Dify-Workflows und intelligente KI-Assistenten erfinden das Modell zur Übernahme von Unternehmensdaten neu

Mit der Digitalisierungswelle, die die Welt heute überrollt, sind Daten zum wichtigsten Kapital von Unternehmen geworden. Die schnelle Extraktion wertvoller Informationen aus massiven Geschäftsdaten und deren intuitive und leicht verständliche Darstellung ist der Schlüssel für Unternehmen, um sich im harten Wettbewerb auf dem Markt zu behaupten. Gleichzeitig ist ein effizienter Informationsübertragungsmechanismus das Herzstück eines Unternehmens, das sicherstellt, dass Anweisungen und Daten jede "Zelle" rechtzeitig und genau erreichen.

In der Vergangenheit waren herkömmliche Methoden des Datenzugriffs und der Datenpräsentation umständlich, ineffizient und kostspielig. Mit der rasanten Entwicklung der Technologie sind nun Dify-Workflow und intelligente Assistenten sowie andere innovative Lösungen, die KI-Technologie integrieren, entstanden. Diese transformativen Lösungen revolutionieren das herkömmliche Modell und ermöglichen es den Nutzern, schnell auf die benötigten Daten zuzugreifen, indem sie ihre Anforderungen einfach einem intelligenten Assistenten beschreiben. Anstatt den komplexen Prozess der Entwicklung von Datenberichten zu durchlaufen, können Datenentwickler einfach die Dify Der Dify-Workflow ist wie die Installation eines leistungsstarken digitalen Motors für das Unternehmen, der die betriebliche Effizienz erheblich verbessert und der digitalen Transformation des Unternehmens einen starken Impuls verleiht. In diesem Artikel wird die Anwendung dieser neuen Methode zur Datenerfassung und -präsentation am Beispiel des Projektmanagementsystems gezeigt.

1. die Herausforderungen für Unternehmensdatenanwendungen

Geschäfts- und Datenteams sehen sich bei der Datenverarbeitung oft mit ihren eigenen Problemen konfrontiert, und es gibt dringende Probleme auf Systemebene, die gelöst werden müssen.

Schmerzpunkte für Unternehmensteams: Wenn es um die Einsicht in Daten geht, müssen die Unternehmensteams eine Reihe von Verbindungen herstellen, um ihre Anforderungen weiterzugeben, bevor sie die endgültigen Daten und Schlussfolgerungen sehen können, was zu langen Wartezeiten führt und die Entscheidungseffizienz erheblich beeinträchtigt. Viele Geschäftsleute sind mit Datenverarbeitungswerkzeugen wie Excel nicht vertraut oder müssen Daten aus einem System exportieren, um sie zu analysieren, so dass sie die Datensammlung und -entwicklung an spezialisierte IT-Teams abgeben müssen. Die Reaktionsfähigkeit des IT-Teams ist jedoch oft nicht in der Lage, die sich schnell ändernden Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen. Aufgaben, die mit Excel in wenigen Minuten erledigt werden können, können für das IT-Team Tage in Anspruch nehmen, was die Flexibilität und Reaktionsfähigkeit des Unternehmens stark einschränkt.

Schmerzpunkte für Datenteams: Datenteams müssen oft viel Zeit und Mühe in die Entwicklung einer großen Anzahl von Berichten investieren, um auf die verschiedenen Datenanforderungen von Geschäftsbereichen und Führungskräften zu reagieren. Um nur ein paar Minuten Datenabfragen von Geschäftsbereichen und Führungskräften zu befriedigen, muss das Datenteam unter Umständen eine Woche oder sogar noch länger damit verbringen, eine Reihe von Arbeiten wie Datenbereinigung, Berichtsentwicklung und Bereitstellung abzuschließen. Dieses ineffiziente Arbeitsmuster bindet nicht nur viel Energie des Datenteams, sondern erschwert auch die tatsächliche Nutzung des Datenwerts.

Schmerzpunkte der Systemintegration: Wenn Geschäftsleute zu Analysezwecken Daten aus mehreren Datenquellen abrufen müssen, müssen sie sich oft bei mehreren verschiedenen Geschäftssystemen anmelden, was umständlich und ineffizient ist. Hinzu kommt, dass einige Systeme keine mobile Schnittstelle unterstützen, was es den Nutzern unmöglich macht, jederzeit und überall auf Daten zuzugreifen, was die Anwendungsszenarien und den Komfort der Daten weiter einschränkt.

Angesichts all dieser Probleme benötigen Unternehmen dringend einen intelligenteren und effizienteren Datenanalyseansatz, um die Datenanwendung zu verbessern und die Geschäftsentwicklung zu fördern. Intelligente Analysen sind entstanden, um diese Unzulänglichkeiten des traditionellen Datenanwendungsmodells zu beheben.

2) Vergleich der verschiedenen Technologien: NLP2SQL vs. NLP2API vs. NLP2Python

Intelligente Analysen können auf unterschiedliche Weise implementiert werden, die jeweils ihre eigenen Vor- und Nachteile haben. Derzeit werden in der Branche hauptsächlich die Technologien NLP2SQL, NLP2API und NLP2Python eingesetzt.

2.1 NLP2SQL

Die Kernfunktion von NLP2SQL ist die Datenextraktion. Diese technische Lösung nutzt ein Large Language Model (LLM), um das Modell in die Lage zu versetzen, natürliche Sprache zu verstehen und entsprechende SQL-Abfrageanweisungen durch Feinabstimmung oder Verwendung von SQL-Trainingsdatensätzen zu generieren. In der Phase der SQL-Generierung steht NLP2SQL immer noch vor Herausforderungen hinsichtlich der Genauigkeit. Um die Genauigkeit der SQL-Generierung zu verbessern, muss der Entwickler dem Modell detaillierte Informationen über die Struktur der Datentabellen und Feldbeschreibungen zur Verfügung stellen, insbesondere bei komplexen Abfragen, die eine Korrelation mehrerer Tabellen erfordern. Darüber hinaus ist die Stabilität großer Modelle bei der Bestimmung der Beziehungen zwischen den Tabellen relativ unzureichend, so dass es in komplexen Datenumgebungen leicht zu Fehleinschätzungen oder falschen SQL-Anweisungen kommen kann.

2.2 NLP2API

Der Kerngedanke des NLP2API-Ansatzes besteht darin, die Daten semantisch zu kapseln und eine API-Schnittstelle für die Außenwelt bereitzustellen. Dieser Ansatz ist im Wesentlichen vergleichbar mit dem Ausfüllen von Leerzeichen. Der Entwickler definiert die API-Schnittstelle und die Parameter im Voraus (entspricht den Lücken in einer Lückentext-Frage), und wenn der Benutzer die Anforderungen an die Datenabfrage stellt, ist das groß angelegte Modell dafür verantwortlich, die Absicht des Benutzers zu verstehen, die Schlüsselparameter zu extrahieren und sie in die vordefinierten API-Parameter einzutragen.Die API-Schnittstelle ist für die Verarbeitung komplexer Geschäftslogik und Datenabfrageoperationen und die Rückgabe der Ergebnisse an den Benutzer verantwortlich. Der Vorteil von NLP2API gegenüber NLP2SQL ist, dass es stabiler ist; die API-Schnittstelle kapselt die zugrunde liegende komplexe Logik, und das groß angelegte Modell muss sich nur auf das Verstehen der Benutzerabsicht und die Extraktion der Parameter konzentrieren, was die Möglichkeit von Fehlern verringert.

2.3 NLP2Python

Die NLP2Python-Lösung nutzt die Flexibilität und das leistungsstarke Ökosystem der Sprache Python voll aus. Entwickler können Python-Code verwenden, um eine breite Palette von Datenanalyse- und -verarbeitungsaufgaben flexibel zu bewältigen, wobei die Beschränkungen von SQL-Anweisungen in bestimmten Szenarien aufgehoben werden. Mit Python-Code lassen sich beispielsweise anspruchsvollere algorithmische Vorhersage- und Attributionsmodelle implementieren und diese Modelle mit natürlichsprachlichen Interaktionsmöglichkeiten kombinieren. NLP2Python-Szenarien sind jedoch auch mit Stabilitätsproblemen konfrontiert, insbesondere dann, wenn Fehler im modellerzeugenden Python-Code dazu führen können, dass das System nicht ordnungsgemäß läuft. Mit der kontinuierlichen Verbesserung der Fähigkeit zur Generierung von Modellcode in großem Maßstab und der Weiterentwicklung von Code-Test- und -Verifizierungstechniken ist das Potenzial und die Anwendungsperspektive des NLP2Python-Schemas jedoch ebenfalls einen Blick wert.

2.4 Technologische Optionen

Unter Berücksichtigung der Vor- und Nachteile der verschiedenen technischen Möglichkeiten, insbesondere in Bezug auf Stabilität und Genauigkeit, entschied sich die Praxis schließlich für die NLP2API-Lösung, die den Bedürfnissen des Unternehmens bei der Datenabfrage und -analyse unter der Prämisse der Gewährleistung der Stabilität des Systems besser gerecht werden kann.

3NLP2API-Lösung in der Praxis: Dify Workflow & Intelligenter Assistent

3.1 Workflow-Konzepte und Rollen festlegen

Dify Workflow ist ein innovatives Tool, das auf Low-Code-Entwicklung ausgerichtet ist. Diese Funktion von Dify Workflow senkt die technische Schwelle erheblich, so dass Geschäftsleute und nicht-professionelle Entwickler leicht an der Gestaltung und Konstruktion des Workflows teilnehmen können, wodurch die Kommunikationsbarrieren zwischen Entwicklern und Geschäftsleuten im Rahmen des traditionellen Entwicklungsmodells durchbrochen und eine technische Demokratisierung erreicht wird. Diese Eigenschaft des Dify-Workflows reduziert die technische Schwelle erheblich, so dass Geschäftsleute und nicht-professionelle Entwickler leicht an der Gestaltung und Konstruktion des Workflows teilnehmen können, wodurch das traditionelle Entwicklungsmodell der Kommunikationsbarrieren zwischen Entwicklern und Geschäftsleuten durchbrochen und eine technische Demokratisierung erreicht wird.

Im gesamten Datenverarbeitungsprozess spielt der Dify-Workflow eine zentrale Rolle bei der Orchestrierung. Wenn ein Benutzer eine Datenanfrage stellt, führt der Dify-Workflow zunächst eine eingehende semantische Analyse der Benutzerfrage durch und extrahiert mithilfe der NLP-Technologie (Natural Language Processing) und des integrierten semantischen Verstehensmodells präzise die Schlüsselparameter der Benutzeranfrage. Auf der Grundlage dieser Parameterinformationen kann der Dify-Workflow automatisch Daten aus einer Vielzahl von vordefinierten Datenquellen abrufen, darunter relationale Datenbanken, Dateispeichersysteme und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) von Drittanbietern.

Nach der Erfassung der Daten verarbeitet und transformiert der Dify-Workflow die Rohdaten flexibel gemäß den vorgegebenen Geschäftsregeln und der Logik, wie z. B. Datenbereinigung, Datenfilterung, Formatierung, Datenaggregation und Datenberechnung usw. Nach Abschluss der Datenvorverarbeitung leitet der Dify-Workflow die verarbeiteten Daten nahtlos an die Diagrammsitzung weiter. Nach Abschluss der Datenvorverarbeitung übergibt der Dify-Workflow die verarbeiteten Daten nahtlos an den Diagramm-Rendering-Prozess, der auf intelligente Weise geeignete Diagrammtypen (z. B. Balken-, Linien-, Kreisdiagramme usw.) für die visuelle Darstellung entsprechend den Merkmalen der Daten und den Präferenzen des Benutzers auswählen kann, wodurch die Daten intuitiver und leichter verständlich werden.

Um die Daten schnell zu erreichen und effizient zu teilen, kann der Dify-Workflow auch tief in die gängigen Instant-Messaging-Systeme (IM) im Unternehmen integriert werden (z. B. WeChat). Der Dify-Workflow kann die endgültigen Diagrammergebnisse in Form einer Nachricht an die gewünschten Benutzer, Gruppen oder Abteilungen senden, um eine sofortige gemeinsame Nutzung und effiziente Bereitstellung von Daten zu erreichen und so den "letzten Kilometer" der Datenanwendung zu überwinden. "Der letzte Kilometer der Datenanwendung.

3.2 KI-gestützte Parameterverarbeitung und Ergebnisauswertung

Der Dify-Workflow nutzt die leistungsstarke natürliche Sprachverarbeitung von KI-Großmodellen in vollem Umfang, um die von den Nutzern gestellten Fragen in natürlicher Sprache zu analysieren und zu verstehen, die tatsächlichen Anforderungen der Nutzer genau zu erkennen und effektive Datenabfrageparameter aus ihnen zu extrahieren. Anschließend kann der Dify-Workflow diese extrahierten Parameter verwenden, um die entsprechenden Datenextraktionsvorgänge zu automatisieren und die Zieldaten aus vordefinierten Datenquellen (wie Datenbanken, Dateisystemen oder anderen Anwendungen) zu erhalten.

Wenn ein Nutzer beispielsweise einen intelligenten Assistenten in Enterprise WeChat fragt: "Wie hoch ist die Gesamtzahl der in dieser Woche ausgestellten Tickets?" Wenn eine solche Frage gestellt wird, kann der Dify-Workflow die Benutzeranfrage mit Hilfe eines KI-Großmodells analysieren, um die Bedenken des Benutzers bezüglich derArt des Indikatorsist der "Gesamtbetrag der ausgegebenen Anleihen".zeitliche Dimensionist "diese Woche", was wiederum eine natürlichsprachliche Abfrage in strukturierte Metadateninformationen umwandelt:

{
"type":"票据签发总额",
"time":"本周",
"start_date":"2024-12-16",
"end_date":"2024-12-22"
}

Ein weiteres Beispiel ist die Frage eines Nutzers: "Ich möchte wissen, wie viele Mobiltelefone in diesem Jahr insgesamt verkauft wurden." Bei einer solchen Frage kann der Dify-Workflow die Absicht des Nutzers mithilfe eines KI-Modells ähnlich verstehen und dieArt des Indikatorsals "Total Mobile Phone Sales" und die Zeitdimension als "Current Year" und erzeugen Sie die folgenden strukturierten Metadaten:

{
"type":"手机销售总额",
"time":"本年度",
"start_date":"2024-01-01",
"end_date":"2024-12-31"
}

Durch den oben beschriebenen Ansatz kann das KI-Großmodell benutzerfreundliche natürliche Sprache in präzise Datenabfrageanweisungen umwandeln, was den Datenerfassungsprozess erheblich vereinfacht, die Effizienz und Genauigkeit der Datenerfassung verbessert und eine solide Grundlage für die anschließende Datenverarbeitung und -analyse schafft.

Dify-Workflows können KI-Modelle integrieren, um abgefragte Datenergebnisse intelligent zu analysieren und zu bewerten, z. B. um Datenausreißer zu identifizieren, potenzielle Geschäftsrisiken aufzudecken und auf der Grundlage der Analyseergebnisse professionelle Gegenmaßnahmen zu empfehlen, was den Nutzern tiefere Dateneinblicke und Entscheidungshilfen bietet. Dadurch erhalten die Benutzer tiefere Einblicke in die Daten und eine bessere Entscheidungshilfe.

3.3 Diagrammwiedergabe: ECharts

Im Bereich der Datenvisualisierung ist ECharts eine leistungsstarke Open-Source-JavaScript-Diagrammbibliothek, die eine Schlüsselrolle bei der Umwandlung von Daten in intuitive und schöne Diagramme mit einem hohen Maß an Flexibilität und einer Vielzahl von Diagrammtypen spielt.ECharts bietet Dutzende von gängigen Diagrammtypen wie Liniendiagramme, Balkendiagramme, Punktediagramme, Tortendiagramme, Karten usw. Ganz gleich, ob Sie den Trend von Datenveränderungen, vergleichende Beziehungen oder Verteilungen darstellen möchten, in ECharts finden Sie die passende Form der Diagrammdarstellung. Darüber hinaus unterstützt ECharts auch eine tiefgreifende Anpassung der Diagramme, von Farben, Schriftarten, Stilen bis hin zu interaktiven Effekten, die alle nach den Bedürfnissen der Benutzer personalisiert werden können, um die Visualisierungsanforderungen verschiedener Szenarien zu erfüllen.

3.4 Intelligenter Assistent: WeChat-Integration für Unternehmen

Enterprise WeChat ist derzeit die bevorzugte Plattform für die interne Kommunikation und Zusammenarbeit in vielen Unternehmen, und seine umfangreichen Anwendungsfunktionen bieten einen natürlichen Vorteil für einen effizienten Datenfluss und eine visuelle Präsentation. Auf der Grundlage der WeChat-Plattform für Unternehmen ist es einfach, eine intelligente Assistenzanwendung zu erstellen, um einen vollständigen Satz geschlossener Prozesse von der Datenerfassung bis zur Diagrammdarstellung aufzubauen.

Im Verwaltungshintergrund von Enterprise WeChat können Administratoren die von Enterprise WeChat bereitgestellte Anwendungsentwicklungsfunktion nutzen, um schnell intelligente Assistenzanwendungen zu erstellen. Dieser Prozess umfasst hauptsächlich die Konfiguration der grundlegenden Informationen der App, wie z. B. App-Name, App-Avatar, App-Profil usw., damit die Mitarbeiter die Nutzung der App eindeutig identifizieren und ihr vertrauen können. Gleichzeitig müssen die Administratoren auch den Berechtigungsumfang der intelligenten Assistentenanwendung konfigurieren und die Unternehmensdatenressourcen, auf die die Anwendung zugreifen kann, sowie die auszuführenden Vorgänge klar einschränken, um die Datensicherheit des Unternehmens zu schützen.

4. die Demonstration von Anwendungseffekten

Am Beispiel des Projektmanagements können Projektadministratoren mit dem intelligenten Assistenten von Enterprise WeChat schnell auf Projektdaten zugreifen und diese in Form von Diagrammen und Grafiken mittels natürlicher Sprachinteraktion visuell darstellen.

Ein Projektadministrator kann beispielsweise Trends bei der Hinzufügung von Anwenderberichten aus dem Vorjahr abfragen, indem er den intelligenten Assistenten einfach fragt: "Schauen Sie nach, was im letzten Jahr hinzugefügt wurde. Geschichte Das System generiert automatisch ein Liniendiagramm des Trends bei der Hinzufügung von User Storys für Fragen wie "Trend bei der Hinzufügung von User Storys".

Ein anderes Beispiel: Ein Projektadministrator möchte vielleicht die Verteilung der Fehlerschwere über einen bestimmten Zeitraum sehen, um die Qualität der Entwicklung zu beurteilen. Stellen Sie einfach die Frage: "Schauen Sie sich die Verteilung der Fehlerschwere im letzten Quartal an", und das System zeigt schnell ein Tortendiagramm der Fehlerschwere an.

Wenn ein Projektadministrator beispielsweise die Planung für eine Iteration im Vorjahr sehen möchte, fragt er einfach: "Ich möchte die Planung für die Iteration im August nächsten Jahres wissen", und das System generiert ein Gantt-Diagramm mit der entsprechenden Iterationsplanung.

5. die Werte und Stärken des Programms

5.1 Erhebliche Effizienzgewinne

Wenn ein Mitarbeiter in der Vergangenheit Daten benötigte, musste er zwischen verschiedenen Geschäftssystemen hin- und herwechseln und sich anmelden sowie mühsame manuelle Daten-Screening- und Exportvorgänge durchführen, was den gesamten Prozess zeitaufwändig, arbeitsintensiv und ineffizient machte. Mit Hilfe intelligenter Assistenten brauchen die Mitarbeiter jetzt nur noch ihre Datenanforderungen in natürlicher Sprache zu formulieren, und das System kann automatisch den Prozess der Datenerfassung, Datenverarbeitung und Diagrammerstellung auslösen, um sofort die benötigten Informationen zu erhalten. Auf diese Weise wird die Zeit für die Datenerfassung erheblich verkürzt, so dass die Mitarbeiter mehr wertvolle Zeit und Energie für die Analyse des Kerngeschäfts und die Entscheidungsfindung aufwenden können, anstatt sich mit der mühsamen Datensammlung und -organisation zu beschäftigen. Wenn z. B. ein Mitarbeiter der Marketingabteilung Marktdaten von Wettbewerbern analysieren muss, musste er oder sie in der Vergangenheit möglicherweise Stunden damit verbringen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zusammenzustellen, während der intelligente Assistent jetzt nur noch wenige Minuten benötigt, um diese Aufgabe zu erledigen, was die Arbeitseffizienz erheblich verbessert hat.

Darüber hinaus reduziert der Low-Code-Charakter der Dify-Workflows den Arbeitsaufwand für die Erstellung eines Datenerfassungs-Workflows erheblich. Geschäftsleute brauchen keine professionellen Programmierkenntnisse, durch einfaches Drag & Drop und Konfiguration kann die Erstellung eines Workflows abgeschlossen werden. Darüber hinaus reduziert der automatisierte Betriebsmodus des Workflows manuelle Eingriffe, verringert das Risiko von Datenfehlern, die durch menschliche Fehler verursacht werden, und gewährleistet die Genauigkeit und Konsistenz der Daten. Wiederholte Änderungen und Nacharbeiten aufgrund von Datenproblemen werden vermieden, was die Arbeitseffizienz insgesamt weiter verbessert.

5.2 Erheblich verbesserte Datenvisualisierung

Mit leistungsstarken Diagramm-Bibliotheken wie ECharts können Dify-Workflows komplexe Geschäftsdaten in intuitive und anschauliche Visualisierungsdiagramme umwandeln. Mit Liniendiagrammen lässt sich beispielsweise der Trend von Datenänderungen im Laufe der Zeit klar darstellen, und mit Kreisdiagrammen kann der Anteil der einzelnen Datenteile an der Gesamtsituation intuitiv dargestellt werden. Im Vergleich zu herkömmlichen tabellarischen Daten sind visuelle Diagramme leichter zu verstehen und zu analysieren. Die Mitarbeiter des Unternehmens, ob Führungskräfte oder Mitarbeiter an der Front, können die Schlüsselinformationen in den Daten schnell erfassen, um die spätere Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Darüber hinaus bietet die ECharts Chart Library ein hohes Maß an Anpassungsmöglichkeiten, die ein individuelles Design entsprechend spezifischer Geschäftsszenarien und Benutzeranforderungen ermöglichen. Die Benutzer können die Farben, Schriftarten, Stile und interaktiven Effekte des Diagramms flexibel anpassen, um die wichtigsten Dateninformationen im Diagramm hervorzuheben und die Relevanz und Wirksamkeit der Datenkommunikation zu verbessern. Im Szenario für die Analyse von Finanzausweisen können beispielsweise verschiedene Farben und auffällige Beschriftungen verwendet werden, um den Trend der wichtigsten Finanzindikatoren hervorzuheben, so dass die Entscheidungsträger in den Unternehmen die Veränderungen des Finanzstatus auf einen Blick erkennen können.

5.3 Starke Förderung der Teamarbeit

Der Dify-Workflow zentralisiert alle Dateninteraktionen und Diagrammdarstellungen auf der einheitlichen Unternehmensplattform WeChat, wodurch die Datenbarrieren zwischen den Abteilungen im traditionellen Modell abgebaut werden. Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen können Daten und Visualisierungsdiagramme in Echtzeit über die einheitliche Plattform austauschen, was die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und effiziente Kommunikation erleichtert. So können beispielsweise Vertriebs- und Marketingabteilungen zusammenarbeiten, um auf der Grundlage derselben Vertriebsdaten und Marktanalysediagramme (koordinierte) Marketingstrategien zu entwickeln, was die Marketingeffizienz und die Zusammenarbeit insgesamt verbessert.

Darüber hinaus sorgt die intelligente Assistentenanwendung dafür, dass die Informationsübermittlung innerhalb des Unternehmens zeitnaher und genauer erfolgt. Die Mitarbeiter können jederzeit und überall über WeChat auf die neuesten Geschäftsdaten zugreifen. Dadurch werden Verzögerungen vermieden, die durch verzögerte Informationen über die Arbeit verursacht werden, und Verzerrungen und Missverständnisse bei der Informationsübermittlung werden reduziert, wodurch das Vertrauen und die Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern effektiv verbessert werden.

5.4 Deutliche Senkung der Betriebskosten

Der Low-Code-Charakter der Dify-Workflows reduziert den Arbeitsaufwand für die Systementwicklung drastisch und ermöglicht den schnellen Einsatz von KI-Technologie zur Stärkung von Datenanwendungen, wodurch Unternehmen ihre Investitionen in Personalkosten erheblich reduzieren können. Unternehmen müssen nicht mehr eine große Anzahl professioneller Datenverarbeiter einstellen, um komplexe Datenverarbeitungs- und -analyseaufgaben zu erledigen, die früher die Zusammenarbeit vieler Personen erforderten, was effektiv Personalausgaben spart.

Gleichzeitig kann die Anwendung des Dify-Workflows Unternehmen dabei helfen, die potenziellen Kostenverluste zu reduzieren, die durch Datenfehler und Arbeitsverzögerungen entstehen. Durch die Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz der Datenverarbeitung kann die Verschwendung von Ressourcen und der Verlust von Geschäften aufgrund falscher Entscheidungen wirksam vermieden und die Opportunitätskosten aufgrund von Verzögerungen im Arbeitsablauf reduziert werden, was dem Unternehmen einen größeren wirtschaftlichen Nutzen bringt.

6. künftige Aussichten für KI-gestützte Unternehmen

Mit der rasanten Entwicklung und zunehmenden Reife der KI-Technologie entwickelt sich die Rolle der KI im Betriebsmanagement von Unternehmen weiter und es wird erwartet, dass sie die traditionellen Softwareentwicklungskonzepte und -modelle völlig umkrempeln wird. Das herkömmliche Softwareentwicklungsmodell verlässt sich in der Regel auf professionelle Entwickler, die viel Zeit und Energie in das Schreiben von Code investieren, was zu langen Entwicklungszyklen und hohen Entwicklungskosten führt. In Zukunft werden mit immer fortschrittlicheren KI-Technologien Low-Code- und sogar No-Code-Entwicklungsplattformen immer ausgereifter und beliebter werden, so dass auch technisch nicht versierte Personen problemlos leistungsstarke Softwareanwendungen erstellen und die Softwareentwicklung demokratisieren können.

Das Datenverarbeitungs- und Visualisierungssystem, das von Dify Workflow, Enterprise WeChat und KI-Technologie entwickelt wurde, ist nur ein erster Versuch, die KI-Technologie zur Unterstützung der digitalen Transformation und Modernisierung von Unternehmen einzusetzen. In Zukunft können Mitarbeiter aus allen Abteilungen des Unternehmens die verschiedenen intelligenten KI-Tools je nach ihren spezifischen Geschäftsanforderungen umfassend nutzen, schnell exklusive Datenverarbeitungs- und -analyseanwendungen erstellen, den Anwendungsentwicklungszyklus erheblich verkürzen, schnell auf geschäftliche Veränderungen reagieren und die allgemeine Agilität und Innovationsfähigkeit des Unternehmens verbessern.

Um die KI-gesteuerte intelligente Zukunft besser zu meistern, müssen sich Unternehmen aktiv mit der KI-Technologie auseinandersetzen und die KI-Kenntnisse innerhalb der Organisation kontinuierlich verbessern. Dies setzt voraus, dass sowohl die Mitarbeiter als auch die Geschäftsleitung sich kontinuierlich KI-bezogenes Wissen aneignen und aktiv KI-Schulungen durchführen, um die KI-Anwendungsfähigkeiten der Mitarbeiter zu verbessern.

Einerseits sollten Unternehmen aktiv interne KI-Schulungen organisieren, damit die Mitarbeiter die Grundprinzipien, Kerntechnologien, typische Anwendungsszenarien und die Kombination von KI-Technologie und ihrer eigenen Geschäftstätigkeit verstehen, damit sie KI-Tools beherrschen und einsetzen können, um Probleme bei ihrer eigentlichen Arbeit zu lösen und ihre Arbeitseffizienz und Innovationsfähigkeit zu verbessern. Marketingmitarbeiter können zum Beispiel lernen, wie man KI einsetzt, um genaue Marktprognosen und Nutzerprofilanalysen zu erstellen und so effektivere Marketingstrategien zu formulieren; Finanzmitarbeiter können lernen, wie man KI-Technologie einsetzt, um intelligente finanzielle Risikobewertungen, Finanzbudgetmanagement und andere Arbeiten durchzuführen.

Andererseits sollten Unternehmen auch ihre Mitarbeiter aktiv dazu ermutigen, innovatives Denken zu kultivieren, die Anwendungsmöglichkeiten der KI-Technologie in verschiedenen Geschäftsbereichen aktiv zu erforschen und die umfassende Verbreitung und tiefgreifende Anwendung der KI-Technologie im Unternehmen zu fördern, um so den gesamten digitalen Transformationsprozess des Unternehmens zu beschleunigen.

Mit Blick auf die Zukunft wird die KI-Technologie die Arbeitsweise und das Entwicklungsmuster von Unternehmen weiter verändern. Nur wenn Unternehmen die Chancen des Wandels, die die KI-Technologie mit sich bringt, aktiv nutzen und das Lernen und die innovativen Anwendungen kontinuierlich verstärken, können sie ihre führende Position im immer härter werdenden Marktwettbewerb behaupten und letztlich eine nachhaltige Entwicklung erreichen.

anhang

• Dify ist eine Open-Source-Plattform zur Entwicklung von LLM-Anwendungen
• ECharts offizieller Beispiel-Link:https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-line