Agentic AI
Agentic AI（代理式人工智能）能够通过自主感知、推理、规划与执行，独立完成复杂多步骤任务。相较于传统AI工具，它具备主动性、自治性和环境适应性，可脱离人类直接控制进行决策与交互。
RAG技术应用
通过引入外部知识库来提升生成模型的效果。它将检索模型和生成模型有机结合，在生成文本之前，先从外部知识库或文档中检索相关信息，再将检索结果融入生成过程，从而生成更符合事实、更精准的答案。
企业智能体
能够感知环境并采取行动以实现特定目标，具备自主性、适应性和交互能力。通过感知环境中的变化（如通过传感器或数据输入），根据自身学习到的知识和算法进行判断和决策，进而执行动作以影响环境或达到预定的目标。
AI认知维度的跃迁
就像人类通过眼、耳、鼻、舌、身等多种感官整合信息，形成对世界的全面认知，多模态大模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）正在实现类似的能力突破。它能够同时处理并理解文本、图像、音频、视频等多种形式的信息，实现跨模态的语义理解、内容生成和复杂交互。
统一表征学习
通过自监督学习和对比学习等方法，将不同模态的信息映射到同一语义空间，实现模态间的无缝转换和融合理解。
注意力机制增强
改进的多头注意力机制使模型能够同时关注不同模态的关键信息，实现更精准的跨模态关联。
端到端的多模态预训练
采用端到端的预训练方法，使模型能够从海量的多模态数据中学习到更丰富的表征和关系。
多模态指令微调
多模态指令微调(MIFT)技术，使模型能够更好地理解和执行包含多模态内容的复杂指令，提升应用场景适应性。
多模态大模型核心优势
多模态大模型技术的成熟与应用，标志着人工智能正在进入一个全新的发展阶段——从单一感知到全维度理解，从简单执行到复杂推理，从工具属性到伙伴角色的转变。
全维度信息感知与理解
实现全方位信息感知，大幅提高了对复杂信息的理解能力。
跨模态关联推理与决策
建立不同模态间的语义桥梁，模型能够进行跨模态的知识迁移和综合推理。
多元化内容创作与生成
基于图文生成视频等多种创意内容生成能力，极大地提升了营销、设计和内容创作的效率和创新性。
自然直观的人机交互
文字、语音、图像等多种方式自然地与AI系统交互，大幅降低了技术使用门槛，提升了用户体验。
成功实践的典型应用场景
相比通用知识图谱，企业级知识图谱需要更加精准、可控。我们的知识图谱技术：
● 根据业务需求定制领域本体，确保知识体系与业务一致
● 支持自动化构建和基于规则的推理能力
● 提供增量更新机制，实现知识的持续积累
● 直观展现知识关联，方便业务人员理解与应用
传统客服系统回答僵化，无法应对复杂问题，知识图谱赋能的智能客服系统
● 多层次理解：从简单FAQ到复杂咨询的分层处理
● 知识图谱推理：解决需要多步推理的复杂问题
● 图文结合回答：生成图文并茂的专业解答
● 持续学习优化：从用户交互中不断丰富知识库
企业决策依赖大量数据分析，过程繁琐且效率低下，知识图谱增强的数据分析助手
● 自然语言转SQL：以自然语言描述需求，自动生成SQL
● 知识图谱辅助：利用业务知识图谱确保SQL语义准确
● 结果智能解读：将数据结果转化为业务洞察
● 决策路径推荐：基于历史决策经验提供建议