“大模型热”下的冷思考——如何有效赋能企业应用

春节期间，DeepSeek凭借其新一代开源模型的低成本和高性能引发了全球关注，催生出一种弥漫在整个商业市场中的强烈紧迫感与趋同认知——抓住技术窗口期、抢跑入局，才能率先实现“跃升”，成为大家的共识。

然而，在火爆的市场热潮中，当我们将目光转向企业级场景时，一个颇为现实的问题却浮出水面：技术虽好，但怎么样才能真正赋能企业应用，为企业发展带来价值?

答案显然不是简单地部署一个大模型就可以解决的。

不过，冰果AI(BingoAI)可以。

冰果AI(BingoAI)作为一款深度融合大数据与AI大模型技术的垂域数据智能助手，通过在其领域本体建模、数据治理自动驾驶、智能AI应用等环节充分调用DeepSeek、百川、千问等AI大模型、智能体能力，实现了从业务到智能的全链路加速和增强。

*冰果AI(BingoAI)是品高软件在2024年推出的以智能体+知识库为基础、以DeepSeek、百川、千问、Llama等主流大模型为驱动、以领域本体建模为核心、创新AI驱动数据自动驾驶技术，为上层应用提供统一、多样化智能服务的垂域数据智能助手，旨在帮助企业在垂直领域快速、高效、低成本地打造垂域AI应用，实现业务赋能、降本增效。

冰果AI(BingoAI)之所以可以通过调用AI大模型、智能体能力，带来数据价值指数级释放，主要有以下几个“杀手锏”：

第一，让企业数据能为大模型所用、所理解

从前沿技术到具体应用，首先要解决的是业务的问题。不同行业都有其独特的业务逻辑、数据格式和知识体系，尽管像DeepSeek、千问、百川这类的大模型在通用领域展现出了强大的能力，但在企业级场景中，却会因为缺乏对特定行业和业务场景的深度理解，而无法直接满足企业在实际运营下复杂多样的的业务需求。所以要想将如此低成本高性能的大模型运用起来，就必须要将通用大模型“演进”成行业领域大模型。

在多年的行业实践中，品高构建起了一套基于领域本体的行业数据智能高效构建技术体系，以“业务—知识—智能”链路为理论思路，并形成了较为成熟的品高智能产品体系，帮助企业在垂直领域快速、高效、低成本地打造垂域AI应用，实现业务赋能、降本增效。

通过领域本体建模，解决“业务“与“数据”两张皮问题

首先，在解决数据治理脱离业务的问题上，品高创新提出一种面向行业的领域本体建模方法——E-MBTI，通过M(管理架构)、B(业务架构)、T(技术架构)和I(信息架构)四个维度实现垂直领域进行体系化的全面建模，为行业客户构建起垂域业务逻辑框架。所构建的领域模型在后期的数据采集、清洗，到知识的提取与应用中都能深度赋能，切实为企业的数据治理工作提供有力支持，真正发挥数据指数级价值 。

通过AI-DataFlow，让“数据”成为“知识”

同时，在领域建模的基础上，品高提出了AI驱动DataFlow的数据工程方法，通过数据标注化流水线开发，调用DeepSeek、千问、百川等大模型和智能体能力，完成数据采集、清洗、转换、融合、知识提取的所有任务，以此实现从“数据”到“知识”的全链路自动化和智能化。

跨过从通用到垂域的鸿沟，距离从知识到智能、再到生成决策、辅助执行，还差“最后一公里”。

第二，大模型+冰果AI，实现垂域智能的高效转化

考虑到产品的易用性和可用性，以及满足非技术类企业人员的使用需求，垂域数据智能助手——冰果AI(BingoAI)内置智能多轮问答、智能BI、智能数据分析报告等多种功能，为企业用户进行业务决策与执行提供辅助依据。

针对复杂业务推理问题，用户还可以根据具体的业务场景灵活自定义和扩展大模型调用。通过持续的数据积累和模型优化，冰果AI(BingoAI)不仅能够将通用大模型的能力引入垂直领域，还能通过垂直领域的知识反哺大模型，实现从智能到数据、再从数据到智能的双螺旋上升，最终演进为能理解企业行业术语、业务流程和特定场景的智能化工具。

从“业务”到“数据”再到“智能”与“决策执行”、从“通用”到“垂域”，冰果 AI(BingoAI)不仅是品高软件在企业级AI应用领域的一次重大突破，更是企业数智化转型道路上的得力助手。与AI大模型、智能体的强强联合，冰果AI(BingoAI)将进一步提升在垂域企业级AI应用中的推理效率和数据处理能力。

未来，品高软件将持续推进产品与大模型、智能体领域的融合、适配、应用探索，助力垂域企业级AI应用低成本、高适配、强安全高效落地，推动企业数智化转型!