间，售前人员要在有限的时间内完成工作，加上商务信息敏感，不能假手于人，时间精力不够，工作压力山大。
开发能力要求高。大模型爆火之后，售前部门意识到，文本整理、信息搜集、数据查询类大量的重复低效工作，都可以交给 AI 自动化完成。但是，由于 IT 售前技术名词多、术语多、专业技能要求高的岗位，有大量的知识 know-how 没有被文本化，通用大模型学不到。此前沉淀的售前数据，包含了各种格式的文档，还需要进一步处理才能被大模型所用，而这些开发步骤所涉及的技能，超出了售前人员的能力边界。
这种情况下，售前人员一开始想呼叫援助，找軟體部门帮忙，但是，浪潮信息内部的智能化更新也很迅猛，很多业务部门都在拥抱 AI 大模型，来改造工作流，开发人员的需求已经排长队了。而且，售前 AI 助手的开发，还需要业务和开发一起碰需求、定方案、敲细节，双方团队你等我、我等你，不知道要等到什么时候。
移除售前工作中的 " 三座大山 "，浪潮信息售前部门急需自己动手，来打造一个类似于 " 贾维斯 " 的专属 AI 助手，把自己宝贵的精力从繁琐工作中解放出来。
这时候，售前部门想到了浪潮信息已经发布的一站式工具赋能平台 " 元腦企智 "EPAI。
在元腦企智 EPAI 全栈技术的助力下，不懂编程的售前人员，只靠 1 人 1 月，就完成了模型微调、应用开发和发布，打造出了智能售前助手 " 元小智 "。
并且，" 元小智 " 能力强大，身兼数职。" 元小智 " 可以是秘书，帮助业务人员一键处理招标檔案，对招标檔案中的重要信息进行全面且准确地解读；可以是百科全书，为售前人员快速进行浪潮信息全系列在售产品及方案的查阅，生成产品优势、核心参数等信息，轻松应对客户问题；可以是搜索引擎，为售前人员快速掌握业界资讯与竞品信息，把更多时间放在需求洞察、竞品分析、方案定制、客情维护等更高价值工作上。
售前人员终于可以像钢铁侠一样，把后背交托给 AI 助手，自己去驰骋职场了。
是什么让售前人员无惧 AI 应用开发？
究其原因，是元腦企智 EPAI 具备 " 上手快 "" 精度高 "" 易部署 "" 安全可靠 " 四大特点，而这恰好满足了售前部门在各个开发阶段的需求。
数据准备环节：
售前 AI 助手需要专业、全面地了解分析公司产品和招投标文档，而产品资料、解决方案、招投标项目书与行业报告等檔案，涉及各种模态和数据格式，有的是结构化数据，比如产品参数表格；有的是非结构化数据，比如客户沟通纪要，要想充分利用起来这些信息，就得构建专用知识库。
售前人员借助 " 元腦企智 "EPAI 的数据处理工具，对结构化数据进行自动解析，转化为标准格式的知识库条目；对非结构化数据，也能自动提取有用信息并进行高效存储。
最终，从 1500+ 的 pdf、docx、doc、xls 等多种格式在内的数据中，构建了 8 大业务线全部在售产品的知识库。
微调环节：
有了售前知识库，通用基础大模型相当于上了专业课，但还没有经过职场历练，不懂招投标工作中的真实业务逻辑，所以还需要微调。
微调过程中，售前人员需要做两件事：一是基于业务真实数据，构建高质量的微调数据集，涉及数据的清洗、过滤等准备工作；二是微调，要经过多次调参，不断迭代，找到最佳的微调效果。其中涉及的繁琐工作也并不少。
售前人员利用元腦企智 EPAI 的全链路数据治理工具，首先完成了数据生成，从种类多样、场景复杂、规模庞大的招投标檔案、产品信息、行业报告中，自动抽取生成微调数据。接下来，借助评判大模型，对生成的每一条微调数据进行自动打分，剔除低质量数据，最终形成了数十万条高质量微调数据。然后，再利用零代码微调工具进行模型微调，实现模型专业能力提升。
产品功能环节：
通过知识库和微调，售前人员拥有了符合业务需求的招投标大模型，但大模型是很难被业务人员直接使用起来的，还必须经过产品化、功能性开发，让 AI 好用、易用。此外，在日常使用中，还需要考虑到招投标的信息敏感性，实现 AI 应用的安全可靠。
这一系列问题，通过元腦企智 EPAI 也得到了很好地解决。平台提供的多种应用开发工具，支持多种参数的設定、修改。内置的对话式应用支持多轮对话、长文本分析、单文档对话、网络检索等互動功能，可以满足使用大模型的多种功能需求。
同时支持本地化部署，企业可以通过元腦企智 EPAI，完成大模型应用的私有化本地开发、部署，在确保数据绝对安全的同时保证应用的高可用。
所以，总结一下 " 元小智 " 在元腦企智 EPAI 上的开发特点：
1. 快速。用时短，效率高，很快完成应用的研发上线。
2. 专精。结合了售前专有数据和知识库，让 AI 应用真正成为生产力工具。
3. 极简。零基础、零门槛也可上手开发。
" 自己的降落伞自己先跳 "，浪潮信息售前人员用元腦企智 EPAI 为自己打造了一个解放职场生产力的 AI 助手，似乎是理所应当的。
我们能从中学到什么呢？
通过 " 元腦企智 "EPAI ，AI 应用开发已经从軟體开发工程师才能搞定的 " 职人技 "，变成了自动化、标准化生产的工业品。
也就是说，规模化批量制造 " 贾维斯 "，和其他各种 AI 应用，已经不再遥远了。
当前 AI 在各行各业的整体渗透率不到 10%，大模型落地的最大阻碍，就在于懂业务的人不懂、不会 AI 开发，导致大量企业的独特需求，以及长尾场景的定制需求，无法被充分满足。
AI 大模型想要在千行万业中落地，迫切需要改变生产模式，从编程人员的 " 职人技 "，变成普通人也能轻松搞定的 " 工厂高精产线 "。
这正是 " 元腦企智 "EPAI 想要解决问题，从售前手搓 " 元小智 " 来看，确实做到了。怎么把 AI 应用开发的门槛打下来，浪潮信息用了三步：
第一步，细致拆解，所以全面。通过细致拆解，搞清楚 AI 应用开发工作流的每一步都包含哪些内容，以及每一个环节可能遇到的开发难点是什么。举个例子，" 元腦企智 "EPAI 的工具颗粒度，细致到了某一个开源或闭源模型怎么调，一个问答对怎么构建，都进行了全面的考量，这就减少了普通人在 AI 应用开发中遇到问题而中途放弃的可能性。
第二步，标准化，所以高效。拆解完成之后，" 元腦企智 "EPAI 对 AI 开发中可以被自动化、标准化的步骤，进行了工具研发，比如数据准备、模型训练、知识检索、应用框架等，都有趁手的工具，减少开发工作量，提高开发效率，缩短开发周期。
第三步，全链贯穿，所以有实效。我们都知道，全链路贯通可以发挥出 1+1＞2 的效果，让生产效率指数级增长。试想一下，如果开发者不得不在 A 工具上清洗数据，在 B 平台上训练模型，在 C 平台上进行部署，中间会带来多少兼容性问题、中断和等待？所以，AI 应用开发必须全链路贯通，" 元腦企智 "EPAI 端到端开发平台的特性，让企业人员的 AI 应用开发过程畅通无阻，真正提高生产力，发挥出提质增速的实效。
当将 AI 应用开发变成 " 工厂高精产线 "，千行百业的创造力才能被充分释放出来，真正拥抱 AI 和大模型，开启规模化普及时刻。
所以，元腦企智 EPAI 可能是 AI 应用最理想的生产车间。
科幻电影中，人类社会遭遇的许多危机，最终都只有靠人的创造力、勇气与情感才能应对。钢铁侠需要多个 AI 助手，来让自己更专注于跟伙伴合作、解决复杂问题。
从这个角度讲，越来越多的人凭借元腦企智 EPAI，加入 AI 应用开发的行列，化身智能时代的 " 超级英雄 "，我们将会进入一个人类创造力大爆发、AI 生产力大爆发的全新阶段，将曾经和未来的危机都一一解决，人机协作的新世界会更美好。
