用友发布企业服务大模型YonGPT：如何让AI更好地服务于企业运营？

文章主题：用友, 大模型, YonGPT, 企业服务

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作者｜吴思瑾

编辑｜王与桐

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大模型队伍再添一员，这次是ERP领域的大哥用友。

📣【36氪独家】用友于7月27日在发布会上一举推出了企业服务大模型YonGPT！这个大模型经过精心设计，利用上下文记忆、知识/库表索引、Prompt工程、Agent执行、通用工具集等多种手段，不仅极大地增强了模型的存储记忆能力和适配应用效率，还结合了财税、人力、供应链、研发等领域的专业知识，以及最佳实践，从而进一步提升了模型的专业能力，并成功构建出了一个体系化的企业服务大模型。

YonGPT的构造分为三层。首先，基础部分是通用的巨大模型，YonGPT挑选了智谱ChatGLM、百度文心一言、智源悟道天鹰、Llama和ChatGPT等多个跨模态开发，目的是为了减少由模型公司运营和政策产生的潜在威胁。

图源：用友官方

对于LLM记忆力的局限性，用友采用了一种应对策略。他们选择将那些已经拥有既定流程和明确规则的事务交给用友BIP企业服务领域的原有产品功能来处理，而对于那些更倾向于感性、推理性且与人脑思维意识更为贴近的沟通交流等任务，则由大模型来承担。这种做法旨在充分利用技术优势，提高工作效率，同时确保在处理复杂问题时保持较高的准确性。

图源：用友官方

大模型的好用与否，很大程度上取决于其预训练数据的质量。在这个问题上，用友运用LLM技术，对过去服务过的数十个行业，包括财务、人力、供应链等多个领域的通用数据进行了训练。基于此，他们构建了一个包含语义逻辑、内容生成、多轮对话、知识问答、角色扮演等通用能力的知识框架，从而实现了企业智能化，涵盖了业务运营、人机交互、知识生成以及应用生成四个方面。

在业务运营方面，YonGPT通过深入分析企业运营数据，识别潜在业务风险和预测新机会，并提出智能化解决方案，以期达到提高经营决策水平和业务运营效率的目标；在人机交互上，YonGPT借助LLM强大的自然语言处理能力，构建用户和企业应用之间的桥梁，帮助用户实现不同应用的调用、连接和组装；在知识生成方面，YonGPT从海量行业、企业数据和信息中提取、整合知识，生成新的有价值的知识内容，以帮助企业进行各种行为化、人机化的智能问答；此外，基于对用户需求、企业业务和数据特征的理解，YonGPT还可以自动生成具有语义化能力的应用程序，提升企业个性化应用服务的创建效率。

“观察具体的使用场景，YonGPT为我们提供了包括企业经营洞察、智能订单生成、供应商风险管理、动态库存优化、人工智能人才发掘、智能化招聘、智能化预算分析、智能商旅费用控制以及代码生成等多种基于企业服务大型模型赋能的智能应用。未来，我们还将支持更复杂行业应用场景的行业模型精确调整。”

当前，为了确保大型模型构建与服务的稳定性及有效性，用友进一步阐述了YonGPT整合的众多开发工具与优化策略，涵盖了数据管理、大型模型微调、大型模型评估优化、大型模型推理以及插件服务等各个方面。

当软件被LLM重塑，对于ERP来说，原本其因横跨多部门、多角色、多数据的状况被极大地化繁为简，用户的工作模式发生了根本性的改变——通过自然语言给LLM下达目标指令、调动其他软件API完成任务，进一步提升了软件服务和用户体验。

从传统本地部署软件到全面云化再到企业大模型，这次用友似乎赶上了潮流。