大语言模型AI Agent架构及金融行业实践总结
企业数智化发展趋势
- 时间线：2022年至今，大语言模型如Llama、GPT系列等快速发展。
- 趋势：大模型向文本、多模态、实时方向发展，开源与闭源并存。
模型的智能化水平与使用成本的演进趋势
- 信息获取效率提升：大模型提高信息处理能力。
- 知识转化：将数据转化为知识表达。
- 任务执行：具备任务拆解与执行能力。
- 新范式：AI Agent成为企业数智化的关键。
AI Agent在企业数智化中的定位
- 初级形态：嵌入日常工作。
- 中级形态：辅助工具。
- 高级形态：主要工具，减少对人的依赖。
- 能力：角色识别、任务拆解、知识沉淀、工具使用、执行动作等。
- 交互模式：对话式编程，促进更高效的软件架构发展。
大模型产业生态
- 基础设施层：算力芯片、云服务平台。
- 模型层：大语言模型。
- 应用层：面向业务和使用需求的应用。
- 独特位置：澜码科技专注于企业级AI Agent平台，提供私有化部署和高效易用的产品。
澜码科技AI Agent在金融领域的实施方法论
- 业务信息收集：样例数据梳理。
- 应用场景评估：资源评估、算力评测。
- 方案设计：包括对话流、模型选型。
- 部署：SaaS端验证、Workflow设计实施计划。
- 优化：迭代优化、MVP搭建。
- 实施上线：验收、压测、监控评估。
- 案例：某大型国有银行和某证券公司的应用实例。
澜码科技RAG实践
- 核心处理流程：从知识库中检索相关信息，辅助生成更准确的文本回复。
- 优势：确保模型访问最新、最及时的信息，适用于多种企业需求场景。
- 案例：健康产品推荐、数据查询与分析等。
数据分析Agent案例
- 背景：某头部消费金融公司普惠金融贷款场景。
- 解决方案：通过生成式SQL及生成式BI，实现灵活的数据获取。
- 效果：提高数据获取效率，降低成本，增强风控能力。
开户辅助助手案例
- 背景：帮助用户进行对公开户。
- 解决方案：综合运用OCR识别、API调用、专家知识等。
- 效果：提高开户效率，减少错误，增强用户体验。
总结
澜码科技通过大语言模型AI Agent为企业提供全面的数智化解决方案，特别是在金融行业，实现了从初级形态到高级形态的跨越，显著提升了业务运营效率和安全性。通过RAG技术和数据分析Agent等具体应用，进一步推动了企业的智能化转型。
