随着AI技术的飞速发展，尤其是ChatGPT等技术的崛起，人工智能领域正在经历前所未有的变革。如果说2023年是AI元年时，2024年无疑已经站在了这场技术革命的前沿。在这一背景下，各行各业都在积极寻求将AI技术转化为实际生产力的方法，以期推动产业升级和数字化转型。
AI大模型技术凭借其强大的数据处理和分析能力，在文档解析、对话交互、数据解读等方面展现出了卓越的性能。然而，与此同时，其局限性也逐渐暴露出来。数据安全、业务建模、模型泛化等问题成为了制约AI大模型技术进一步发展的关键因素。特别是在处理特定问题时，大模型产生的答案有时缺乏足够的数据支撑，容易带有“杜撰”的成分，这在一定程度上影响了其应用的可信度和可靠性。
为克服这些局限，北京筑龙在采购招标领域进行了大模型应用的深度探索，并取得了显著成果。通过智宇AI中台，北京筑龙成功地将大模型技术与采购招标业务紧密结合，推动了多个业务场景的智能化变革。
在智宇AI中台的赋能下，北京筑龙不仅利用大模型技术结合提示词和自有数据，生成了专有知识问答系统，为企业的各个专业岗位提供了精准、高效的信息支持。同时，通过将大模型与行业知识相结合，北京筑龙还构建了垂直行业场景模型，如智能辅助评标、智能物料等。这些智能化应用不仅提高了业务处理的效率，还确保了数据的准确性和可靠性，极大地便利了企业的采购招标工作。
在应对大模型技术的局限性方面，北京筑龙对通用大模型采取了“入职培训式”的加持策略。例如对于央国企数据敏感不出域等特征，智宇AI中台实现了采购数据洞察与大模型的结合，通过深入挖掘并整合业务数据，为企业提供更全面、深入的数据支持，满足了企业采购供应链的智能化业务需求。这种策略不仅克服了大模型技术的局限性，还进一步提升了其在采购招标领域的应用效果。
北京筑龙的成功实践为AI技术的应用和发展提供了新的思路和方向，展示了AI技术在推动产业升级和数字化转型中的重要作用。下一步，北京筑龙将继续深化大模型在采购招标领域的应用，推动技术的裂变和智能化落地。同时，将依据沉淀的适应大模型B端落地的应用范式，分批次地对“大采购”进行智能化提升，为企业和行业的发展注入新的动力，为行业的数字化转型和产业升级贡献更多力量。
