隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是ChatGPT等技術(shù)的崛起，人工智能領(lǐng)域正在經(jīng)歷前所未有的變革。如果說(shuō)2023年是AI元年時(shí)，2024年無(wú)疑已經(jīng)站在了這場(chǎng)技術(shù)革命的前沿。在這一背景下，各行各業(yè)都在積極尋求將AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力的方法，以期推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

AI大模型技術(shù)憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，在文檔解析、對(duì)話交互、數(shù)據(jù)解讀等方面展現(xiàn)出了卓越的性能。然而，與此同時(shí)，其局限性也逐漸暴露出來(lái)。數(shù)據(jù)安全、業(yè)務(wù)建模、模型泛化等問(wèn)題成為了制約AI大模型技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵因素。特別是在處理特定問(wèn)題時(shí)，大模型產(chǎn)生的答案有時(shí)缺乏足夠的數(shù)據(jù)支撐，容易帶有“杜撰”的成分，這在一定程度上影響了其應(yīng)用的可信度和可靠性。

為克服這些局限，北京筑龍?jiān)诓少?gòu)招標(biāo)領(lǐng)域進(jìn)行了大模型應(yīng)用的深度探索，并取得了顯著成果。通過(guò)智宇A(yù)I中臺(tái)，北京筑龍成功地將大模型技術(shù)與采購(gòu)招標(biāo)業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，推動(dòng)了多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能化變革。

在智宇A(yù)I中臺(tái)的賦能下，北京筑龍不僅利用大模型技術(shù)結(jié)合提示詞和自有數(shù)據(jù)，生成了專有知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)，為企業(yè)的各個(gè)專業(yè)崗位提供了精準(zhǔn)、高效的信息支持。同時(shí)，通過(guò)將大模型與行業(yè)知識(shí)相結(jié)合，北京筑龍還構(gòu)建了垂直行業(yè)場(chǎng)景模型，如智能輔助評(píng)標(biāo)、智能物料等。這些智能化應(yīng)用不僅提高了業(yè)務(wù)處理的效率，還確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，極大地便利了企業(yè)的采購(gòu)招標(biāo)工作。

在應(yīng)對(duì)大模型技術(shù)的局限性方面，北京筑龍對(duì)通用大模型采取了“入職培訓(xùn)式”的加持策略。例如對(duì)于央國(guó)企數(shù)據(jù)敏感不出域等特征，智宇A(yù)I中臺(tái)實(shí)現(xiàn)了采購(gòu)數(shù)據(jù)洞察與大模型的結(jié)合，通過(guò)深入挖掘并整合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供更全面、深入的數(shù)據(jù)支持，滿足了企業(yè)采購(gòu)供應(yīng)鏈的智能化業(yè)務(wù)需求。這種策略不僅克服了大模型技術(shù)的局限性，還進(jìn)一步提升了其在采購(gòu)招標(biāo)領(lǐng)域的應(yīng)用效果。

北京筑龍的成功實(shí)踐為AI技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展提供了新的思路和方向，展示了AI技術(shù)在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的重要作用。下一步，北京筑龍將繼續(xù)深化大模型在采購(gòu)招標(biāo)領(lǐng)域的應(yīng)用，推動(dòng)技術(shù)的裂變和智能化落地。同時(shí)，將依據(jù)沉淀的適應(yīng)大模型B端落地的應(yīng)用范式，分批次地對(duì)“大采購(gòu)”進(jìn)行智能化提升，為企業(yè)和行業(yè)的發(fā)展注入新的動(dòng)力，為行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)升級(jí)貢獻(xiàn)更多力量。