实现智能体的落地价值，关键在于将信息技术（IT）、操作技术（OT）和人工智能（AI）三层进行深度融合。这种融合能够打通设备层和IT层，实现各领域的强大赋能效果。为了进一步提升智能体的落地效果，引入可解释层至关重要，它能够帮助消除大模型的幻觉，提高生成的准确性。
2024软博会现场演讲
在2024年软博会上，零壹视界专注于大模型在行业的实际应用，观点包括以下几个方面：
- 基于低代码平台的智能开发平台：通过低代码平台，我们能够快速开发智能应用，提高开发效率。
- 基于自然语言的知识问答系统：利用自然语言处理技术，构建智能问答系统，提升用户体验。
- 数据分析和报告生成：通过大数据分析，我们能够生成深入的洞察和报告，支持决策制定。
- RPA超自动化：利用机器人流程自动化（RPA）技术，实现业务流程的自动化，提高工作效率。
可解释性的重要性：
零壹视界提出了“可解释性”的概念，以确保大模型生成的结果具有高度的可信度和可控性。通过引入中间的可解释层，我们可以显著提高生成的准确性，比常规做法高出一个档次。这一过程涉及到：
- 统一的解释层：作为核心，统一解释层下连接低代码引擎、数据编织和分析引擎、内容生成引擎。
- 微调的大模型：通过微调的大模型来生成可解释性语言的脚本，确保输出的准确性和可靠性。
- 专门的引擎校对：由专门的引擎来校对脚本，确保最终生成的可交付物（如APP、SQL代码和报告等）的准确性。
例如，在CHATBI场景中，我们的准确性能达到90%以上，远高于通常厂家的70%左右的准确度。此外，我们能够直接通过大模型生成APP，而不是生成原生代码去编译运行，这极大地提高了开发的效率。在内容生成方面，我们能够生成复杂的报告，而不是简单的、不可靠的段落，从而提供更深入的业务洞察和支持。
到此这篇领域驱动设计demo（领域驱动设计的核心概念）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！版权声明：
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