一、LLM介绍

LLM (Large Language Models) 是指大型语言模型，通常是指像GPT（Generative Pre-trained Transformer）这样的预训练模型，它们能够处理和生成自然语言文本。

LLM 在自然语言处理领域扮演着重要角色，其主要特点是能够学习大规模文本数据的统计规律，并利用这些学习到的知识来完成各种自然语言处理任务。

下面是一些关于LLM的主要特点和用途：

1. 大规模训练数据：LLM通常是在大规模文本数据上进行预训练的，这些数据包括互联网上的文本、书籍、文章、新闻等。通过这些数据的学习，LLM可以获得对语言的深层次理解。
2. 语言生成：LLM可以生成与输入相关的自然语言文本，如生成文章、对话、摘要等。这种生成能力使得LLM在自然语言生成任务中表现出色。
3. 文本理解：LLM可以对输入的文本进行理解和分析，包括语义理解、文本分类、命名实体识别等任务。它们可以根据上下文和语境来理解文本的含义。
4. 对话系统：LLM可以作为对话系统的核心组件，用于理解用户输入、生成响应，并参与自然对话。这种对话系统在智能助理、客服机器人等领域有广泛应用。
5. 翻译和摘要：LLM可以用于机器翻译和文本摘要任务，通过学习不同语言之间的对应关系，实现高质量的翻译和摘要生成。
6. 迁移学习：LLM通过预训练模型的方式进行学习，在具体任务上可以进行微调或者迁移学习，以适应特定领域或任务的需求。

LLM在自然语言处理领域具有广泛的应用前景，它们的出现和发展极大地推动了自然语言处理技术的进步，为各种语言相关的应用提供了强大的支持。

二、智能客服应用

按问答库提供自然语言语义理解级的智能问答服务，24小时服务不离线，助力企业智能化服务升级。

1，阿里智能能话机器人

2，华为对话机器人

3，公司基于讯飞知识库和讯飞大模型的智能客服

三、大模型应用平台介绍

1，fastgpt

基于 LLM 大模型的开源 AI 知识库构建平台。提供了开箱即用的数据处理、模型调用、RAG 检索、可视化 AI 工作流编排等能力，帮助您轻松构建复杂的 AI 应用。
网址：https://fastgpt.in/zh

对于编排结果（药品销售报表和专区报告）进行测试

2，毕昇

BISHENG毕昇 是一款 开源 LLM应用开发平台，主攻企业场景。
专业、创新、实干、不炫技，为帮助企业实现LLM应用落地，全力以赴！
网址：https://bisheng.dataelem.com/

3， 字节海外版（科学上网）

地址：https://www.coze.com

四、智能体研发

在上面介绍的几个平台上，都可以设计各式各样的智能体，其实基于一定的大模型，具备初步的模型应用开发能力，通过程序也可以实现一个简单的智能体。

LangChain 就是一个 LLM 编程框架，你想开发一个基于 LLM 应用，需要什么组件它都有，直接使用就行；甚至针对常规的应用流程，它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。

官方定义如下：
LangChain是一个基于语言模型开发应用程序的框架。它可以实现以下应用程序：

• 数据感知：将语言模型连接到其他数据源
• 自主性：允许语言模型与其环境进行交互

LangChain的主要价值在于：

• 组件化：为使用语言模型提供抽象层，以及每个抽象层的一组实现。组件是模块化且易于使用的，无论您是否使用LangChain框架的其余部分。
• 现成的链：结构化的组件集合，用于完成特定的高级任务
  
  

五、AI大模型应用技术栈

六、AI应用展望

大模型的应用，不仅仅局限于生成式AI的范畴，而是需进一步深化，通过与特定业务领域的规则及实际运营数据的深度融合训练，来构建出针对各行各业定制化的服务模型。这一过程，实质上是将大模型的潜力转化为各行各业的专属驱动力，为其赋能，从而解锁前所未有的价值潜力，实现真正的行业价值最大化。

各大厂商都在行动，都在做行业大模型，不论是百度，阿里，腾讯还是华为等大厂。 MaaS（Model as a Service）大势所趋。