本地及生活服务平台AI应用场景——Copilot 模式的落地场景
- sales78828
- 2024年10月15日
- 讀畢需時 1 分鐘
一、BI Copilot: QuickStart
用户通过自然语言提问，模型生成相应的DSL查询，并展示分析看板。用户满意的数据组件可以保存到个人工作空间，实现报表的持久化。技术实现的关键包括：
1.定义语义模板（角色、任务、指令、案例等）。
2.制定分析模板，数仓结构由资深数据人员定义，包括维表和指标体系，确保表头以API实时注入，支持多种可视化报表展示。
3.简化prompt结构，使用限定词和明确的数仓结构定义，确保DSL的一致性。
二、研发Copilot: 代码助手
引入第三方工具用于代码检查和生成：
1.集成代码审查于研发流程，前端代码已完全接入，后端代码正在接入。
2.单元测试生成集成于IDE。
3.业务逻辑生成的采纳率较低，但辅助研发提效50%。
4.针对系统排查，将日志标准化存储在向量引擎中，使用聊天机器人辅助处理一般研发问题。
三、运营Copilot: 知识库
1. 运营助手不仅提供问答支持，还提升企业资产价值，需与运营系统链路打通。
2. 针对线下运维人员积累的经验，构建知识库以提升现有员工能力和新人培训效率，聚焦于运营经验这一非标资产的沉淀和传承。
在本地及生活服务平台的智能化应用中，每个场景都展现了AI技术的无尽潜力，
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