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To B的下一個十年,讓自然語言主導(dǎo)一切

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 想象一下,無論你是CEO、產(chǎn)品經(jīng)理,還是數(shù)據(jù)分析師,或者是一般業(yè)務(wù)人員,只需動動嘴皮子,復(fù)雜的業(yè)務(wù)操作就能輕松完成。數(shù)據(jù)自動分析、流程自動執(zhí)行、客戶關(guān)系智能管理,這些過去看似遙不可及的夢想,現(xiàn)在正在成為現(xiàn)實(shí)。背后的功臣,正是近兩年來大放異彩的AI大模型。

To B的下一個十年,讓自然語言主導(dǎo)一切

想象一下,無論你是CEO、產(chǎn)品經(jīng)理,還是數(shù)據(jù)分析師,或者是一般業(yè)務(wù)人員,只需動動嘴皮子,復(fù)雜的業(yè)務(wù)操作就能輕松完成。數(shù)據(jù)自動分析、流程自動執(zhí)行、客戶關(guān)系智能管理,這些過去看似遙不可及的夢想,現(xiàn)在正在成為現(xiàn)實(shí)。背后的功臣,正是近兩年來大放異彩的AI大模型。

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當(dāng)然,上面那些美好的設(shè)想要變成現(xiàn)實(shí),還有很多工作要做。需要我們用大模型來改造各個業(yè)務(wù)系統(tǒng),而其關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)就是NL2X,這里的X代表各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)特有的語言,也就是領(lǐng)域特定語言DSL。

大模型能夠很好的理解自然語言和計算機(jī)語言,而各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)也有自己的“語言”。比如,在構(gòu)建對話式BI產(chǎn)品的時候,一個關(guān)鍵就是NL2SQL,就是將自然語言與SQL語言進(jìn)行“翻譯”與匹配,來完成查收、數(shù)據(jù)分析的任務(wù)。同樣的,將大模型接入其他業(yè)務(wù)系統(tǒng),比如ERP、CRM、協(xié)同辦公、RPA、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)中臺、營銷系統(tǒng)、客戶關(guān)系系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)等,是不是也有類似的NL2X的技術(shù)?

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接下來,我們就這個問題來進(jìn)行探討。

NL2X是什么?讓大模型聽懂“業(yè)務(wù)語言”

NL2X到底是個啥?簡單來說,它就是一種讓大模型“翻譯”自然語言的技術(shù)。這里的“X”代表著不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的特定語言。NL2X的任務(wù),就是把你說的“人話”變成機(jī)器能聽懂的“系統(tǒng)話”。

說白了,NL2X是各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)的翻譯官,讓它們聽懂你的命令。

比如,你對著BI系統(tǒng)說:“生成上個月的銷售報表。” 這聽起來很簡單,但對計算機(jī)來說,可不輕松。大模型得先理解你要干嘛,然后把這句話翻譯成SQL查詢,再去數(shù)據(jù)庫里扒拉數(shù)據(jù),最后呈現(xiàn)給你一份報表。這就是NL2SQL。

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再比如,你對ERP系統(tǒng)說:“查查庫存,順便補(bǔ)個貨。” 這句話,ERP系統(tǒng)用NL2ERP技術(shù)一翻譯,立馬明白你的意思,開始調(diào)動庫存管理功能,幫你完成任務(wù)。

還有CRM系統(tǒng)。你說:“給最近買了產(chǎn)品的客戶發(fā)個感謝郵件。” 這句話通過NL2CRM,立刻變成了客戶信息篩選和郵件發(fā)送的操作。

聽起來是不是挺神奇?其實(shí),這背后有一套復(fù)雜的流程。我們可以把這個流程拆解成幾個關(guān)鍵步驟:

1. 自然語言理解(NLU)

大模型首先得理解你說的是什么,這叫自然語言理解,簡稱NLU。

這一步,大模型得搞清楚你的意圖、時間、對象等等。比如“生成上個月的銷售報表”這句話,模型要識別“生成”是個動作,“上個月”是時間,“銷售報表”是對象。

2. 任務(wù)意圖識別

接下來,大模型得知道你到底想干啥。它需要把你的話翻譯成具體任務(wù),比如查詢數(shù)據(jù)、生成報表、發(fā)送通知。

這一環(huán)節(jié),大模型把你的話和系統(tǒng)里的任務(wù)模板對上號。比如生成報表的任務(wù)模板,就是SQL查詢。

3. 語言到操作語言的轉(zhuǎn)換

任務(wù)明確了,接下來大模型要把這些任務(wù)翻譯成系統(tǒng)能執(zhí)行的操作語言,也就是X。

例如,在BI系統(tǒng)中,X是SQL;在ERP中,X可能是操作指令;在RPA中,X是自動化腳本。

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4. 結(jié)果生成與執(zhí)行

生成好的操作語言,會被送到相應(yīng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)里。然后系統(tǒng)開始干活,生成報表、更新庫存、發(fā)送郵件這些操作,就這么完成了。

5. 反饋與優(yōu)化

最后,系統(tǒng)執(zhí)行完任務(wù),會把結(jié)果反饋給你。這個反饋,不光是結(jié)果,還有一段解釋性的文字,告訴你任務(wù)的執(zhí)行情況。

通過用戶的反饋,大模型還能不斷優(yōu)化,變得更聰明,更精準(zhǔn)。

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目前有哪些業(yè)務(wù)系統(tǒng)正在經(jīng)歷“爆改”?

通過上面提到的這些步驟,NL2X技術(shù)讓大模型成為各大業(yè)務(wù)系統(tǒng)的超級翻譯官。它幫你把復(fù)雜的工作變得簡單,把繁瑣的操作變得輕松。這不僅讓工作效率提升,還讓你不用再為復(fù)雜的系統(tǒng)操作煩心。

那么,現(xiàn)在有哪些業(yè)務(wù)系統(tǒng)正在進(jìn)行這樣的改造呢?根據(jù)數(shù)據(jù)猿觀察,BI、RPA、ERP、數(shù)據(jù)管理、營銷、客服等領(lǐng)域,走在了前列。

1. BI的革命——NL2SQL如何重新定義數(shù)據(jù)分析?

讓我們從BI系統(tǒng)開始。曾幾何時,數(shù)據(jù)分析是技術(shù)大牛們的專屬領(lǐng)域,你得懂各種數(shù)據(jù)分析指標(biāo),掌握各種拖拉拽技能,甚至你得寫一堆SQL代碼,才能從數(shù)據(jù)庫中挖出一點(diǎn)有用的信息。但有了NL2SQL,這一切都變了。

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現(xiàn)在,任何人——不管你是不是技術(shù)達(dá)人、數(shù)據(jù)分析達(dá)人——都能通過簡單的自然語言查詢,輕松獲取數(shù)據(jù)洞察。你只需要說出你的需求,NL2SQL技術(shù)就能將其轉(zhuǎn)換為精準(zhǔn)的SQL查詢,幫你從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息。

帆軟、阿里瓴羊、思邁特、網(wǎng)易數(shù)帆和Kyligence等,就是這方面的佼佼者。它們將相關(guān)技術(shù)深度嵌入到各自的BI產(chǎn)品中,徹底改變了數(shù)據(jù)分析的玩法。

想象一下,你只需輸入一句話:“告訴我上個月的銷售冠軍是誰”,BI系統(tǒng)立刻生成一份詳細(xì)的報表,列出銷售冠軍的業(yè)績、產(chǎn)品詳情、區(qū)域分布等信息。再也不需要和SQL死磕!

這種技術(shù)不僅讓數(shù)據(jù)分析變得前所未有的簡單,還極大加快了數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的速度。在當(dāng)今快節(jié)奏的商業(yè)環(huán)境中,這可是一個決定勝負(fù)的關(guān)鍵因素。

2. RPA的新賦能——自然語言如何讓機(jī)器人流程自動化更智能?

接下來,讓我們聊聊RPA。曾經(jīng),設(shè)計一個自動化流程是個技術(shù)活兒,需要挖掘流程、設(shè)置規(guī)則,還得不斷調(diào)試。但有了NL2RPA,自動化變得前所未有的簡單。

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實(shí)在智能、影刀、藝賽旗、金智維等廠商,正在通過這類技術(shù),將自然語言直接轉(zhuǎn)化為自動化流程。也許,你只需要告訴RPA系統(tǒng):“幫我自動處理未付賬單”,它就會自動創(chuàng)建一個工作流,從檢查賬單、發(fā)出提醒到執(zhí)行后續(xù)操作,全程自動化。

這種技術(shù)降低了使用RPA的技術(shù)門檻,任何人都可以用自然語言創(chuàng)建復(fù)雜的自動化流程。而且,這些流程可以靈活調(diào)整,適應(yīng)業(yè)務(wù)需求的變化。

想象一下,你的企業(yè)可以在短時間內(nèi)自動處理成千上萬的訂單、賬單、客戶請求,而你只需要發(fā)個指令。這種效率提升,可不是一般的工作方式能比的。

3. ERP的智慧升級——用自然語言控制你的企業(yè)資源

ERP系統(tǒng)曾是企業(yè)的“大腦”,負(fù)責(zé)管理從財務(wù)到供應(yīng)鏈的一切資源。但問題是,傳統(tǒng)的ERP系統(tǒng)操作復(fù)雜,不懂技術(shù)的人根本無法駕馭。NL2ERP的出現(xiàn),改變了這一切。

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NL2ERP技術(shù),讓你可以用自然語言控制ERP系統(tǒng)。例如,你可以對ERP系統(tǒng)說:“生成本月的財務(wù)報表”或“調(diào)整庫存計劃”。ERP系統(tǒng)會自動理解并執(zhí)行這些操作,無需手動輸入繁瑣的指令。

這種自然語言與系統(tǒng)操作的無縫對接,讓企業(yè)管理變得更加高效。知名ERP廠商比如用友、金蝶等,正在探索將這種技術(shù)融入其產(chǎn)品,幫助企業(yè)簡化復(fù)雜的操作流程,提升決策效率。

想象一下,企業(yè)的管理者不再需要技術(shù)支持,也能實(shí)時掌握資源配置情況,做出快速決策。這種改變,對企業(yè)的運(yùn)營效率是一個巨大的提升。

4. 數(shù)據(jù)中臺的新可能——如何通過自然語言重塑數(shù)據(jù)管理?

數(shù)據(jù)管理的各個環(huán)節(jié),也在探索應(yīng)用大模型技術(shù),來提升數(shù)據(jù)管理效率。例如,數(shù)據(jù)中臺是企業(yè)的數(shù)據(jù)核心,負(fù)責(zé)整合、處理、管理海量數(shù)據(jù)。但管理這些數(shù)據(jù)并不容易,特別是當(dāng)你需要跨部門、跨系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)映射時,NL2Data技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

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星環(huán)科技、鏡舟科技、網(wǎng)易數(shù)帆、阿里瓴羊等在這方面走在前列,他們通過大模型技術(shù),將自然語言與數(shù)據(jù)管理操作結(jié)合起來,進(jìn)行了多方面的探索。也許,在不久之后,你只需要說:“將客戶數(shù)據(jù)從舊系統(tǒng)遷移到新系統(tǒng)”,系統(tǒng)就會自動生成數(shù)據(jù)映射規(guī)則,完成數(shù)據(jù)遷移。

這不僅簡化了數(shù)據(jù)處理的流程,還打破了數(shù)據(jù)孤島,讓數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)流動起來。企業(yè)可以更快、更準(zhǔn)確地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策。

想象一下,你可以通過一句簡單的指令,就完成了復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作。這種效率提升,讓企業(yè)在競爭中占盡先機(jī)。

5. 營銷系統(tǒng)的智能化升級——自然語言驅(qū)動的營銷自動化

在營銷領(lǐng)域,精準(zhǔn)、及時的營銷策略是成功的關(guān)鍵。過去,制定一個營銷策略需要大量的數(shù)據(jù)分析、市場調(diào)研和策略配置。而現(xiàn)在,NL2Marketing技術(shù)讓這一切變得簡單。

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領(lǐng)先的營銷自動化系統(tǒng)通過NL2Marketing技術(shù),將自然語言直接轉(zhuǎn)化為營銷活動配置。在比較理想的情況下,你只需要說:“啟動針對年輕用戶的促銷活動”,系統(tǒng)就會自動設(shè)置好廣告投放、用戶細(xì)分、優(yōu)惠券分發(fā)等一系列操作。

這種技術(shù)不僅簡化了營銷策略的制定,還讓企業(yè)能夠更迅速地響應(yīng)市場變化。你再也不用擔(dān)心市場趨勢轉(zhuǎn)瞬即逝,因?yàn)槟愕臓I銷系統(tǒng)已經(jīng)快人一步。

想象一下,營銷團(tuán)隊(duì)只需要關(guān)注創(chuàng)意,系統(tǒng)會自動處理執(zhí)行部分。這種分工,不僅提高了效率,還確保了策略的精準(zhǔn)落地。

6. 客戶管理系統(tǒng)的進(jìn)化——讓CRM更懂你

最后,讓我們看看CRM系統(tǒng)??蛻絷P(guān)系管理一直是企業(yè)運(yùn)營的重中之重,但傳統(tǒng)的CRM系統(tǒng)操作復(fù)雜,數(shù)據(jù)更新緩慢,NL2CRM技術(shù)則為CRM系統(tǒng)注入了新的活力。

通過NL2CRM技術(shù),企業(yè)可以用自然語言與客戶管理系統(tǒng)互動。例如,你可以說:“聯(lián)系所有最近有過購買行為的客戶”,系統(tǒng)就會自動篩選客戶信息,發(fā)出定制化的營銷郵件。

業(yè)界一些CRM系統(tǒng)已經(jīng)開始采用這種技術(shù),幫助企業(yè)更好地理解和服務(wù)客戶。

想象一下,你的CRM系統(tǒng)能夠聽懂你的需求,自動完成客戶跟進(jìn)、反饋收集、滿意度調(diào)查等任務(wù)。這種智能化,直接提升了客戶的滿意度和忠誠度。

還有哪些挑戰(zhàn)?

雖然NL2X技術(shù)看起來像是個萬能鑰匙,但要真正把大模型接入各個業(yè)務(wù)系統(tǒng),還有不少“攔路虎”。下面,我們一起看看這些技術(shù)挑戰(zhàn),到底有多難啃。

1. 領(lǐng)域適應(yīng)性和模型訓(xùn)練的復(fù)雜性

大模型天生“聰明”,但當(dāng)它進(jìn)入具體行業(yè)時,事情就沒那么簡單了。每個業(yè)務(wù)系統(tǒng)都有自己的行話和邏輯,大模型得重新學(xué)習(xí)這些“行話”才能勝任。

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比如,醫(yī)療系統(tǒng)中的NL2X需要理解醫(yī)學(xué)術(shù)語,金融系統(tǒng)中的NL2X則要掌握財務(wù)規(guī)則。想要讓模型說“多門語言”,就得先喂給它足夠多的領(lǐng)域數(shù)據(jù)。這個過程不僅耗時,還需要行業(yè)專家的參與,才能保證模型理解得準(zhǔn)確無誤。

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2. 自然語言理解的精度問題

大模型“耳聰目明”,但有時候它也會“會錯意”。尤其是那些復(fù)雜的、模棱兩可的語句,模型可能抓不到重點(diǎn)。

想象一下,你說:“生成上個月的財務(wù)報表。” 這里的“上個月”是指哪個具體月份?這就可能讓模型犯迷糊。要解決這個問題,模型需要更強(qiáng)的上下文理解能力,甚至需要和你多聊幾句,確保沒出岔子。這讓系統(tǒng)開發(fā)變得更復(fù)雜,也對模型的處理速度提出了更高要求。

3. 多系統(tǒng)集成的復(fù)雜性

NL2X技術(shù)最大的挑戰(zhàn)之一,是如何在多個不同的系統(tǒng)之間“翻譯”你的話。每個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的接口、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作流程都不一樣,如何讓大模型在它們之間自如切換,可不是件容易的事。

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比如,你想同時在ERP系統(tǒng)和CRM系統(tǒng)中使用NL2X,那就需要開發(fā)出兩套不同的接口邏輯。開發(fā)成本和維護(hù)難度都會直線上升,稍有不慎還可能影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性和兼容性。

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4. 數(shù)據(jù)隱私和安全問題

數(shù)據(jù)隱私和安全是所有技術(shù)面前的“頭等大事”,NL2X技術(shù)在處理自然語言指令時,往往需要訪問大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中可能包含敏感信息。

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要確保這些數(shù)據(jù)在傳輸和處理過程中不被泄露,還要防止模型被惡意攻擊,這都對系統(tǒng)的安全性提出了很高的要求。開發(fā)者需要在設(shè)計階段就考慮多層次的安全措施,嚴(yán)格遵守數(shù)據(jù)隱私法規(guī),確保用戶的數(shù)據(jù)安全無虞。

哪些系統(tǒng)適合NL2X改造,哪些不適合?

在考慮NL2X技術(shù)改造業(yè)務(wù)系統(tǒng)時,不是所有系統(tǒng)都能輕松接入。要成功改造,需要系統(tǒng)具備一些特點(diǎn)。我們來看看哪些系統(tǒng)最適合通過NL2X技術(shù)來進(jìn)行“爆改”,這些系統(tǒng)需要具備哪些特點(diǎn)。

1. 標(biāo)準(zhǔn)化操作,簡單明了

先說說那些標(biāo)準(zhǔn)化操作多的系統(tǒng),比如BI系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、RPA系統(tǒng)。它們的任務(wù)流程清晰明確,操作步驟幾乎沒啥變化。你只要告訴系統(tǒng)“生成銷售報告”或者“處理未付賬單”,它就知道該干嘛。這類系統(tǒng)最適合NL2X改造,因?yàn)樽匀徽Z言轉(zhuǎn)化為操作語言的過程簡單、精確,出錯的概率低。

2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動,邏輯簡單

接著是那些數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng),比如BI系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中臺,它們的工作核心是數(shù)據(jù)分析和處理。這里,NL2SQL技術(shù)可以大展身手。通過自然語言查詢,你能輕松獲取數(shù)據(jù)洞察,不用再費(fèi)勁寫代碼。這類系統(tǒng)的改造難度低,改造效果卻非常明顯。

3. 任務(wù)重復(fù),操作單一

這類系統(tǒng)最擅長處理那些重復(fù)性強(qiáng)、規(guī)則明確的任務(wù),比如自動化處理發(fā)票、發(fā)送郵件提醒。這些操作幾乎一成不變,非常適合通過自然語言指令來自動生成和調(diào)整流程。NL2RPA能讓操作變得更加靈活,而且簡單易用。

4. 交互頻繁,用戶體驗(yàn)為王

還有那些交互性強(qiáng)的系統(tǒng),比如CRM系統(tǒng)和營銷自動化系統(tǒng)。這些系統(tǒng)每天都要處理大量用戶輸入,時刻都在和客戶互動。通過NL2CRM技術(shù),你只需一句話就能完成復(fù)雜的客戶管理任務(wù)。操作簡化了,客戶體驗(yàn)自然就上去了。

哪些系統(tǒng)不適合NL2X改造?

盡管NL2X技術(shù)前景廣闊,但有些系統(tǒng)并不適合這項(xiàng)技術(shù)的改造。這些系統(tǒng)通常有一些共同的特點(diǎn)。

1. 任務(wù)復(fù)雜,千變?nèi)f化

首先是不適合標(biāo)準(zhǔn)化處理的系統(tǒng),比如創(chuàng)意設(shè)計或軟件開發(fā)系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的任務(wù)內(nèi)容復(fù)雜多變,且結(jié)果不可預(yù)測。自然語言很難準(zhǔn)確描述這些任務(wù),NL2X技術(shù)的轉(zhuǎn)換會有很大的局限性。改造難度高,效果可能不盡人意。

2. 需要專業(yè)知識,要求精確判斷

其次是那些高度依賴領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的系統(tǒng),比如醫(yī)療系統(tǒng)、法律系統(tǒng)。大模型盡管強(qiáng)大,但在處理這些領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語和判斷時,容易出現(xiàn)誤解。你不可能指望一個AI醫(yī)生或AI律師完全替代人類專業(yè)人士,這類系統(tǒng)的改造效果有限,改造難度也很高。

3. 實(shí)時性要求高,容錯率低

還有一些對實(shí)時性要求極高且對錯誤容忍度極低的系統(tǒng),比如金融交易系統(tǒng)、航空控制系統(tǒng)。這些系統(tǒng)一秒鐘的誤差,都可能導(dǎo)致重大損失或?yàn)?zāi)難性后果。NL2X技術(shù)在自然語言處理和執(zhí)行的轉(zhuǎn)換中可能存在延遲或錯誤,因此并不適合用于這些場景。

通過精準(zhǔn)選擇改造對象,企業(yè)可以更有效地利用NL2X技術(shù),實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的最大收益。

To B的下一個十年,讓自然語言主導(dǎo)一切

想象一下,未來的十年,你的日常工作、業(yè)務(wù)決策、甚至生活中的瑣事,都可以通過一句簡單的自然語言指令完成。再也不用學(xué)那些復(fù)雜的操作流程,也不用擔(dān)心誤操作帶來的麻煩。只要你會說話,所有的系統(tǒng)都能聽懂、執(zhí)行。這是To B的下一個十年,一個由自然語言主導(dǎo)的世界。

NL2X技術(shù)正是這個未來的關(guān)鍵,它讓自然語言成為我們與各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)溝通的橋梁,讓復(fù)雜的操作變得簡單直觀。隨著技術(shù)的進(jìn)步,NL2X的應(yīng)用場景將不斷擴(kuò)展,從商業(yè)智能到企業(yè)管理,再到個人生活,幾乎無所不包。

未來,我們可能只需要說:“幫我生成本月的銷售報告”,系統(tǒng)不僅會生成報表,還會自動分析趨勢,給出優(yōu)化建議。更進(jìn)一步,你可能只需要一句話,整個公司的運(yùn)作就能進(jìn)入自動化狀態(tài),各個部門無縫協(xié)作,業(yè)務(wù)流程流暢如絲。

不過,這一切的前提是:AI必須懂業(yè)務(wù)。如果AI不懂業(yè)務(wù),再強(qiáng)大的技術(shù)也是“耍流氓”。NL2X技術(shù)的核心挑戰(zhàn)之一,就是如何讓大模型真正理解業(yè)務(wù)語言,準(zhǔn)確翻譯用戶的需求。

想想看,如果AI理解錯了你的意思,把“生成銷售報告”理解成了“刪除銷售記錄”,后果會多么嚴(yán)重!所以,未來的技術(shù)發(fā)展方向,必然是讓AI更加“業(yè)務(wù)精通”,真正成為各個領(lǐng)域的專家。

為此,NL2X技術(shù)需要不斷進(jìn)化。模型要通過更多的行業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練,提升對特定領(lǐng)域語言的理解力。其次,模型還需要學(xué)習(xí)上下文理解能力,避免因細(xì)節(jié)誤解而導(dǎo)致的錯誤操作。AI必須能夠與用戶進(jìn)行多輪對話,確認(rèn)需求,確保操作的準(zhǔn)確性。

未來,隨著這些技術(shù)的突破,我們將看到更多的創(chuàng)新和變革。例如,智能合同生成、自動化法律咨詢、個性化醫(yī)療建議等領(lǐng)域,都有可能因?yàn)镹L2X技術(shù)的進(jìn)步而發(fā)生翻天覆地的變化。AI將不僅僅是一個工具,而是一個懂你、懂業(yè)務(wù)的“超級助手”。


來源:一蓑煙雨 數(shù)據(jù)猿

聲明:數(shù)據(jù)猿尊重媒體行業(yè)規(guī)范,相關(guān)內(nèi)容都會注明來源與作者;轉(zhuǎn)載我們原創(chuàng)內(nèi)容時,也請務(wù)必注明“來源:數(shù)據(jù)猿”與作者名稱,否則將會受到數(shù)據(jù)猿追責(zé)。

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