算法備案公示
下述內(nèi)容為YonBIP產(chǎn)品提供的算法備案信息、基本原理、運行機制和目的意圖等內(nèi)容，以保障用戶的知情權(quán)，方便用戶更好的選擇和使用YonBIP產(chǎn)品。
用友YonBIP信息檢索算法
表1 用友YonBIP信息檢索算法
| 算法項 | 描述 |
|---|---|
| 算法名稱 | 用友YonBIP信息檢索算法 |
| 備案編號 | 網(wǎng)信算備110108673625804240015號 |
| 算法基本原理 | 針對企業(yè)內(nèi)多種類型的數(shù)據(jù)、文檔、圖片、視頻、知識庫等進行統(tǒng)一的管理，使用多模態(tài)內(nèi)容理解、搜索多路召回、多特征排序等技術(shù)實現(xiàn)目標內(nèi)容的快速精準定位，以檢索的方式返回相關(guān)內(nèi)容。 |
| 算法運行機制 | 對企業(yè)擁有的多種類型的數(shù)據(jù)（包括文檔、網(wǎng)頁、圖像、視頻、知識庫等），進行內(nèi)容清洗、信息抽取、標簽構(gòu)建、向量編碼、索引構(gòu)建等數(shù)據(jù)治理；針對用戶查詢進行糾錯、實體解析、查詢改寫等預處理；設計相關(guān)性計算方法，構(gòu)建多路召回算法；融合多維特征信息實現(xiàn)內(nèi)容排序算法，最終返回目標內(nèi)容。 |
| 算法應用場景 | 應用于搜索功能，通過企業(yè)用戶輸入的查詢詞，搜索企業(yè)內(nèi)部有效資源信息。 |
| 算法目的意圖 | 將企業(yè)內(nèi)的各類信息數(shù)據(jù)進行有效整合，支持信息的快速、便捷的獲取，幫助發(fā)掘企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的價值，提高企業(yè)內(nèi)部辦公協(xié)同效率。 |
用友YonBIP運籌優(yōu)化算法
表2 用友YonBIP運籌優(yōu)化算法
| 算法項 | 描述 |
|---|---|
| 算法名稱 | 用友YonBIP運籌優(yōu)化算法 |
| 備案編號 | 網(wǎng)信算備110108673625806240017號 |
| 算法基本原理 | 利用線性規(guī)劃的數(shù)學原理和求解步驟，在給定自變量、自變量約束條件的情況下求解線性目標函數(shù)的最大值及其對應的自變量值。 |
| 算法運行機制 |
1）數(shù)據(jù)導入，用戶導入后續(xù)優(yōu)化求解過程中要用到的數(shù)據(jù)。根據(jù)用戶對目標和約束的描述，需要各品類的價格、類別和去年的銷量； 2）數(shù)據(jù)加工。配置列運算規(guī)則，生成中間過程數(shù)據(jù)，方便后續(xù)優(yōu)化目標和約束條件的表達； 3）在數(shù)據(jù)集上選擇數(shù)據(jù)設置業(yè)務上的約束條件和優(yōu)化目標； 4）將業(yè)務問題約束條件和優(yōu)化目標轉(zhuǎn)義成規(guī)劃求解問題進行建模，確定自變量個數(shù)、約束條件和優(yōu)化目標，并轉(zhuǎn)換成優(yōu)化求解算法的參數(shù)表示形式； 5）確定優(yōu)化問題類型和優(yōu)化方法； 6）進行優(yōu)化運算并輸出優(yōu)化結(jié)果。 |
| 算法應用場景 | 針對供應鏈業(yè)務中的庫存管理規(guī)劃、多層級網(wǎng)點銷售規(guī)劃、資源調(diào)度、生產(chǎn)排班提供計算服務。 |
| 算法目的意圖 | 將企業(yè)經(jīng)營中常見的“有限資源情況下，如何實現(xiàn)效益最大化”或“規(guī)定義務情況下，如何實現(xiàn)成本最小化”的問題抽象成數(shù)學中的規(guī)劃求解問題進行解決。 |
用友YonGPT生成算法
表3 用友YonGPT生成算法
| 算法項 | 描述 |
|---|---|
| 算法名稱 | 用友YonGPT生成算法 |
| 備案編號 | 網(wǎng)信算備110108673625801240017號 |
| 算法基本原理 | 以大語言模型(LLM)的語義理解、知識推理、內(nèi)容生成等能力為基礎(chǔ)，經(jīng)過領(lǐng)域知識和場景任務類數(shù)據(jù)微調(diào)后，提供企業(yè)服務領(lǐng)域的智能能力：為企業(yè)服務應用或平臺后端所調(diào)用，為客戶提供基于語義驅(qū)動的任務理解、規(guī)劃決策等能力，例如智能問答、即席查詢、流程構(gòu)建、應用構(gòu)建、分析總結(jié)等。 |
| 算法運行機制 |
1. 基于領(lǐng)域知識、行業(yè)數(shù)據(jù)，結(jié)合場景任務等構(gòu)建預訓練語料、指令對齊語料，對基座大語言模型(LLM)進行增量訓練和微調(diào)，使得大模型具備理解場景任務并生成執(zhí)行計劃的能力； 2. 基于Agent-LLM在線架構(gòu)，實現(xiàn)大模型理解任務、編排執(zhí)行計劃、生成應答，Agent驅(qū)動與客戶的對話交互、信息收集、技能調(diào)度執(zhí)行等，實現(xiàn)對客戶任務的理解與自動執(zhí)行。 |
| 算法應用場景 | 應用于企業(yè)服務領(lǐng)域，為YonBIP等企業(yè)服務平臺調(diào)用，為財務、人力、研發(fā)、采購、供應鏈等智能辦公場景提供智能問答、即席查詢、流程構(gòu)建、應用構(gòu)建、分析總結(jié)等能力。 |
| 算法目的意圖 | 顯著提高企業(yè)辦公、經(jīng)營管理的智能化水平和效率。 |