文章主题：用友, 大模型, YonGPT, 企业服务
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。
最近，用友公司在7月27日的发布会上，向大家介绍了他们的新一代企业服务大模型YonGPT。据用友官方介绍，YonGPT具备强大的上下文记忆能力，可以快速准确地理解用户需求，并结合自身的知识库和业务场景，提供精准的服务。此外，YonGPT还采用了先进的Prompt工程技术和Agent执行方式，大大提升了其适应应用和调度执行的能力。并且，通过整合通用工具集，YonGPT的存储记忆能力和专业能力也得到了进一步提升。更重要的是，YonGPT还能结合财税、人力、供应链、研发等多个领域的专业知识，为企业提供更全面、更专业的服务。这样，用友就成功打造出了一个具有体系化优势的企业服务大模型。
YonGPT的构造采用了三层架构，其底层则是通用的巨大模型，这个模型的选择并不是随意的，而是基于智谱ChatGLM、百度文心一言、智源悟道天鹰、Llama和ChatGPT等多个跨模型的开发。这种做法的目的是为了减少由模型企业经营和政策等因素所引发的风险。
图源：用友官方
由于LLM的记忆力限制，用友采用了一种应对策略来优化其企业服务领域原有产品的功能。具体而言，他们将那些已经设定好流程和明确规则的事项委托给用友BIP企业服务领域的产品功能来处理；而对于那些更倾向于依赖人类思维和意识的感性以及推理性任务，例如沟通交流等，则由大模型来承担。这种方法旨在充分利用技术优势，确保在处理各种问题时能够兼顾效率与灵活性。
图源：用友官方
大模型的实用性与预训练数据的质量紧密相关。在这个问题上，用友运用LLM对过去服务过的众多行业，包括财务、人力资源、供应链等多个领域的通用数据进行了训练。基于这些训练数据，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。通过这个框架，用友成功地实现了企业智能化的四个方面，包括业务运营、人机交互、知识生成以及应用生成。
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。在实际应用中，YonGPT为我们带来了众多便捷的功能。它不仅可以为企业提供深入的行业洞察、智能化的订单生成、严谨的供应商风险管理、实时的库存优化、高效的人才发掘、精准的招聘、全面的预算分析以及有效的商旅费控等，而且还可以根据不同行业的特性，进行更加精确的行业模型微调。未来，无论面临多么复杂的环境，YonGPT都能为我们提供最合适的解决方案。
在构建和使用大型模型方面，用友进一步阐述了一种名为YonGPT的工具，它提供了稳定且高效的支撑。YonGPT集成了众多开发工具和优化算法，包括数据管理、大型模型精调、大型模型评估优化、大型模型推理以及插件服务等多元化的功能。
在软件接受LLM的改造之后，对于ERP系统而言，其原本复杂的多部门、多角色、多数据等情况得到了极大的简化。这一变革使得用户的工作方式发生了根本性的转变——他们可以通过自然语言向LLM发出指令，并利用其他软件API来完成任务，从而进一步提升软件的服务质量和用户体验。
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。
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