2023年8月，在行業(yè)對模型層的討論還熱火朝天的時候，洞察到企業(yè)用戶不知道選哪種大模型，難以在業(yè)務(wù)場景落地等諸多痛點(diǎn)，明略科技將目光轉(zhuǎn)向應(yīng)用層，基于大模型的應(yīng)用產(chǎn)品——小明助理Copilot就這樣誕生了。
在基礎(chǔ)層、交互模式、企業(yè)協(xié)同、組織運(yùn)營方面，小明助理Copilot從企業(yè)視角出發(fā)，選擇了一條差異化的產(chǎn)品路線。上線半年來，通過在明略內(nèi)部的試水與持續(xù)打磨，目前95%的員工已在日常工作中高頻應(yīng)用小明助理Copilot，周活達(dá)到70%以上，初步實(shí)現(xiàn)了“與大模型同頻”。
為了讓更多企業(yè)拿到大模型的船票，2023年營銷科學(xué)大會上，明略科技對外推出小明助理Copilot，并宣布2024年即將開源。在大模型浪潮下，小明助理Copilot的研發(fā)設(shè)計如何融入了企業(yè)訴求?背后的產(chǎn)品理念是什么?
小明助理Copilot有哪些功能?
先來介紹下小明助理Copilot是什么，小明助理Copilot是一款面向企業(yè)用戶的一站式大模型AI智能助理、瀏覽器插件產(chǎn)品，兼顧PC/移動端網(wǎng)頁等產(chǎn)品形態(tài)。
針對企業(yè)協(xié)同辦公與業(yè)務(wù)需求，小明助理Copilot能夠幫助企業(yè)完成哪些工作?接下來，我們從文本、圖像，以及具體業(yè)務(wù)場景，看看它的表現(xiàn)~
文本處理
可以一鍵閱讀當(dāng)前頁面/PDF文本，形成文章摘要總結(jié)，并推薦用戶可能感興趣的問題。
瀏覽外文網(wǎng)頁時，可以一鍵翻譯成指定語言，與原文對照閱讀。
大模型訓(xùn)練語料不夠新，提供的答案過時怎么辦?小明助理Copilot可以支持“聯(lián)網(wǎng)搜索”，背后連接微軟必應(yīng)的搜索能力，用戶提問后，同時提供相關(guān)度最高的答案與對應(yīng)來源。
不知道如何寫好提示詞怎么辦?用戶可以根據(jù)自身需求在提示詞推薦區(qū)，選擇合適的公共提示詞作為輔助，同時不斷積累個人/企業(yè)提示詞，并將優(yōu)質(zhì)、可復(fù)用的Prompt模板分享給團(tuán)隊與個人。
圖像處理
輸入簡單的提示指令與參考圖片，即可生成真實(shí)、美觀的圖片，為設(shè)計、銷售、市場營銷人員帶來創(chuàng)意靈感。
業(yè)務(wù)場景
在廣告營銷場景，基于明略科技旗下秒針系統(tǒng)行業(yè)知識庫訓(xùn)練優(yōu)化的垂直大模型，企業(yè)可以完成營銷策略輸出、年度KPI設(shè)定、品牌整合營銷、傳播內(nèi)容生成、銷售素材生成等任務(wù)。詳情可回顧2023年營銷科學(xué)大會上明略大模型產(chǎn)品負(fù)責(zé)人孫方超的現(xiàn)場演示。
此外，小明助理Copilot搭建了一系列可直接用于執(zhí)行特定任務(wù)的營銷Agent。以Content Agent為例，可以調(diào)取大量社媒數(shù)據(jù)與專有知識，在生成社媒文案時，輔助企業(yè)洞察最新的流行元素、消費(fèi)者關(guān)心的熱詞，判斷適宜觸達(dá)的圈層。
基于Copilot的兩個創(chuàng)新點(diǎn)
用戶瀏覽網(wǎng)頁時，它安靜地守候在側(cè)邊欄;需要用到它時，一個快捷鍵就可以把它喚醒。同樣是大模型應(yīng)用，對比最受矚目且最先商業(yè)化的微軟Copilot，小明助理Copilot在瀏覽器插件上看到了更多的可能性。
當(dāng)前大模型應(yīng)用層產(chǎn)品設(shè)計，大致可以分為5種類型：
第一種：嵌入式
將大模型能力嵌入到現(xiàn)有的產(chǎn)品中，為用戶提供增值服務(wù)。例如，在文檔編輯軟件中加入自動摘要、智能寫作建議、語法糾錯等功能。
第二種：跨平臺瀏覽器插件
開發(fā)基于大模型的瀏覽器插件，可以在用戶瀏覽網(wǎng)頁時提供即時的關(guān)鍵信息提取、多語種翻譯、綜合分析等功能，提高用戶的信息檢索效率和閱讀體驗。
第三種：API服務(wù)
通過提供API接口服務(wù)，允許開發(fā)者將大模型能力集成到自己的應(yīng)用中，讓大模型的能力得到更廣泛的應(yīng)用，同時為開發(fā)者提供靈活性和可擴(kuò)展性。
第四種：獨(dú)立應(yīng)用程序
開發(fā)以大模型為核心的獨(dú)立應(yīng)用程序，如專門的寫作輔助工具、學(xué)習(xí)輔導(dǎo)軟件、智能對話機(jī)器人等。這類產(chǎn)品側(cè)重于提供某一領(lǐng)域或任務(wù)的深度服務(wù)。
第五種：智能硬件集成
將大模型能力集成到智能硬件中，如智能音箱、智能家居等，提供自然語言交互的控制功能和智能服務(wù)，增強(qiáng)用戶體驗。
微軟Copilot屬于第一種，用戶在使用微軟相關(guān)軟件時可以獲得生成式AI的輔助，無縫提高工作效率和創(chuàng)造力，不需要切換到單獨(dú)的應(yīng)用或平臺。但與此同時，也存在跨平臺、兼容性，以及成本方面的問題。
Copilot Everywhere
盡管在特定軟件的集成程度上略遜于微軟Copilot，小明助理Copilot的思考是，更易用的Copilot，應(yīng)該實(shí)現(xiàn)Copilot Everywhere。
在產(chǎn)品研發(fā)之初，通過拜訪大量企業(yè)，明略科技發(fā)現(xiàn)，不同企業(yè)應(yīng)用的系統(tǒng)、軟件各異，基于一個平臺的產(chǎn)品，難以滿足不同企業(yè)的使用需求。因此，小明助理Copilot選擇了全平臺、跨平臺的產(chǎn)品路線，以瀏覽器插件為主，兼顧PC、移動端網(wǎng)頁版等產(chǎn)品形態(tài)，讓企業(yè)無論在PC端，還是移動端，都可以充分調(diào)用大模型的能力。
為什么小明助理Copilot優(yōu)先選擇了瀏覽器插件的形態(tài)?
廣泛的兼容性：
支持多瀏覽器，能夠覆蓋更廣泛的用戶群體。
易于安裝和使用：
可以在網(wǎng)頁端快速下載安裝，安裝過程簡單方便。
高度獨(dú)立性：
在瀏覽器中運(yùn)行，不依賴于具體的操作系統(tǒng)或應(yīng)用平臺，在不同環(huán)境下的表現(xiàn)更為一致。
更為重要的是，許多上一代的應(yīng)用程序都是通過瀏覽器訪問的，小明助理Copilot可以更好地與現(xiàn)有的工作環(huán)境無縫集成。瀏覽器插件本身比較輕量化，就在員工的手邊，而小明助理Copilot想做的第一件事就是把大模型帶到每一位員工的面前。
不同業(yè)務(wù)場景，擇優(yōu)而用
當(dāng)前階段，各家大模型技術(shù)仍在快速迭代，數(shù)據(jù)指標(biāo)不斷刷新。大模型應(yīng)用的優(yōu)勢在于，幫助企業(yè)在實(shí)際場景中快速落地，避免因部署單一大模型而產(chǎn)生的持續(xù)優(yōu)化成本，提升抗風(fēng)險能力。
作為一站式大模型入口，在文本、圖像，以及具體業(yè)務(wù)場景下，小明助理Copilot提供了相應(yīng)的大模型做支撐。企業(yè)可以根據(jù)自身需求，調(diào)用能力更為匹配的大模型，解決單點(diǎn)工具或單一大模型難以覆蓋多個應(yīng)用場景的問題。
Let's on the same page !
在大模型的語境下，由于缺少企業(yè)的上下文信息，員工Prompt水平參差不齊，每個人得到的結(jié)果天差地別，難以符合預(yù)期，企業(yè)通常容易簡單粗暴地把問題歸結(jié)為AI沒有用。
一個不容忽視的事實(shí)是，“協(xié)同”在ToB場景尤為重要。Microsoft Teams的成功以及Yahoo Messenger在企業(yè)市場上的逐漸淡出給人們以啟示：即使是一個功能強(qiáng)大的工具，如果不能滿足企業(yè)對協(xié)作和溝通的深層需求，最終也難以在企業(yè)市場立足。
on the same page是提升企業(yè)協(xié)同能力的關(guān)鍵步驟，也是小明助理Copilot的核心理念，即在企業(yè)內(nèi)部填平信息鴻溝，讓員工處于同一認(rèn)知維度，從而實(shí)現(xiàn)三層價值：
第一層：讓大模型與員工on the same page
第二層：讓團(tuán)隊成員彼此之間on the same page
第三層：讓團(tuán)隊與團(tuán)隊之間on the same page
如何實(shí)現(xiàn)on the same page?
小明助理Copilot在產(chǎn)品與運(yùn)營層面集中做了兩件事：
●提供更靈活、安全的方式，幫助企業(yè)向大模型注入外掛知識
●幫助員工持續(xù)提升Prompt技巧
傳統(tǒng)知識庫 VS 大模型時代的知識庫
通用大模型有兩個認(rèn)知盲區(qū)：一個是新知識，另一個是企業(yè)/行業(yè)知識。正因為這兩部分知識的缺失，人們就不難理解，為什么大模型難以給出具體業(yè)務(wù)場景下，有針對性的答復(fù)。
新知識的缺失，小明助理Copilot的聯(lián)網(wǎng)搜索功能已經(jīng)可以解決;而企業(yè)/行業(yè)知識的缺失，需要企業(yè)構(gòu)建內(nèi)部知識庫。
大模型技術(shù)的發(fā)展使傳統(tǒng)知識庫的形態(tài)得以重塑。
一是交互模式，以自然語言交互取代傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞/表單搜索模式，基于自然語言的語義理解，更便捷地搜索到與用戶需求匹配的信息，提供與文檔對話的能力;
二是信息處理功能，在檢索之外，還可以提供內(nèi)容摘要、信息提取、分類、對比等更多功能;
三是知識覆蓋，未來還可以支持聯(lián)網(wǎng)搜索，這也意味著除了知識庫本身的能力，還能夠?qū)W習(xí)互聯(lián)網(wǎng)上的實(shí)時信息，對知識庫本身的內(nèi)容進(jìn)行補(bǔ)充。
具體而言，通過上傳企業(yè)文檔，企業(yè)可以調(diào)用大模型進(jìn)行分析總結(jié)。每個部門、每個員工可依據(jù)自身需求，創(chuàng)建個人或團(tuán)隊知識庫，由企業(yè)自行控制文檔的分享范圍。
好Prompt撬動大模型價值
一項新技術(shù)的誕生需要人類經(jīng)歷一段長期的適應(yīng)過程，有了工具還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。在明略內(nèi)部推出小明助理Copilot初期，員工使用情況也曾一度低迷，很大程度上是因為不會寫Prompt。對于剛接觸大模型的企業(yè)來說，不重視Prompt工程，把大模型當(dāng)成搜索引擎的情況更為普遍。
小明助理Copilot如何破解了這一難題?
產(chǎn)品層面，小明助理Copilot為企業(yè)用戶提供了公共提示詞(Prompt)作為參考，同時支持個人與企業(yè)提示詞(Prompt)分享，讓優(yōu)質(zhì)Prompt能夠在團(tuán)隊內(nèi)部得到復(fù)用。與此同時，提供了多種場景的Agent，用于直接執(zhí)行社媒分析、圈層分析、文案打分、內(nèi)容優(yōu)化等特定任務(wù)。
組織運(yùn)營層面，舉辦小明助理Copilot黑客馬拉松、定期培訓(xùn)、分享交流，以及創(chuàng)辦社區(qū)等大量的運(yùn)營工作。目前，小明助理Copilot在明略內(nèi)部的周活已達(dá)到70%以上，積累了40多個高頻使用的Prompt模板。
先拿到船票
明略科技認(rèn)為，在大模型的基礎(chǔ)上，AI Native代表了一種由AI重構(gòu)底層邏輯的全新應(yīng)用形態(tài)。但它的出現(xiàn)并不意味著企業(yè)要把過去的數(shù)字化系統(tǒng)統(tǒng)統(tǒng)扔掉，以追求新一代的AI能力。實(shí)際上，這種方式反而容易造成信息與數(shù)據(jù)加工能力的缺失。
通過非侵入式的Copilot，在不影響原有工作流的前提下，把大模型與瀏覽器、IT系統(tǒng)連接起來，或許是現(xiàn)階段更為安全可靠的做法。
針對多數(shù)企業(yè)“用不上”“不會用”的痛點(diǎn)，小明助理Copilot為企業(yè)提供了一系列落地運(yùn)營服務(wù)，希望成為大模型應(yīng)用市場中AI-onboarding的角色，幫助企業(yè)盡快拿到大模型的船票，盡早培養(yǎng)員工使用大模型的習(xí)慣。
Q：企業(yè)員工不會用，難推動怎么辦?
A：提供培訓(xùn)、運(yùn)營分享等陪跑服務(wù)。
Q：是否支持個性化定制?
A：支持?？啥ㄖ破髽I(yè)個性化Copilot，Private Agent，同時支持私有模型訓(xùn)練。
Q：如何確保數(shù)據(jù)安全?
A：具備數(shù)據(jù)加密，數(shù)據(jù)脫敏能力;支持私有部署，所有數(shù)據(jù)可沉淀在企業(yè)服務(wù)器。
Q：什么時候開源?
A：今年即將開源，讓每個企業(yè)都能便捷、安心地部署小明助理Copilot。
就在最近，小明助理Copilot上線了會話分享、個性化調(diào)節(jié)模型參數(shù)等新功能，對產(chǎn)品進(jìn)行持續(xù)迭代升級，進(jìn)一步滿足企業(yè)多樣化需求。
在生成式AI時代，企業(yè)需要認(rèn)識到，大模型并非萬能，真正的決策與創(chuàng)新仍掌握在人類手中。通過鼓勵員工使用大模型應(yīng)用，企業(yè)可以激發(fā)集體的創(chuàng)新潛能，拓展出更多應(yīng)用場景。更為重要的是，加快組織智能化轉(zhuǎn)型的步伐，在市場上形成先發(fā)優(yōu)勢。
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