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讓智能體開發(fā)如“拼積木”般便利!合合信息攜手火山引擎共探大模型落地新范式
當前,大模型的發(fā)展正加速進入“強應用”階段。中國信通院7月數(shù)據(jù)顯示,國內(nèi)已發(fā)布大模型超過1500個。如何打通諸多大模型落地的“最后一公里”,讓技術(shù)從“實驗室”走向“生產(chǎn)線”,成為全行業(yè)共同探索的課題。
近日,由合合信息TextIn打造,火山引擎提供平臺支撐的“大模型加速器”升級版正式發(fā)布。
雙方將共同打造文本智能領(lǐng)域的AI創(chuàng)新應用,為企業(yè)與開發(fā)者提供一站式AI工程化能力,通過補全“從模型到應用”的技術(shù)鏈路,共創(chuàng)大模型在泛行業(yè)中的應用模式。
AI文檔解析為大模型落地鋪設“信息快車道”
在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程中,文檔是核心的信息載體。企業(yè)端日常工作流程中產(chǎn)出了海量PDF、Word、圖片格式的文檔,這些文檔所承載的知識性內(nèi)容呈現(xiàn)出高度的“非結(jié)構(gòu)化”特點,如使用傳統(tǒng)的OCR(光學字符識別)技術(shù)進行處理,可能導致提取信息結(jié)構(gòu)混亂,表格、圖表信息提取不全,手寫字符識別難等問題,導致大模型無法獲取精確的專業(yè)信息,難以有效開展工作。
據(jù)合合信息技術(shù)團隊成員介紹,在大模型應用過程中,不少開發(fā)團隊曾反饋大模型回答準確性、系統(tǒng)響應效率難達預期。發(fā)生此類問題的根源在于,傳統(tǒng)的文檔處理技術(shù)難以為大模型提供精度、質(zhì)量達標的語料。合合信息TextIn發(fā)布的“大模型加速器”依托多模態(tài)文本智能處理技術(shù),通過對各類非標準化文檔進行智能解析,挖掘高質(zhì)量語料,為大模型落地鋪設“信息快車道”。
據(jù)悉,TextIn“大模型加速器”具備超高精度與效率,能應對上千種文檔中的無線表格、合并單元格、跨頁段落、多層級標題、手寫字符等行業(yè)難點,解析穩(wěn)定率高達99.99%。此外,TextIn可精準解析研報、論文、財報中的十余種專業(yè)圖表,將原始文檔轉(zhuǎn)化為機器真正“理解”的、高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),讓大模型一鍵“讀懂”全球文檔,為醫(yī)療、制造、金融、教育、物流等領(lǐng)域的AI落地奠定堅實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
“AI創(chuàng)新應用平臺”讓智能體搭建像“拼積木”般便利
隨著大模型應用滲透,不同主體的需求分化逐漸明顯:大型企業(yè)注重“定制化”,方案需適配復雜流程、保障核心數(shù)據(jù)安全;中小開發(fā)者和個人用戶則追求“輕量化”,以低門檻工具快速驗證創(chuàng)意,這種“分層需求”正倒逼平臺提供更精準的服務。
為滿足不同用戶需求,合合信息與火山引擎聯(lián)合,在火山引擎Hi Agent、Coze等AI應用創(chuàng)新平臺中,共同實踐文檔解析領(lǐng)域的“企業(yè)級+開發(fā)者級”的分層設計,并提供配套部署方案,實現(xiàn)全場景覆蓋。
其中,Hi Agent聚焦企業(yè)級用戶,提供智能體從開發(fā)、評測、觀測到優(yōu)化的全周期管理,企業(yè)可從包括TextIn文檔解析模塊在內(nèi)的多個行業(yè)“模板”與MCP市場中挑選“工具”,通過低代碼與高代碼混合開發(fā),快速搭建“數(shù)字員工”,以適配大型組織的復雜需求;Coze主要面向開發(fā)者與個人端用戶,以“低門檻、場景化”為核心,將智能體搭建簡化為“拼樂高”,降低文檔處理類Agent的開發(fā)門檻,助力開發(fā)者快速落地應用。
在部署方式上,平臺支持公有云、私有化部署、生態(tài)共建、開源個人應用等多種模式,既能保護企業(yè)內(nèi)部隱私數(shù)據(jù),也為開發(fā)者提供了個性化技術(shù)試驗場,真正實現(xiàn) “按需選用、無縫集成”。未來,合合信息TextIn“大模型加速器”將持續(xù)攜手火山引擎等生態(tài)伙伴,深化技術(shù)協(xié)同,推動AI應用向社會各行業(yè)滲透,實現(xiàn)“智能觸手可及”。
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