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    從"解釋問(wèn)題"到"解決問(wèn)題",元腦企智EPAI高效打造智能體應(yīng)用

    2025-06-17 18:13 1951

    北京 2025年6月17日 /美通社/ -- 當(dāng)前,人工智能正經(jīng)歷從"知識(shí)庫(kù)輔助"向"自主決策執(zhí)行"的范式升級(jí)。早期依賴(lài)檢索增強(qiáng)生成(RAG)的大模型方案雖能解釋問(wèn)題,卻難以閉環(huán)解決復(fù)雜場(chǎng)景需求。例如,在運(yùn)維故障診斷中,RAG僅能輸出故障原因報(bào)告,仍需人工介入處理。這一局限正被新一代技術(shù)突破所取代:以大模型為"認(rèn)知引擎"、智能體為"行動(dòng)實(shí)體"的協(xié)同架構(gòu),通過(guò)構(gòu)建"感知-決策-執(zhí)行"閉環(huán),真正推動(dòng)AI從"解釋世界"走向"改造世界"。借助浪潮信息元腦企智EPAI企業(yè)大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái),企業(yè)僅需三步即可輕松構(gòu)建智能體應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)工作執(zhí)行自動(dòng)化,提升業(yè)務(wù)效率。

    大模型落地范式升級(jí):從"解釋問(wèn)題"到"解決問(wèn)題"

    1. RAG的局限性

    在這兩年的大模型落地實(shí)踐中,檢索增強(qiáng)生成(RAG)曾被視為大模型應(yīng)用的"黃金搭檔"——通過(guò)向量檢索技術(shù),模型能精準(zhǔn)調(diào)取知識(shí)庫(kù)中的歷史案例與解決方案。然而,這種模式始終存在本質(zhì)局限:它僅能解釋問(wèn)題,卻無(wú)法解決問(wèn)題。

    以服務(wù)器運(yùn)維場(chǎng)景為例:當(dāng)監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)出"CPU使用率100%"告警時(shí),運(yùn)維人員向RAG助手提問(wèn):"如何快速恢復(fù)業(yè)務(wù)?"

    RAG的處理邏輯為:

    • 檢索知識(shí)庫(kù)中相似案例(如"進(jìn)程資源泄露"報(bào)告);
    • 輸出故障原因分析及處理建議文檔;
    • 最終仍需人工登錄服務(wù)器,逐行執(zhí)行命令。

    2. 智能體:構(gòu)建"感知-決策-執(zhí)行"閉環(huán)

    智能體架構(gòu)徹底顛覆了被動(dòng)響應(yīng)模式。它以大模型為決策中樞,整合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口、自動(dòng)化工具鏈與多步推理能力。在運(yùn)維場(chǎng)景中,智能體的處理邏輯為:

    • 對(duì)問(wèn)題進(jìn)行分析;
    • 調(diào)用服務(wù)器API對(duì)問(wèn)題進(jìn)行排查;
    • 定位問(wèn)題后,在知識(shí)庫(kù)中查找解決方案;
    • 自動(dòng)執(zhí)行命令修復(fù),讓用戶(hù)再次嘗試。

    元腦企智EPAI:智能體應(yīng)用開(kāi)發(fā)的"全棧引擎"

    元腦企智EPAI可以為企業(yè)用戶(hù)提供開(kāi)發(fā)、評(píng)估、上線(xiàn)智能體的全流程,增強(qiáng)了知識(shí)檢索、互聯(lián)網(wǎng)搜索、工作流設(shè)計(jì)和智能體協(xié)助的功能,助力企業(yè)擴(kuò)展大模型應(yīng)用范圍。元腦企智EPAI是浪潮信息的大模型應(yīng)用落地解決之道,能夠?yàn)槠髽I(yè)AI大模型落地應(yīng)用提供高效、易用、安全的端到端開(kāi)發(fā)平臺(tái),幫助企業(yè)高效開(kāi)發(fā)部署生成式AI應(yīng)用、打造智能生產(chǎn)力。

    基于元腦企智EPAI,企業(yè)僅需三步,即可高效構(gòu)建智能體應(yīng)用。

    Step1 智能體開(kāi)發(fā)

    在元腦企智EPAI智能體頁(yè)面只需通過(guò)拖拽式工作流編排,即可定義智能體的決策邏輯和執(zhí)行路徑。以運(yùn)維助手為例,用戶(hù)輸入問(wèn)題后,先讀取并寫(xiě)入歷史記錄,然后通過(guò)"問(wèn)題分類(lèi)器"對(duì)問(wèn)題的意圖進(jìn)行分析。根據(jù)問(wèn)題分類(lèi),分為三個(gè)業(yè)務(wù)分支。第一個(gè)分支查找問(wèn)題解決方案,通過(guò)大模型+知識(shí)庫(kù)輸出。第二個(gè)分支對(duì)問(wèn)題定位分析,通過(guò)調(diào)用API進(jìn)行集群監(jiān)控、健康檢查和遠(yuǎn)程診斷等。第三個(gè)分支處理一般性問(wèn)題,引導(dǎo)用戶(hù)問(wèn)題。三個(gè)分支的問(wèn)題都會(huì)保存到歷史記錄并輸出最終結(jié)果。 

    接下來(lái),在智能體頁(yè)面配置交互流程,設(shè)置助手功能介紹和引導(dǎo)問(wèn)題等。

    Step2 智能體評(píng)估

    智能體配置完成后,企業(yè)可以在元腦企智EPAI的"應(yīng)用評(píng)測(cè)"界面進(jìn)行評(píng)估。只需填寫(xiě)服務(wù)地址、API-KEY和評(píng)測(cè)集,就能夠自動(dòng)評(píng)測(cè)智能體應(yīng)用的能力。

    元腦企智EPAI可實(shí)時(shí)追蹤任務(wù)全生命周期,涵蓋模型配置、評(píng)測(cè)集規(guī)模、持續(xù)時(shí)長(zhǎng)等基礎(chǔ)信息;同時(shí)可深度評(píng)估智能體運(yùn)行狀態(tài),通過(guò)錯(cuò)誤率、TPS(吞吐量)和TTFT(首字延遲)等12項(xiàng)核心指標(biāo),反饋智能體響應(yīng)速度與穩(wěn)定性。用戶(hù)可直觀(guān)查看不同智能體的性能雷達(dá)圖,包括響應(yīng)速度對(duì)比、回答正確率熱力圖、生成成功率趨勢(shì)曲線(xiàn)等指標(biāo)的可視化分析。這套評(píng)估體系如同為智能體裝上"飛行記錄儀",既記錄"何時(shí)起飛、何時(shí)降落"的任務(wù)軌跡,又精準(zhǔn)捕捉"飛行姿態(tài)"的每個(gè)細(xì)節(jié),確保上線(xiàn)無(wú)憂(yōu)。

    Step3 智能體上線(xiàn)&效果對(duì)比

    最后,我們對(duì)比下前后效果。面對(duì)同一個(gè)問(wèn)題,基于RAG的智能運(yùn)維助手僅能解釋問(wèn)題,需要用戶(hù)自己解決。而使用智能體后,智能運(yùn)維助手能夠和用戶(hù)進(jìn)行交互,從而定位出問(wèn)題,并根據(jù)用戶(hù)權(quán)限給出解決問(wèn)題的辦法。

    綜上所述,通過(guò)在元腦企智EPAI平臺(tái)上創(chuàng)建智能體,企業(yè)用戶(hù)可以清晰地定義任務(wù)的執(zhí)行順序、責(zé)任分配以及各步驟之間的依賴(lài)關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)流程的自動(dòng)化和優(yōu)化。借助元腦企智EPAI,用戶(hù)可以構(gòu)建基于深度思考模型的智能體,以及針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的多級(jí)大模型,并結(jié)合深度思考解決實(shí)際問(wèn)題。

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