货拉拉多场景大模型AI助理深度实践与探索

随着人工智能技术的飞速发展，特别是大型语言模型（LLM）的涌现，AI的应用范围日益广泛。货拉拉，作为物流行业的领军企业，也在积极探索AI技术的落地应用，旨在通过LLM开发出多场景的个人及办公助理，为用户提供更加智能、高效的服务。

一、AI助理与大模型

在谈论AI助理时，我们首先要明确AI助理的功能和优势。目前，大多数AI助理的功能集中在智能对话、智能问答、智能查询以及人工智能生成内容（AIGC）上。这些功能得益于大模型、RAG（Retrieval-Augmented Generation）以及Agent等技术的支持，使得AI助理能够深刻理解用户需求，提供专业高效的服务，且能够实现24小时不间断服务。

货拉拉在AI助理的探索上，正是基于LLM技术，结合真实业务需求，开发出了一系列AI应用。这些应用不仅能够帮助业务提升效率，还能够优化用户体验。例如，货拉拉的司乘沟通问题挖掘助手、流量回放智能客服、小拉智能客服等，都是针对司内真实业务需求而开发的AI助理。

二、多场景助理的落地方案

在面对多业务场景高效落地的挑战时，货拉拉自研了大模型应用平台——悟空平台。这个平台的核心优势在于可以灵活应用大模型，支持直接或间接调用大模型进行开发。无论是直接调用大模型，还是构建Chain或Agent，悟空平台都能胜任。

悟空平台不仅提供了多种对接形式以满足不同业务需求，还在数据安全方面表现优异，确保没有数据外传的风险。在悟空平台的加持下，货拉拉得以在多个场景中高效落地AI助理。例如，在教育引擎、教育培训、HR、PMO等14个以上的场景中，货拉拉可以快速搭建并实现AI助理的高效落地。

三、AI驱动，业务赋能

货拉拉的AI应用发展经历了多个阶段，从最初的专业助手，到AI问答助手，再到周报生成助手，以及多模态的AI助手和Muti-agent助手，每个阶段都代表了AI技术在业务赋能上的深入和拓展。

1. 专业助手：货拉拉利用大模型解决专业问题，如自动排查容器问题、识别漏洞攻击以及进行SIEM系统中的准实时异常行为检测等。通过高质量的prompt与大模型结合，货拉拉成功解决了这些专业问题。
2. AI问答助手：基于LLM的AI问答助手能够基于文档或已有知识库进行问答。货拉拉通过搭建“业务知识库+RAG+LLM=AI问答助手”的范式，实现了对无标准答案和有标准答案问题的精准回答，提升了业务精确率。
3. 周报生成助手：货拉拉的周报生成助手能够获取数据、分析数据、生成图表，并最终生成周报。这一功能不仅提升了工作效率，还使得周报的生成更加科学和规范。
4. 多模态的AI助手：随着用户需求的发展，货拉拉开始探索多模态的AI助手。这一阶段的AI助手不仅能够理解文本，还能够处理图片和语音，提供更为全面的服务。
5. Muti-agent助手：为了满足用户对于多个场景问题融合的需求，货拉拉开始整合多个场景下的AI助手，提供一个综合的解决方案。

四、未来展望

货拉拉在AI助理的实践上取得了显著的成果，但未来仍有很大的发展空间。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，货拉拉将继续深化AI技术的应用，推动物流行业的智能化发展。

同时，货拉拉也将积极关注新技术的发展趋势，如多模态信息处理、强化学习等，不断探索新的应用场景和解决方案。通过持续的技术创新和业务赋能，货拉拉将为用户提供更加智能、高效、便捷的服务。

在AI技术的推动下，货拉拉的多场景大模型AI助理实践不仅提升了业务效率和用户体验，还为物流行业的智能化发展树立了典范。未来，货拉拉将继续引领货运智能交通的发展，为构建更加高效、便捷、绿色的物流体系贡献力量。

在此过程中，千帆大模型开发与服务平台作为重要的技术支持之一，为货拉拉提供了强大的大模型应用能力和灵活的开发环境。正是有了这样的技术支持，货拉拉才能够在AI助理的实践上取得如此显著的成果。千帆大模型开发与服务平台不仅帮助货拉拉快速搭建和落地AI应用，还为其提供了持续的技术更新和优化服务，确保了AI助理的稳定性和高效性。