货拉拉利用大模型打造多场景个人、办公助理实践

主要观点总结

本次分享主题是货拉拉利用大模型打造多场景个人、办公助理实践，主讲老师是货拉拉的资深算法工程师杨丹。分享内容主要包括AI助理与大模型、多场景助理的落地方案、AI驱动业务赋能、未来展望以及问答环节。

关键观点总结

关键观点1: AI助理与大模型

介绍了AI助理的优势和功能，以及为什么需要使用大模型来实现这些功能。大模型在不断迭代中变得越来越智能，更像人脑，具备听、说、理解和生成的能力。

关键观点2: 多场景助理的落地方案

描述了货拉拉的多场景助理落地方案，包括面临的挑战、自研的大模型应用平台——悟空平台以及平台上的多种对接形式。

关键观点3: AI驱动业务赋能

详细阐述了AI在驱动业务赋能方面的应用实例，包括专业助手、AI问答助手、周报生成助手、多模态AI助手和多Agent助手等五个阶段的应用实践。

关键观点4: 未来展望

讨论了整个AI行业和物流行业在AI技术加持下的未来发展趋势。

关键观点5: 问答环节

对分享嘉宾杨丹老师关于智能问答助手中的问题进行了简要介绍和回答。

文章预览

导读   本次分享题目为货拉拉利用大模型打造多场景个人、办公助理实践，主讲老师杨丹来自货拉拉。 货拉拉是一家专注于物流和货运的科技公司，自成立以来一直致力于通过科技手段提升物流效率。 近年来，货拉拉积极探索并应用人工智能技术，以大模型为基础，开发出多场景的个人及办公助理，以期在各类应用场景中为用户提供更加智能、高效的服务。 主要内容如下： 1.  AI 助理与大模型 2.  多场景助理的落地方案 3.   AI 驱动，业务赋能 4.  未来展望 5.  问答环节 分享嘉宾｜ 杨丹 货拉拉 资深算法工程师   编辑整理｜ 程昊 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 AI 助理与大模型 谈到 AI 助理，大家首先想到的问题可能是，AI 助理到底能做什么、AI 助理 有什么优势 、AI 助理应该具备什么样的功能？ 目前大多数 AI 助理功能聚焦在智能对话 ………………………………