助力企業(yè)加速應用生成式AI
北京2024年6月27日 /美通社/ -- 北京靈奧科技基于亞馬遜云科技的生成式AI、數(shù)據(jù)庫和容器等云服務，打造大模型中間件，將基礎模型優(yōu)勢和企業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)無縫結合，打通企業(yè)AI應用落地的最后一公里。靈奧科技現(xiàn)已服務全球超過30,000家用戶，廣泛覆蓋電商、金融、法律、房地產(chǎn)、教育和能源等行業(yè)。
大模型中間件是基于基礎模型與AI應用之間的中間層基礎軟件，主要解決基礎模型應用過程中數(shù)據(jù)集成、應用集成、知識庫（向量數(shù)據(jù)庫）與基礎模型融合等問題。作為一家快速成長的初創(chuàng)企業(yè)，靈奧科技自成立之初就加入了亞馬遜云科技合作伙伴網(wǎng)絡，推出了大模型中間件平臺Vanus，提供語料的實時采集、數(shù)據(jù)清洗、過濾和嵌入。同時，作為上層應用訪問基礎模型與知識庫的入口，提供基礎模型與知識庫的融合、應用部署和執(zhí)行。
Vanus大模型中間件平臺基于亞馬遜云科技而構建，應用亞馬遜云科技在計算、網(wǎng)絡、存儲、數(shù)據(jù)庫和生成式AI等方面服務，實現(xiàn)了多個方面的好處。利用托管容器服務Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）的彈性擴展能力，Vanus可根據(jù)業(yè)務流量平滑伸縮，助力企業(yè)輕松應對流量洪峰，平均成本降低30%，性價比提高20%；在提高可用性和可靠性方面，利用亞馬遜云科技全托管文檔數(shù)據(jù)庫服務Amazon DocumentDB多可用區(qū)、多副本的特性，Vanus可輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù)跨區(qū)存儲，實現(xiàn)無感災難恢復，可用性達到99.99%；在降低延時方面，Vanus借助對象存儲服務Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）及數(shù)據(jù)庫的高并發(fā)數(shù)據(jù)查詢能力，結合亞馬遜云科技全球網(wǎng)絡節(jié)點加速能力，縮短基礎模型上下文加載時間，將AI Agent回復系統(tǒng)延時降低40%；此外，Vanus借助全托管的生成式AI服務Amazon Bedrock提供的Claude系列模型，提升AI Agent的語言理解和邏輯推理能力，打造更加智能的服務體驗。
目前，Vanus大模型中間件已在電商、金融、法律、房地產(chǎn)、教育等多個行業(yè)的業(yè)務場景中得到廣泛應用。
某軟件服務企業(yè)各部門沉淀了大量內(nèi)部數(shù)據(jù)，但面臨跨部門知識共享效率低和客服培訓非常耗時的挑戰(zhàn)。同時，客服人員基于傳統(tǒng)搜索方式獲取信息，導致響應時間較長，用戶投訴率上升。Vanus基于亞馬遜云科技的存儲和數(shù)據(jù)庫等云服務，幫助企業(yè)從文檔、數(shù)據(jù)庫、SaaS軟件等多個數(shù)據(jù)源中實時抽取數(shù)據(jù)，構建統(tǒng)一的企業(yè)知識庫；同時，借助Amazon Bedrock等服務，為企業(yè)客服人員構建AI 機器人，基于全域業(yè)務數(shù)據(jù)實時推理，快速提供回復建議，極大地降低了客服響應時間。現(xiàn)在，問題回復時間已從分鐘級降至秒級，客服團隊的人效提高70%，大幅降低了客服投入的成本。
南美洲某服飾類電商網(wǎng)站的產(chǎn)品高達7,000多種，每天面臨大量關于產(chǎn)品、退換貨和物流的客戶咨詢，不僅需要很多客服人員，也帶來了較高的管理成本。尤其在客服團隊非工作時間，客戶問詢未能得到及時回應，不僅導致客戶滿意度下降，更錯失了許多商機。Vanus基于Amazon Bedrock等云服務為該企業(yè)構建了適合電商應用場景的客服機器人VanChat，能夠提供7*24小時的即時問題回復服務，幫助該企業(yè)節(jié)省大量人力資源，提高客戶滿意度。此外，VanChat還提供用戶意圖識別和產(chǎn)品推薦等功能，加快用戶的購買決策，推動網(wǎng)站銷售業(yè)績的增長。VanChat為該企業(yè)帶來顯著的經(jīng)濟效益，僅上線首月投資回報率就高達611%，同時還提供客戶洞察，幫助企業(yè)更好地理解用戶需求并優(yōu)化營銷策略。
北京靈奧科技CEO厲啟鵬表示："在生成式AI賦能方面，亞馬遜云科技不僅為我們構建了底層基礎設施，還提供了眾多簡單易用且功能強大的云服務和專家資源，加速了靈奧科技生成式AI產(chǎn)品的快速落地。展望未來，我們將繼續(xù)深化與亞馬遜云科技在數(shù)據(jù)庫和基礎模型領域的合作，進一步增強處理數(shù)據(jù)的能力，幫助客戶充分釋放生成式AI的商業(yè)潛力。"
