传统平台项目通过大模型技术智能化升级

​“通用人工智能”在我们眼里不再是一个“科幻”的虚拟产物。今年“ChatGPT”的横空出世，AI问答、AI绘画等各种AI产品都迎来了爆发式的增长。无数企业都想登上这趟列车，对于中小企业来说，到底有多难？人工智能虽然可在企业中得到广泛应用，但训练一个专属的大模型需要巨额资金和专业技术支持。很多传统软件企业过去用不起AI，现在都跃跃欲试，这些企业具备一定的业务规模和数据，且有能力为数字化担负成本，相比使用通用大模型，他们更希望训练并部署一个专有大模型。
云服务厂商提供了一站式服务，可根据企业需求选择适合自己的模型。行业大模型解决了企业资金和技术上的难题，同时也为企业提供了更实用、更出色的 AI 应用。中小型企业主在考虑应用大模型技术时，非常重视成本、隐私安全性和可控性。将业务数据上传到第三方平台存在数据隐私和安全性的问题。此外，虽然在云服务商大模型中训练时间较短，但使用这些大规模模型后，很难将其迁移到其他平台，这意味着企业长期以来需要为此服务付费，而无法完全拥有自己的模型，因此可能导致商业化面临困境。
中小企业可选择基于开源大模型Meta的 Llama-2或者中文大模型ChatGLM-6B，开发行业技术大模型应用，开发人员可在消费级的显卡上进行本地部署。能在最大限度上减少成本，并能够提升传统软件的智能化与用户体验。
下面就大模型对传统软件的升级改造进行了讨论，列举了一些传统软件可以升级的方向。
1.嵌入智能助手：引入智能助手（如聊天机器人）作为用户与平台交互的一种方式。这可以通过使用自然语言处理（NLP）和机器学习算法构建智能对话系统来实现。用户可以通过与智能助手进行对话来获取信息、提出问题、执行操作等。
2.应用语音识别技术：将语音识别技术应用到平台中，使用户可以通过语音与平台进行交互。用户可以使用语音命令完成特定任务，如搜索、查询数据、执行操作等。这需要使用语音识别引擎和语音命令解析系统。
3.人机界面优化：改进平台的用户界面，使其更加智能化和用户友好。这可以包括使用可视化图表、可拖拽组件、自动补全和建议等功能来帮助用户更快、更准确地完成任务。同时，考虑用户体验的因素，使界面简洁、直观，并提供一致的设计风格。
4.个性化推荐与智能分析：利用机器学习和数据分析技术，为用户提供个性化的推荐和智能化的数据分析功能。根据用户的使用历史、偏好和行为模式，平台可以推荐相关内容、提供智能分析报告等。这可以提升用户的参与度和满意度。
5.情感识别与情绪分析：借助自然语言处理技术，平台可以分析用户的语言和情感，了解他们的需求、偏好和情绪。这可以用于实时交互中的情感识别、智能回复和情绪调节。
6.用户反馈和改进循环：建立用户反馈机制，让用户能够提供意见和建议。平台团队需要及时关注用户反馈，并根据反馈改进平台的功能和用户体验。这可以通过调查问卷、用户评级和评论、在线讨论等形式来进行。
7.自动化流程和任务：利用智能化技术，对企业平台软件中的重复流程和任务进行自动化处理。这可以通过工作流引擎、机器人流程自动化（RPA）和决策树等技术实现，提高工作效率和减少人为错误。
通过这些改进方向，传统企业平台软件可以实现更智能化、用户友好和高效的功能，提升用户体验和工作效率。