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商派携手百川智能，以大模型/智能体解决方案，助力企业开启“AI驱动商业增长”新纪元！

发布日期：2024-08-14 04:46:26 浏览次数： 1872 来源：商派

在日新月异的商业环境下，AI 大模型等技术已经成为推动各行业智能化转型的关键力量。百川智能作为近两年迅速崛起的AI独角兽，也与商派达成了战略合作。双方将在品牌企业数智化转型领域，基于大模型的AI智能体解决方案，探索更多AI应用落地场景，开启“AI驱动商业增长”的新纪元。

一、百川智能的崛起与使命

百川智能自成立以来，便致力于构建中国最好的大模型底座，旨在帮助大众轻松、普惠地获取世界知识和经验。百川智能创始人王小川，曾是搜狗创始人兼CEO，拥有丰富的创业经验和深厚的技术背景，为百川智能的发展奠定了坚实的基础。百川智能的主要团队，除了原搜狗的核心技术大咖，同时还汇集了来自清华大学、中国科学院等顶尖学术机构的专家，形成了强大的科研与产品开发能力。

百川智能的使命不仅仅是技术上的突破，更在于通过AI技术的普及，让每个人都能享受到智能科技带来的便利。百川智能致力于通过不断迭代的大模型技术，持续提供用户价值，打造体验标杆，最终实现通用人工智能（AGI）的宏伟目标。

在AI大模型商业化方面，百川智能坚持“被集成”模式，选择与商派这样拥有“行业Know How”能力的垂直领域数字科技伙伴，共创行业AI落地应用。

二、大模型技术的创新与应用

百川智能在大模型技术上已经取得了显著的成就，相继推出了多个版本的大模型，如Baichuan-7B、Baichuan-13B、Baichuan-53B等，并在SuperCLUE等基准测试中取得了优异成绩。特别是最新推出的Baichuan4，在文科和理科能力上均表现出色，不仅在文科任务中获得了全球第一的成绩，还在理科任务中名列国内前茅。

百川智能的大模型不仅在基准测试中表现优异，更在实际应用中展现了强大的潜力。通过引入“搜索增强”技术路线，百川大模型能够结合上下文信息和实时数据，提供更加精准、丰富的回答，有效降低了生成内容中的幻觉现象，显著提升了用户体验。

三、商派与百川智能的强强联合

随着AI技术的快速发展，作为全球品牌企业数字科技伙伴，商派与百川智能紧密携手，共同探索AI大模型、AI智能体等技术在企业经营管理、全渠道零售、客户服务等领域的落地应用解决方案。

通过整合商派在企业数字化转型领域的成功实践、专家资源，与百川智能在大模型技术上的创新优势，双方将共创面向不同行业场景的AI 智能体解决方案，如AI智能客服、AI零售教练、商品推荐系统、企业知识库管理、经营数据智能查询等，帮助企业实现智能化升级，全面提升市场竞争力。

8月2日，商派联合百川智能成功举办了“品牌企业AI大模型/智能体应用研讨沙龙”。此次沙龙不仅邀请了百川智能副总裁邓江老师进行了大模型干货分享和案例实践解读，同时也让商派的客户分享了品牌方在AI大模型方向上的探索和应用实践，深度总结了品牌方对于AI应用的具体需求以及面临的问题和挑战。

以下内容则是在此次AI应用研讨沙龙上，商派携手和百川智能面向品牌企业推出的部分AI智能体解决方案。

四、AI智能体解决方案的实际应用场景列举（部分）

解决方案 - 1、商品描述生成场景

• 商品描述是电商平台中吸引用户的重要元素。传统的商品描述通常需要人工编写，耗时且成本高，而且质量参差不齐。百川大模型通过分析商品属性和用户评价，能够自动生成生动、吸引人的商品描述，极大地提升了电商平台的运营效率和用户体验。

• 应用场景:电商平台可以引入百川大模型，当供应商上传商品图片和基本信息后，系统会自动对这些数据进行深入分析，包括商品的外观、功能、使用场景等多个维度。同时，系统还会结合用户的评价和反馈，提炼出商品的特点、优势和用户利益点。基于这些分析，百川大模型能够生成富有吸引力和说服力的商品描述文本，帮助用户更全面地了解商品。

解决方案 - 2、商品分类与标签生成场景

• 在现代电商平台中，商品分类和标签系统对于帮助用户快速找到所需商品至关重要。百川大模型能够根据商品特征自动进行精准的分类和标签生成，从而大幅提升用户搜索和浏览的效率。

• 应用场景:对于拥有数以万计商品的电商平台来说，手动管理商品分类和标签不仅费时费力，还容易出现错误和不一致。百川大模型能够自动识别新上架商品的特征，准确判断其所属类别，并生成相关的标签。例如，当新商品上架时，系统能够迅速分析商品描述、图片等信息，自动为其分配到合适的类别，如“家居用品”、“电子产品”等，并生成具体的标签如“智能家电”、“节能环保”等。

解决方案 -3、商品推荐系统

• 商品推荐系统是提升用户购物体验和增加销售额的重要工具。百川大模型能够根据用户的行为和偏好，生成高度个性化的商品推荐，为每个用户提供量身定制的购物建议。

• 应用场景:当用户在浏览电商平台时，百川大模型会实时分析用户的浏览历史、购买记录、搜索习惯等多元化数据。通过对这些数据的深度学习和模式识别，大模型能够准确预测用户的兴趣和需求，进而推荐用户可能感兴趣的商品。例如，如果用户经常浏览和购买健身器材，系统会优先推荐新的健身设备、运动服饰和相关配件等；并根据用户对于推荐内容的反馈数据，持续优化推荐算法模式。