神州问学
产品名称：
神州问学
产品简介：
AI原生赋能平台——神州问学致力于通过AI原生场景赋能，为企业开辟一条通往智能未来的坦途。面对TOB业务复杂性和多样性，神州问学深度整合算力、模型、知识与应用四大核心要素，将AI原生的场景赋能、知识治理、模型训练与管理三大功能模块融会贯通，为企业构建起一个高效、可迭代的AI开发环境，引领企业走向无边界的组织形态，为企业的数字化、智能化转型打造一条全方位、高效能的AI应用生产线。
产品定位：
AI原生赋能平台
产品说明：
神州问学提供一系列综合服务，包括但不限于：
算力集成与调度：集成多样化的高性能计算资源，优化算力资源配置与调度，确保企业高效利用AI算力。
大模型集成与适配：搭载多模态、大规模预训练模型，同时支持模型定制、私有模型训练与优化，满足不同行业和业务场景的需求。
数据治理与应用：帮助企业完成高质量的数据采集、清洗、标注和管理，为大模型训练与应用奠定坚实基础。
应用开发与敏捷交付：提供一站式的应用开发工具与环境，支持业务部门快速实现敏捷场景构建与开箱即用的AI应用。
产品核心功能：
a)数据管理与处理：提供数据管理和处理功能，包括数据标注、数据预处理等。还支持创建不同数据类型的数据集，如训练集和评测集，并支持多版本数据管理。
b)模型开发、训练与运营生态：平台内置丰富的国内外主流大模型，提供了完善的全链路模型工具，涵盖大模型的训练、部署和应用等全过程。
c)多模态信息交互：平台已接入GPT-4o等多模态大模型，能够理解、操作和结合不同类型的信息，包括文本、代码、音频、图像和视频。
d)模型优化、部署与推理加速：平台提供模型优化和在线服务部署等功能。平台支持模型推理加速。
e)智能体AI应用开发：提供智能体应用开发的全生命周期服务，及一站式智能体应用开发模块，面向企业客户，提供完整的服务工具和全链路应用开发套件。
f)工具插件集成与API/SDK支持：平台通常预置丰富的能力插件，并提供API及SDK等便捷的集成方式，以高效完成智能体应用构建。
g)领域知识RAG技术：领域特定知识库构建、文档向量化及高效的检索算法，显著提升在垂直领域的知识应用和生成内容的质量。
h)应用效果提升技术：通过面向场景的标准流程方法，复合运用智能体构建和工具调用等技术，显著提升业务落地中的问答精度。为客户综合权衡精度、性能、成本和安全的搭配选择。
i)八大模型应用功能套件
涵盖文档总结、文档解析、文字创作、文字纠错翻译、图片创作、私域知识问答、通用知识百科、虚拟人朗读八大模型应用功能套件，为企业快速低成本构建大模型应用提供有利的支撑。
j)安全可靠的权限管理功能
提供从系统-组织-空间-应用的多层级管理，允许企业按需配置各级管理员。企业数据各级别间完全独立，支持自上而下的单向管控权限流，确保了数据安全性与管理效率。
k)方便快捷的模型接入功能
提供快速的模型注册机制，模型注册完成后即可快速实现应用场景的灵活调用对接。
l)自由灵活的模型切换功能
支持单应用、多用户、多模型的自由匹配，为模型测评提供便利，全面优化业务适配性与运行效率
m)企业级多组织配额管控功能
支持模型的token配额管控，帮助企业合理分配资源，精准控制成本
n)多维度的数据与模型监控功能
提供各应用的用户数、活跃用户数、累计会话数、累计Token数、应用活跃趋势、应用Token消耗趋势等数据，赋能企业精准运营分析。
产品亮点：
a) 颠覆繁琐， Agent开发的工程化革命
工程化的Agent开发是神州问学的一大亮点。传统AI开发中的繁琐与低效在此被彻底颠覆。平台提供了一套标准化流程和最佳实践模板，使得Agent的创建不再是孤立的、一次性的任务，而是能够遵循明确的步骤，不断迭代优化，形成工程化的工作流。通过智能插件集成、知识挂载、多轮对话支持等功能，Agent不仅能够精准执行任务，还能自我学习、自我调整，实现与用户意图的深度匹配。
b) 加速智慧沉淀，知识治理自动化
在知识治理方面，神州问学引入了自动化标注模型，极大简化了企业私域知识的整理与应用。针对如医药行业客户所面临的海量医疗文档治理挑战，平台的文档布局拆解工具和专业训练模型将人工干预的文档量从46万份减少至1000份以内，实现了知识治理的自动化飞跃。这一转变不仅提升了数据处理效率，更为企业构建了一个精准、高效的知识检索体系，为AI应用的深度学习和决策支持打下了坚实的基础。
c) 大模型精细化管理，模型创新加速度
神州问学的大模型管理平台内置了精选的全球数十种基础大模型，搭配用户业务测试框架，为企业提供了一个全面评估模型性能的平台。通过直观的控制面板，算法团队能够实时监控训练进度，灵活调整训练策略，快速迭代模型，达到最佳性能。这一特性不仅缩短了模型从实验室到生产环境的路径，也为企业持续优化私有模型集群、构建私域知识体系提供了强大支撑，加速了AI创新的规模化应用。
平台特别针对模型微调与训练的复杂性，设计了高度可配置的用户界面，支持多种训练方法与优化策略，如增量预训练、指令监督微调等，并创新性地采用Flash Attention-2等技术，显著提升了训练效率与推理速度。针对多机多卡环境的挑战，神州问学通过自适应并行模式与智能优化算法，构建了高性能的分布式训练系统，有效解决了资源限制与性能瓶颈，使模型训练与推理达到前所未有的规模与效率。
产品参数：
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上架时间：2023年10月26日 |
适用场景：
1. 算力层应用场景
1）算力部署管理
算力管理可助力企业提高算力资源利用率，解决资源浪费、性能瓶颈、成本过高等痛点。通过实时监控、智能调度和预测分析等功能，实现算力供需精准匹配，提升业务运行效率，降低成本，确保服务稳定与敏捷响应。
2. 数据层应用场景
1） 知识管理平台
知识管理平台可以助力企业在私域知识的使用过程中，尽可能覆盖更多的模态资料（文图音视），避免知识遗漏造成的风险及损失。同时提供开放性的算法生态，在知识管理全过程提供无/低代码环境，降低知识处理耗费人工成本。
2） 知识治理
企业原有的知识文档数据，质量参差不齐，直接用于大语言模型应用或微调训练，会导致效果很难达到预期。通过神州问学知识治理能力，能够提高知识文档质量，最终提高模型应用能力和效果。
3. 模型层应用场景（评测、训练、调优）
1） 大模型测评
多模型测评体系：平台提供大语言模型通用能力评测模版，通过预制的评估数据集和评估方法，对模型能力进行评估并将结果展示。
多模型快速切换：平台对接市场上领先的商业模型和开源模型，在应用构建训练验证过程中，降低模型切换带来的额外开发工作量，提高模型测评验证效率。
2） 大模型训练
微调数据集管理：提供多元化微调训练数据集，可以使用多种已授权的行业训练数据，也支持企业私域微调数据上传，也可以由大语言模型生成微调数据集。
无代码训练界面：构建基于无代码的大语言模型微调训练能力，上传微调数据集、基座模型以及训练参数后，系统将进行自动化训练，并将训练结果封装成为可部署的微调模型，同时对模型训练过程进行展示。
3） 大模型调优
大语言模型优化：支持根据损失函数、优化算法等方式，调整大语言模型参数，以提高模型性能。
高参数模型蒸馏：支持根据应用能力，将高参数模型的参数进行蒸馏，维持较高场景能力情况下，降低参数量以降低算力消耗，提高模型响应速度。
4. 应用层场景
大语言模型可以在众多场景使用，例如智能问答、文档解析、内容生成、Agent智能体任务等。企业在应用落地时，通用应用能力不一定完全适合，需要构建适合自身的应用以适应特定的业务流、数据流。
1） 应用编排构建
多样式应用编排：提供无代码、低代码、全代码等多种编排方式，根据应用需求选择最适合的开发模式，平衡定制化和开发效率。
Agent编排流水线：具备Agent开发编排脚手架工具，将Agent流程和大小模型工具，通过SOP、CoT等编排完成，实现具备企业私域化流程化的智能应用。
开发者共享空间：提供开发者共享空间，组织内各开发者可以共享开发成果，避免“重复造轮子”的情况。
2） 应用测试部署
界面化应用测试：应用部署前，即可以在应用预览页面对应用效果进行验证测试，使整个应用具备CI/CD能力。
微服务化应用编排：应用部署时在平台上构建标准应用微服务，提供基于Iframe和JavaScript等嵌入方式，方便企业开发者与已有信息门户集成对接。
3） 智能营销系统+消费者服务系统
对于企业来说每位在线咨询者、到店访客及老顾客均是企业宝贵的私域流量资源。神州问学助力企业从零起步构建私域管理体系，精准评估私域渠道质量，智能辅助销售咨询，自动化业务流程服务。
4） 超级员工
企业内部知识包含产品信息、使用信息、服务信息、价格政策等，体系搭建维护耗时耗力，神州问学助力企业搭建内部知识库，通过FAQ维护即可自动更新企业业务内容。
5）专家顾问系统
专家顾问系统可代替/辅助财务、法律、研发、产品的同事解答专业的问题，助力企业更好的服务客户。
6）智能客服系统
智能客服系统通过RAG与Agent技术，24小时不间断提供服务咨询、服务办理、进度查询等服务，实现用户问题秒级响应，提升服务效率与公众满意度，减轻人工客服负担。
产品优势：
a)专注企业级客户
基于TOB客户场景，具备对话型、增强型、生成型等多种企业级应用，支持私有化部署，开箱即用。
b) 全形态开发模式
支持零代码、低代码、全代码的开发方式，企业可根据自身技术能力选择适合的GenAI开发路径。
c) 完整的AI市场生态链
支持数据集、大模型、AI能力、AI工具的接入共享集成，构建多元应用生态，为企业提供全栈大模型解决方案。
d) 多种交付方案
支持信创/非新创，软硬一体等多种交付方案，同时兼容定制化开发，企业可按需选择。
产品规格：
a) 神州问学平台版
b) 神州问学敏捷版
产品说明纯图：
产品说明图文要求：
在人工智能技术日新月异的今天，神州数码凭借深厚的行业洞察和技术积累，揭开了AI原生赋能平台——神州问学的神秘面纱。作为企业AI着陆的加速引擎，神州问学致力于通过AI原生场景赋能，为企业开辟一条通往智能未来的坦途。
神州问学——打造“一站式”AI原生赋能平台
面对TOB业务复杂性和多样性，神州问学致力给出“一站式”解决问题的方式，将AI原生的场景赋能、知识治理、模型训练与管理三大功能模块融会贯通，为企业构建起一个高效、可迭代的AI开发环境。
AI着陆新正解一：颠覆繁琐， Agent开发的工程化革命
工程化的Agent开发是神州问学的一大亮点。传统AI开发中的繁琐与低效在此被彻底颠覆。平台提供了一套标准化流程和最佳实践模板，使得Agent的创建不再是孤立的、一次性的任务，而是能够遵循明确的步骤，不断迭代优化，形成工程化的工作流。通过智能插件集成、知识挂载、多轮对话支持等功能，Agent不仅能够精准执行任务，还能自我学习、自我调整，实现与用户意图的深度匹配。
以销售场景为例，大多数企业的IT系统都十分庞杂，一个销售经理在工作中需要面对的IT系统通常有十余个，这本身就是个非常大的影响工作效率的事情。而客户拜访70%取决于前期的准备是否充分，可是现实中做一次客户拜访的准备其实是非常耗时的，我们看下AI原生的销售赋能如何实现的。
用户根据需要可以呼唤出辅助工作的智能体，比如拜访智能体我们叫智小访、当销售人员要去拜访客户之前，告诉智小访，“请帮我准备周五拜访客户所需的材料”。
基于公司的SOP, 智小访给出以下回应：
1、 给出客户信息、背景分析及潜在合作机会，自动查重并给出建议
2、 得到确认后，如去公司内部的CRM系统，以及外部招标网站、新闻网站等收集和查询信息，并给出摘要。
3、 智小访进行信息汇总，把刚才得到的所有跟客户相关的大量信息进行汇总，总结归纳成PDF文件供销售下载，并根据公司标准的销售SOP和最佳实践再次给出了重要的拜访提示，例如拜访前认真准备破冰话题、建立个人联系等等。
未来每一个销售都会拥有一个top sales的贴身教练，而销售的每次实践又可能成为新的最佳实践的积累。通过构建类似这样的场景，整体销售的效率有10%的提升，企业的生产收益也会随之得到巨大的增长。
AI着陆新正解二：加速智慧沉淀，知识治理自动化
在知识治理方面，神州问学引入了自动化标注模型，极大简化了企业私域知识的整理与应用。针对如医药行业客户所面临的海量医疗文档治理挑战，平台的文档布局拆解工具和专业训练模型将人工干预的文档量从46万份减少至1000份以内，实现了知识治理的自动化飞跃。这一转变不仅提升了数据处理效率，更为企业构建了一个精准、高效的知识检索体系，为AI应用的深度学习和决策支持打下了坚实的基础。
这一过程不仅高效，而且确保了知识被恰当地切分、标记，使大模型能够深入理解企业特有知识，提升了响应的准确性和深度。通过先进的知识治理平台，为企业知识资产的高效转化与利用开辟了新径。知识不再沉睡于海量文档中，而是被激活、被赋予新的生命，成为驱动企业智能决策的核心动力。
AI着陆新正解三：大模型精细化管理，模型创新加速度
神州问学的大模型管理平台内置了精选的全球数十种基础大模型，搭配用户业务测试框架，为企业提供了一个全面评估模型性能的平台。通过直观的控制面板，算法团队能够实时监控训练进度，灵活调整训练策略，快速迭代模型，达到最佳性能。这一特性不仅缩短了模型从实验室到生产环境的路径，也为企业持续优化私有模型集群、构建私域知识体系提供了强大支撑，加速了AI创新的规模化应用。
平台特别针对模型微调与训练的复杂性，设计了高度可配置的用户界面，支持多种训练方法与优化策略，如增量预训练、指令监督微调等，并创新性地采用Flash Attention-2等技术，显著提升了训练效率与推理速度。针对多机多卡环境的挑战，神州问学通过自适应并行模式与智能优化算法，构建了高性能的分布式训练系统，有效解决了资源限制与性能瓶颈，使模型训练与推理达到前所未有的规模与效率。
神州问学——拓展企业智能边界
在神州问学的赋能下，企业不仅能够实现内部业务流程的智能化升级，更能在跨界协作、无边界组织构建上迈出重要步伐。随着大模型技术在多模态推理能力上的不断进步，Agent的能力边界将被不断拓宽，未来的企业将见证“超级Agent”的诞生，每个员工都能借助AI的力量，成为各自领域的专家。同时，Agent间的无缝协作将打破部门壁垒，促进企业资源的高效流动和创新思维的碰撞，推动企业向无边界组织形态演进。
“故君子尊德性而道问学，致广大而尽精微，极高明而道中庸。” AI着陆，不再只是憧憬，而是以我们之力，实现每一个智能场景的精准落地，共赴智能时代的星辰大海。
