2024年開年，Sora橫空出世，掀起又一輪的人工智能浪潮，而此時距離ChatGPT 3.5發(fā)布尚不足一年，在如此短的時間內大語言模型實現了跨越式的發(fā)展，在能源、醫(yī)療、制造、教育、交通、金融等多個領域催生了前所未有的變革。

然而，隨著大模型的實際應用，“幻覺”、“過時知識”、“不透明推理過程”等問題也逐漸凸顯，比如，當我們提問“林黛玉為什么會倒拔垂楊柳”時，通用大模型會回答“因為林黛玉悲傷過度，倒拔垂楊柳緩解悲傷情緒”，這就是典型的“大模型幻覺”。

解決大模型的幻覺是影響大模型能否落地企業(yè)應用的關鍵。在企業(yè)應用中，由于通用大模型的訓練主要基于公開互聯網知識，對企業(yè)內部知識一無所知，不能滿足企業(yè)內部業(yè)務開展的要求。從各種角度觀察和已經落地的實踐證明，利用企業(yè)文檔、數據庫等企業(yè)內部知識庫對大模型進行干預，使其學習適配業(yè)務場景，生成有真實事實依據、符合用戶預期的答案成為解決企業(yè)應用大模型的有效方案，也就是“智能問答”。

2024年1月，金現代正式發(fā)布AI智能問答產品--“小金智問”，旨在讓AI真正聽懂用戶需求、解答用戶疑惑，助力企業(yè)業(yè)務創(chuàng)新和數智升級。另外，“小金智問”可以在企業(yè)內部網絡運行，避免知識泄密風險，確保企業(yè)知識內容的安全性。

值得強調的是，“小金智問”創(chuàng)新性的融合了文本型問答與數據庫問答，不僅能解答“是什么”“行不行”的問題，還可以解答“怎么樣”“誰更好”的問題。

文本型問答示例：

場景一 電力安全應急管理

安全應急管理是電力企業(yè)生產運營的重中之重，面對海量法律法規(guī)、制度準則，工作人員往往難以準確掌握其中的細則要求。通過金現代的“小金智問”系統可實現24小時“智能問診”，工作人員在應急搶修過程中可隨時對行業(yè)規(guī)范要求、突發(fā)事件處理方案等進行提問，系統可以給出準確答案以及答案來源，比如“面對12級臺風，應該采取哪些應急搶修措施？”等。

場景二  汽車行業(yè)合規(guī)性管理

汽車行業(yè)涉及眾多標準，涵蓋了汽車設計、制造、檢測、維修等各個方面。這些標準對于保障汽車產品的質量、安全性、環(huán)保性以及消費者的權益至關重要。“小金智問”能夠幫助車企的研發(fā)部門、法規(guī)合規(guī)部門、生產部門以及試驗部門隨時定位并理解各項標準要求。無論是設計階段的材料選擇、制造階段的工藝流程，還是檢測階段的性能評估，甚至是維修階段的故障診斷，“小金智問”都能提供準確、及時的指導。

數據庫問答示例：

場景一 銷售數據管理

留存在企業(yè)CRM系統中的海量數據，受限于展示形式、顆粒度的不同，往往難以實現快速定位。通過金現代的“小金智問”系統可實現針對數據庫的問答，理解人類隨機描述的自然語言，并從分散在數據庫的多表數據中精準提取答案，回答“某產品在證券行業(yè)的總銷售額是多少”，“某產品在證券行業(yè)銷售額最大的3個單子分別是什么”等問題。

場景二 實驗數據管理

實驗室是一個數據密度非常高的部門，實驗室管理系統（LIMS）中沉淀了訂單信息、質控數據、原始數據、分析報告、績效排名等各類數據。不同行業(yè)、角色對數據的需求度不同，即使在LIMS系統中上線百余種統計報表也無法滿足。LIMS接入“小金智問”后，實現了千人千面式問答，隨時解答各類問題，并支持以圖表的形式展出，比如“績效最好的五個科室是哪些”“統計每個月的故障許可記錄和許可人，用柱狀圖展示”“樣品H78-1實驗流程到哪里了”等問題。

目前，小金智問已經在電力、汽車、建筑、檢測、制造、港口、科研院所等眾多領域實現落地應用，幫助客戶大大提升工作效率、降低運營成本、實現數據驅動決策。

2024年2月19日，國務院國資委特別召開了“AI賦能 產業(yè)煥新”中央企業(yè)人工智能專題推進會，旨在加快布局和發(fā)展人工智能產業(yè)。賽迪顧問提及，“當前的人工智能產業(yè)正處在一個‘速度夠快，不需要風’的黃金時代。”大模型等人工智能技術的迅猛發(fā)展和深入應用，無疑為社會的發(fā)展進步注入了強大的技術支持，為我們打開了一個充滿無限可能的新時代，金現代也定將積極參與到這一偉大的歷史進程中。