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行业搜索

核心技术简介

澜舟行业搜索以孟子预训练模型为基础,为垂直场景提供全面的信息和知识服务引擎,方便在不同领域和行业迁移和落地,提供理解语义、融入领域知识、具有辅助决策能力的体验,为行业数字化、自动化和智能化赋能。

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行业搜索

核心技术简介

澜舟行业搜索以孟子预训练模型为基础,为垂直场景提供全面的信息和知识服务引擎,方便在不同领域和行业迁移和落地,提供理解语义、融入领域知识、具有辅助决策能力的体验,为行业数字化、自动化和智能化赋能。

技术变革

随着深度学习和预训练模型技术的进步,搜索迎来 3 个重要变革

从“相关”到“认知”的变革

不只是找到数据和信息,更是发现他们之间的联系和关系,成为有条理的知识和洞见。
NLP、AI 技术的广泛使用,使得搜索不只是体现相关性,更将语义、知识融入搜索过程和结果。

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从“通用”到“垂直”的变革

专业领域的信息和知识更难组织和理解,NLP 和 AI 技术的进步让服务多行业用户更好获取专业领域信息知识更容易。
深度学习和大模型技术带来了模型效果和迁移性的显著提高,为垂直领域信息、知识的深入理解和低成本的多个行业的迁移铺平道路。

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从“信息获取”到“决策辅助”的变革

从把信息、知识、联系从大量的数据中找到呈现在用户眼前,到在这此基础上结合更大时间空间范围的数据进行推理和趋势预测。
利用深度学习和大模型在推理、因果关系发现领域的进展帮助人们做出更好决策和判断。

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技术方案

技术方案

以孟子大模型为基础的语言理解、图谱、问答、搜索等模型,拥有一体化的训练方法,根据不同领域的数据和知识训练模型,适配领域数据特点。搜索微服务化、容器化,支持云端和本地的部署。

技术架构

技术架构

基于孟子大模型,提供同等条件下最有竞争力的模型效果

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基于孟子大模型,提供同等条件下最有竞争力的模型效果

完整和模块化的技术体系,针对不同场景和业务需求定制满足需求模型技术架构

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完整和模块化的技术体系,针对不同场景和业务需求定制满足需求模型技术架构

技术优势
技术优势

领域迁移能力强,较传统方法少一个数量级的领域数据需求

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领域迁移能力强,较传统方法少一个数量级的领域数据需求

基于预训练模型的一体化模型训练方法,低成本、高效率定制开发模型

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基于预训练模型的一体化模型训练方法,低成本、高效率定制开发模型

落地场景

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市场情报搜索和研判
从多种信息源中准确、快速搜索情报,结合对情报的理解和关联为决策提供信息和数据支持。
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金融投研
助力投研人员快速了解公司相关的新闻、公告、研报,结合关键词、观点、ESG 分析、舆情、事件等多角度的理解和标签,高效定位信息,提高投研效率。
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财经资讯搜索和推荐
为垂直领域提供智能的搜索和推荐,更准确的理解搜索意图和用户,为用户找到最想看的内容。
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企业搜索
对行业语义的理解和知识的融入支持准确搜索企业内部的信息,方便快速找到企业文档,提高办公效率。
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知识库管理和问答
提供对知识库和问答对信息的理解和搜索,支持快速构建 FAQ 客服、知识搜索引擎等产品。
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文档信息抽取
从各类文档中抽取关键信息,为业务数字化、自动化、智能化提供支持。提高业务效率,降低业务人工成本。
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Web 搜索(New)
利用大模型来改进搜索意图的理解,增强搜索结果的相关性排序,自动总结搜索的结果,从提供搜索的链接到直接给出答案。

应用案例

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华夏基金

澜舟科技与华夏基金战略合作,以联合实验室的形式共同面对短期和中长期的业务痛点和需求,逐一突破,促进人工智能创新,创造新的价值。

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