企业软件与AI原生应用.pdf
这份文档总结了2024 AI+研发数字峰会中关于企业软件与AI原生应用的主题内容，主要围绕以下几个方面展开：
**1. 应用形态的变革趋势:**
* **回顾了应用形态的演进历程**: 从DOS、Windows、Web到移动互联网，最后进入AI原生应用时代，展示了技术发展对应用形态的影响。
* **传统应用与AI原生应用的对比**: 传统应用侧重预设UI/UE和设定的代码/配置，而AI原生应用更关注交互体验（开放的Chat体验）和流程的Agent编排，从面向流程到面向目标。
**2. 大语言模型落地策略:**
* **LLM基础模型**: 介绍了通过提示词工程获取想要结果的方式。
* **RAG检索增强**: 强调了通过引入检索增强机制，为LLM外挂专业知识与私域知识。
* **Agent智能体**: 提出了构建智能体，基于用户目标分解并规划任务执行。
* **Multi Agent**: 展示了构建多智能体系统，协同工作，处理复杂任务，解放生产力的潜力。
**3. RAG实践的知识问答：**
* **畅捷通小畅助手为例**: 介绍了基于RAG技术的企业级知识问答助手，强调了产品更易用和客服更智能的特点，以及产品、生态和侧边栏应用的功能。
* **平衡开放与封闭**: 探讨了LLM输出幻觉问题以及如何期望输出可控，以确保回答的质量。
* **整体流程设计**: 提问前引导、输入中处理、解答中优化和解答后反馈的整体流程。
* **RAG整体方案**: 索引+生成流程，包含分块策略、语料自动整理与生成、语料评级、结构化索引等索引阶段，以及情绪判断、精确匹配、Query改写等生成阶段，以保证RAG的质量。
* **实际落地 - AI应用流程编排**: 通过流程图展示了AI应用流程编排的细节，例如，判断用户问题是否负向情绪，以及是否在提问，对问题进行判断回复或转人工，流程的完善。
* **评估方法**: 展示了自动评估与人工评估结合的评估方法，用于衡量AI助手的效果。
**4. Agent开发平台搭建：**
* **Agent的核心逻辑**: 以Agent为核心，结合Short-term memory和Long-term memory、Tools和Planning，构建具有自主理解、规划、记忆和使用工具能力的系统，实现自动化完成复杂任务。
* **Tools + Action**: 说明了技能声明与实现的关键，包括RAG知识和技能（API后端、API前端、应用/工作流）。
* **技能声明的OpenAI规范**: 介绍了使用json-schema定义技能的结构，包括函数名称、函数描述、入参声明等。
* **后端API规范**: 介绍了OpenAPI 3.0规范，包括简介、接口描述、入参说明、响应格式，以确保API的标准化和易用性。
* **后端API的实现方法**: 声明（OpenAPI转化为函数声明三要素）和实现（Python Requests）
* **前端API的实现方法**: 描述了前端、后端、LLM、Redis之间交互的流程，如任务分解、前端函数调用、结果返回。
* **RAG & 应用/工作流**: 方法命名、参数说明、方法说明三要素。
* **Agent节点支持能力**: 展示了Agent节点在流程编排中的功能，并说明了Prompt词、工具集、前端函数等相关能力。
**5. Agent应用开发实践：**
* **POC展示**: 以Agent起航的POC为例，展示了操作区和智能区的功能，以及Agent的实际应用效果。
* **研发助手**: 结合研发场景，强调了研发助手的功能，并列举了研发助手可以解决的痛点问题。
* **内部提效实例 - Code Review**: 通过GitLab、LLM、Sonar检测和API结合，实现代码审查自动化的案例，提升了代码审查的效率和质量。
**6. 企业软件的新方向：**
* **语音开单 - 流程编排**: 演示了语音开单的流程，展现了AI在简化操作、提高效率方面的应用。
* **图片开单 - 流程编排**: 展示了通过图片识别，自动录入信息的流程，进一步提高了效率。
* **重构企业软件形态 - 三位一体协同**: 强调了业务、数据、智能的协同，以实现更高效的企业软件。
* **重构企业软件形态 - 三位一体协同示例**: 通过销货单的例子，展示了业务场景、业务洞察、业务协同和业务智能的结合。
* **总结**: 强调了AI原生应用时代，知识问答、Agent节点、API技能接入，以及三位一体协同的重要性。
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