Los flujos de trabajo de Dify y los asistentes inteligentes de IA reinventan el modelo de adopción de datos empresariales

Con la ola de digitalización que recorre el mundo hoy en día, los datos se han convertido en el activo principal de las empresas. Cómo extraer rápidamente información valiosa de los datos empresariales masivos y presentarla de forma intuitiva y fácil de entender es la clave para que las empresas destaquen en la feroz competencia del mercado. Al mismo tiempo, un mecanismo eficaz de transferencia de información es como las venas nerviosas de una empresa, ya que garantiza que las instrucciones y los datos puedan llegar a todas las "células" a tiempo y con precisión.

En el pasado, las formas tradicionales de acceder a los datos y presentarlos resultaban incómodas, ineficaces y costosas. Ahora, con el rápido desarrollo de la tecnología, han surgido el flujo de trabajo y los asistentes inteligentes de Dify y otras soluciones innovadoras que integran la tecnología de IA. Estas soluciones transformadoras revolucionan el modelo tradicional, permitiendo a los usuarios acceder rápidamente a los datos que necesitan simplemente describiendo sus requisitos a un asistente inteligente. En lugar de pasar por el complejo proceso de desarrollar informes de datos, los desarrolladores de datos pueden simplemente utilizar el Dify Dify workflow es como instalar un potente motor digital para la empresa, que mejora enormemente la eficiencia operativa e inyecta un fuerte impulso a la transformación digital de la empresa. En este artículo, tomaremos como ejemplo el sistema de gestión de proyectos para mostrar la aplicación de este nuevo método en la adquisición y presentación de datos.

1. Retos de las aplicaciones de datos empresariales

Los equipos de negocio y los de datos se enfrentan a menudo a sus propios puntos débiles durante las operaciones de datos, y hay problemas acuciantes a nivel de sistema que deben abordarse.

Puntos débiles para los equipos empresariales: Cuando se trata de conocer datos, los equipos empresariales tienen que pasar por una serie de enlaces para transmitir sus requisitos antes de poder ver los datos y conclusiones finales, lo que provoca largos tiempos de espera y un impacto significativo en la eficacia de la toma de decisiones. Muchos empresarios no están familiarizados con herramientas de tratamiento de datos como Excel, o necesitan exportar datos de un sistema para poder analizarlos, por lo que tienen que encargar la recopilación y el desarrollo de los datos a equipos informáticos especializados. Sin embargo, la capacidad de respuesta de los equipos informáticos suele ser insuficiente para satisfacer las necesidades cambiantes de la empresa. Tareas que pueden completarse en minutos con Excel pueden llevar días al equipo de TI, lo que limita gravemente la flexibilidad y la capacidad de respuesta de la empresa.

Puntos débiles para los equipos de datos: Los equipos de datos a menudo tienen que invertir mucho tiempo y esfuerzo en desarrollar un gran número de informes para responder a las distintas necesidades de datos de las unidades de negocio y los líderes. Para satisfacer sólo unos minutos de consultas de datos de la empresa y los directivos, el equipo de datos puede tener que dedicar una semana o incluso más tiempo a completar una serie de trabajos como la limpieza de datos, el desarrollo de informes y su despliegue. Este patrón de trabajo ineficiente no sólo consume mucha energía del equipo de datos, sino que también dificulta el verdadero aprovechamiento del valor de los datos.

Puntos débiles de la integración de sistemas: Cuando la gente de negocios necesita obtener datos de múltiples fuentes de datos para su análisis, a menudo tienen que iniciar sesión en varios sistemas empresariales diferentes, lo que resulta engorroso e ineficiente. Es más, algunos sistemas no son compatibles con la interfaz móvil, lo que imposibilita a los usuarios acceder a los datos en cualquier momento y lugar, limitando aún más los escenarios de aplicación y la comodidad de los datos.

Ante todos estos inconvenientes, las empresas necesitan urgentemente un enfoque de análisis de datos más inteligente y eficaz para mejorar la aplicación de los datos y potenciar el desarrollo empresarial. La analítica inteligente ha surgido para subsanar estas deficiencias del modelo tradicional de aplicación de datos.

2. Comparación de múltiples rutas tecnológicas: NLP2SQL vs. NLP2API vs. NLP2Python

La analítica inteligente puede implementarse de diversas formas, cada una con sus propias ventajas e inconvenientes. En la actualidad, las principales vías tecnológicas del sector incluyen principalmente NLP2SQL, NLP2API y NLP2Python.

2.1. NLP2SQL

La función principal de NLP2SQL es la extracción de datos. Esta solución técnica aprovecha un modelo de lenguaje amplio (LLM) para que el modelo comprenda el lenguaje natural y genere las correspondientes sentencias de consulta SQL mediante el ajuste fino o el uso de conjuntos de datos de entrenamiento SQL. En la fase de generación de SQL, NLP2SQL sigue enfrentándose a problemas de precisión. Especialmente cuando se trata de consultas complejas, como las que requieren la correlación de varias tablas, para mejorar la precisión de la generación de SQL, el desarrollador debe proporcionar al modelo información detallada sobre la estructura de las tablas de datos y las descripciones de los campos. Además, la estabilidad de los modelos a gran escala a la hora de determinar las relaciones entre tablas es relativamente insuficiente, lo que hace que sea fácil equivocarse o generar sentencias SQL erróneas en entornos de datos complejos.

2.2 NLP2API

La idea central del enfoque NLP2API es encapsular semánticamente los datos y proporcionar una interfaz API al mundo exterior. Este enfoque es esencialmente similar al de rellenar los espacios en blanco. El desarrollador define de antemano la interfaz y los parámetros de la API (equivalentes a los espacios en blanco de una pregunta) y, cuando el usuario plantea los requisitos de consulta de datos, el modelo a gran escala se encarga de comprender la intención del usuario, extraer los parámetros clave e introducirlos en los parámetros predefinidos de la API. La ventaja de NLP2API sobre NLP2SQL es que es más estable; la interfaz API encapsula la compleja lógica subyacente, y el modelo a gran escala sólo tiene que centrarse en comprender la intención del usuario y la extracción de parámetros, lo que reduce la posibilidad de errores.

2.3. NLP2Python

La solución NLP2Python aprovecha al máximo la flexibilidad y el potente ecosistema del lenguaje Python. Los desarrolladores pueden utilizar código Python para gestionar de forma flexible una amplia gama de tareas de análisis y procesamiento de datos, rompiendo las limitaciones de las sentencias SQL en determinados escenarios. Por ejemplo, el código Python puede utilizarse para implementar modelos algorítmicos predictivos y de atribución más sofisticados, y para combinar estos modelos con capacidades de interacción en lenguaje natural. Sin embargo, los escenarios NLP2Python también se enfrentan a problemas de estabilidad, especialmente cuando los errores en el código Python de generación de modelos pueden hacer que el sistema funcione de forma anómala. Sin embargo, con la mejora continua de la capacidad de generación de código de modelos a gran escala y el avance de las técnicas de comprobación y verificación del código, también merece la pena esperar el potencial y las perspectivas de aplicación del esquema NLP2Python.

2.4 Opciones tecnológicas

Teniendo en cuenta las ventajas e inconvenientes de las distintas vías técnicas, sobre todo en términos de estabilidad y precisión, la práctica optó finalmente por la solución NLP2API, que puede satisfacer mejor las necesidades de la empresa en materia de consulta y análisis de datos bajo la premisa de garantizar la estabilidad del sistema.

Solución 3NLP2API en la práctica: flujo de trabajo y asistente inteligente de Dify

3.1 Conceptos y funciones del flujo de trabajo de Dify

Dify Workflow es una herramienta innovadora centrada en el desarrollo de bajo código. Adopta una interfaz visual sencilla e intuitiva, permitiendo a los usuarios construir rápidamente procesos de negocio complejos arrastrando y soltando y configurando, sin escribir una gran cantidad de código para lograr una automatización eficiente del flujo de trabajo.Esta característica del flujo de trabajo de Dify reduce en gran medida el umbral de la tecnología, por lo que la gente de negocios y los desarrolladores no profesionales pueden participar fácilmente en el diseño y construcción del flujo de trabajo, rompiendo las barreras de comunicación entre los desarrolladores y la gente de negocios bajo el modelo de desarrollo tradicional, y logrando la democratización técnica. Esta característica del flujo de trabajo de Dify reduce en gran medida la barrera técnica, de modo que los empresarios y los desarrolladores no profesionales también pueden participar fácilmente en el diseño y la construcción del flujo de trabajo, rompiendo el modelo de desarrollo tradicional de las barreras de comunicación entre desarrolladores y empresarios, y logrando la democratización técnica.

En todo el proceso de procesamiento de datos, el flujo de trabajo de Dify desempeña un papel central de orquestación. Cuando un usuario realiza una solicitud de datos, el flujo de trabajo de Dify primero lleva a cabo un análisis semántico en profundidad de la pregunta del usuario, y extrae con precisión los parámetros clave de la solicitud del usuario a través de la tecnología de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y el modelo de comprensión semántica incorporado. Basándose en esta información de parámetros, el flujo de trabajo de Dify puede obtener automáticamente datos de una variedad de fuentes de datos predefinidas, incluidas bases de datos relacionales, sistemas de almacenamiento de archivos e interfaces de programación de aplicaciones (API) de terceros.

Después de adquirir los datos, el flujo de trabajo de Dify procesará y transformará los datos en bruto de forma flexible de acuerdo con las reglas de negocio preestablecidas y la lógica, como la limpieza de datos, filtrado de datos, formato, agregación de datos y cálculo de datos, etc. Después de completar el pre-procesamiento de datos, el flujo de trabajo de Dify pasará sin problemas los datos procesados a la sesión de renderizado de gráficos. Después de completar el pre-procesamiento de datos, el flujo de trabajo de Dify pasará sin problemas los datos procesados al proceso de representación gráfica, que puede seleccionar de forma inteligente los tipos de gráficos apropiados (por ejemplo, gráficos de barras, gráficos de líneas, gráficos circulares, etc.) para la presentación visual de acuerdo con las características de los datos y las preferencias del usuario, haciendo que los datos sean más intuitivos y fáciles de entender.

Por último, con el fin de lograr un rápido alcance de los datos y un intercambio eficiente, el flujo de trabajo de Dify también se puede integrar profundamente con los sistemas de mensajería instantánea (IM) de uso común dentro de la empresa (por ejemplo, WeChat empresarial).el flujo de trabajo de Dify puede enviar los resultados finales del gráfico en forma de mensaje a los usuarios, grupos o departamentos designados, para lograr el intercambio instantáneo y la entrega eficiente de los datos, con el fin de pasar el "último kilómetro" de la aplicación de datos. "El último kilómetro" de aplicación de datos.

3.2. Procesamiento de parámetros y evaluación de resultados con IA

El flujo de trabajo de Dify aprovecha al máximo la potente capacidad de procesamiento del lenguaje natural de los modelos de IA a gran escala para analizar y comprender en profundidad las preguntas en lenguaje natural planteadas por los usuarios, identificar con precisión las demandas reales de los usuarios y extraer de ellas parámetros eficaces de consulta de datos. A continuación, el flujo de trabajo de Dify puede utilizar estos parámetros extraídos para automatizar las operaciones de extracción de datos correspondientes para obtener los datos de destino de fuentes de datos predefinidas (como bases de datos, sistemas de archivos u otras aplicaciones).

Por ejemplo, cuando un usuario pregunta a un asistente inteligente en Enterprise WeChat: "¿Cuál es la cantidad total de billetes emitidos esta semana?". Cuando se hace una pregunta de este tipo, el flujo de trabajo de Dify puede analizar la consulta del usuario a través de un modelo a gran escala de IA para identificar las preocupaciones del usuario sobre laTipo de indicadores el "importe total de los pagarés emitidos".dimensión temporales "esta semana", que a su vez transforma la consulta en lenguaje natural en información estructurada de metadatos:

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

Otro ejemplo es si un usuario pregunta "Quiero saber el total general de ventas de teléfonos móviles este año". Tal pregunta, el flujo de trabajo de Dify puede entender de manera similar la intención del usuario a través de un modelo de IA y extraer laTipo de indicadorcomo "Ventas totales de teléfonos móviles" y la dimensión temporal como "Año en curso" y generar los siguientes metadatos estructurados:

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

Con este planteamiento, el modelo de IA a gran escala puede transformar un lenguaje natural de fácil uso en instrucciones precisas de consulta de datos, lo que simplifica enormemente el proceso de adquisición de datos, mejora su eficacia y precisión y sienta una base sólida para el posterior trabajo de procesamiento y análisis de datos.

Los flujos de trabajo de Dify pueden integrar modelos de IA para analizar y evaluar de forma inteligente los resultados de los datos consultados, como la identificación de datos atípicos, el descubrimiento de posibles riesgos empresariales y la recomendación de contramedidas profesionales basadas en los resultados del análisis, lo que proporciona a los usuarios una visión más profunda de los datos y apoyo a la toma de decisiones. Esto proporciona a los usuarios una visión más profunda de los datos y apoyo a la toma de decisiones.

3.3. Representación de gráficos: ECharts

En el campo de la visualización de datos, ECharts es una potente biblioteca de gráficos JavaScript de código abierto que desempeña un papel clave en la transformación de datos en gráficos intuitivos y hermosos con un alto grado de flexibilidad y un rico conjunto de tipos de gráficos.ECharts proporciona docenas de tipos de gráficos comunes, tales como gráficos de líneas, gráficos de barras, gráficos de dispersión, gráficos circulares, mapas y así sucesivamente. Tanto si desea mostrar la tendencia de los cambios en los datos, las relaciones comparativas o la distribución, en ECharts encontrará la forma adecuada de presentación de gráficos. Además, ECharts también admite la personalización en profundidad de los gráficos, desde colores, fuentes y estilos hasta efectos interactivos, todo lo cual puede personalizarse según las necesidades de los usuarios para satisfacer las necesidades de visualización de diferentes escenarios.

3.4. Asistente inteligente: integración de WeChat en la empresa

WeChat empresarial es actualmente la plataforma preferida para la comunicación interna y la colaboración en muchas empresas, y sus ricas funciones de aplicación proporcionan una ventaja natural para lograr un flujo de datos y una presentación visual eficientes. Basándose en la plataforma WeChat empresarial, es fácil crear una aplicación de asistente inteligente para construir un conjunto completo de procesos de bucle cerrado, desde la adquisición de datos hasta la presentación de gráficos.

En el fondo de gestión de Enterprise WeChat, los administradores pueden utilizar la función de desarrollo de aplicaciones proporcionada por Enterprise WeChat para crear rápidamente aplicaciones de asistente inteligente. Este proceso incluye principalmente la configuración de la información básica de la aplicación, como el nombre de la aplicación, el avatar de la aplicación, el perfil de la aplicación, etc., para que los empleados puedan identificar claramente y confiar en el uso de la aplicación. Al mismo tiempo, los administradores también deben configurar el ámbito de autoridad de la aplicación de asistente inteligente, limitando claramente los recursos de datos de la empresa a los que puede acceder la aplicación y las operaciones que puede realizar para proteger la seguridad de los datos de la empresa.

4. Demostración de los efectos de la aplicación

Tomando como ejemplo el escenario de la gestión de proyectos, los administradores de proyectos pueden utilizar el Asistente Inteligente WeChat de la empresa para acceder rápidamente a los datos del proyecto mediante la interacción con el lenguaje natural y presentarlos visualmente en forma de gráficos.

Por ejemplo, un administrador de proyecto puede querer ver las tendencias en la adición de historias de usuario del año anterior simplemente preguntando al asistente inteligente algo como: "Busca las del año pasado...". Historia El sistema genera automáticamente un gráfico lineal de la tendencia en las adiciones de historias de usuario para preguntas como "Tendencia en las adiciones de historias de usuario".

Otro ejemplo: un administrador de proyecto puede querer ver la distribución de la gravedad de los defectos en un periodo de tiempo determinado para evaluar la calidad del desarrollo. Basta con formular la pregunta: "Mire la distribución de la gravedad de los defectos en el último trimestre", y el sistema presenta rápidamente un gráfico circular de la gravedad de los defectos.

Por ejemplo, un administrador de proyecto puede querer ver la planificación de una iteración concreta del año anterior, y basta con formular la pregunta "Quiero saber la planificación de la iteración de agosto del año siguiente", y el sistema generará un diagrama de Gantt de la planificación de la iteración correspondiente.

5. Valores y puntos fuertes del programa

5.1 Aumento significativo de la eficiencia

En el pasado, si un empleado necesitaba obtener datos, tenía que ir y venir entre varios sistemas empresariales e iniciar sesión, además de llevar a cabo engorrosas operaciones manuales de filtrado y exportación de datos, lo que hacía que todo el proceso requiriera mucho tiempo, trabajo e ineficacia. Ahora, con la ayuda de asistentes inteligentes, los empleados sólo tienen que plantear los requisitos de datos en lenguaje natural, y el sistema puede desencadenar automáticamente el proceso de adquisición de datos, procesamiento de datos y generación de gráficos para obtener al instante la información requerida. Esto acorta enormemente el tiempo que se tarda en adquirir los datos, lo que permite a los empleados dedicar más tiempo y energía al análisis y la toma de decisiones fundamentales de la empresa, en lugar de a la tediosa recopilación y organización de datos. Por ejemplo, si un empleado del departamento de marketing necesita analizar los datos de mercado de la competencia, es posible que antes tuviera que pasar horas recopilando y cotejando datos de múltiples fuentes, mientras que ahora, con el asistente inteligente, sólo tarda unos minutos en completar la tarea, lo que ha mejorado notablemente la eficiencia del trabajo.

Además, la naturaleza de bajo código de los flujos de trabajo de Dify reduce en gran medida la cantidad de trabajo necesario para construir un flujo de trabajo de adquisición de datos. La gente de negocios no necesitan conocimientos de programación profesional, a través de un simple arrastrar y soltar y la configuración puede completar la creación de flujo de trabajo. Además, el modo de funcionamiento automatizado del flujo de trabajo reduce la intervención manual, disminuye el riesgo de errores en los datos causados por errores humanos y garantiza la precisión y coherencia de los datos. Se evitan las modificaciones repetidas y la repetición del trabajo debido a problemas con los datos, lo que mejora aún más la eficiencia general del trabajo.

5.2 Visualización de datos sustancialmente mejorada

Con potentes bibliotecas de gráficos como ECharts, los flujos de trabajo de Dify pueden transformar datos empresariales complejos en gráficos de visualización intuitivos y vívidos. Por ejemplo, el uso de gráficos de líneas puede mostrar claramente la tendencia de los cambios de datos en el tiempo, y el uso de gráficos circulares puede presentar intuitivamente la proporción de cada parte de los datos en la situación general. En comparación con los datos tabulares tradicionales, los gráficos visuales son más fáciles de entender y analizar. El personal de la empresa, ya sea directivo o de primera línea, puede captar rápidamente la información clave de los datos, lo que supone un sólido apoyo para la posterior toma de decisiones.

Además, la biblioteca de gráficos ECharts ofrece un alto grado de capacidad de personalización, lo que permite un diseño personalizado según los escenarios empresariales específicos y las necesidades de los usuarios. Los usuarios pueden ajustar de forma flexible los colores, fuentes, estilos y efectos interactivos del gráfico para resaltar la información clave de los datos en el gráfico y mejorar la relevancia y eficacia de la comunicación de datos. Por ejemplo, en el escenario de análisis de estados financieros, se pueden utilizar diferentes colores y etiquetas llamativas para resaltar la tendencia de los indicadores financieros clave, lo que permite a los responsables de la toma de decisiones empresariales comprender de un vistazo los cambios en la situación financiera.

5.3 Fuerte fomento del trabajo en equipo

El flujo de trabajo de Dify centraliza todas las interacciones de datos y presentaciones de gráficos en la plataforma empresarial unificada WeChat, rompiendo las barreras de datos entre departamentos del modelo tradicional. Los empleados de diferentes departamentos pueden compartir datos y gráficos de visualización en tiempo real basados en la plataforma unificada, lo que facilita la colaboración entre departamentos y una comunicación eficiente. Por ejemplo, los departamentos de ventas y marketing pueden trabajar juntos para desarrollar estrategias de marketing согласованную (coordinadas) basándose en los mismos datos de ventas y gráficos de análisis de mercado, lo que mejora la eficiencia general del marketing y la colaboración.

Además, la aplicación de asistente inteligente hace que la transmisión de información dentro de la empresa sea más oportuna y precisa. Los empleados pueden acceder a los datos empresariales más recientes en cualquier momento y lugar a través de WeChat de la empresa, lo que evita los retrasos causados por el retraso de la información sobre el trabajo y reduce las distorsiones y los malentendidos en el proceso de transferencia de información, lo que mejora eficazmente la confianza y la colaboración entre los miembros del equipo.

5,4 Importante reducción de los costes de explotación

La naturaleza de bajo código de los flujos de trabajo de Dify reduce drásticamente la cantidad de trabajo necesario para el desarrollo del sistema y permite el uso rápido de la tecnología de IA para potenciar las aplicaciones de datos, ayudando a las organizaciones a reducir significativamente su inversión en costes humanos. Las empresas ya no necesitan contratar a un gran número de procesadores de datos profesionales para completar las complejas tareas de procesamiento y análisis de datos que antes requerían la colaboración de muchas personas, lo que supone un ahorro efectivo en el gasto de recursos humanos.

Al mismo tiempo, la aplicación del flujo de trabajo de Dify también puede ayudar a las empresas a reducir la pérdida potencial de costes causada por errores en los datos y retrasos en el trabajo. Al mejorar la precisión y la eficiencia del procesamiento de datos, puede evitar eficazmente el desperdicio de recursos y la pérdida de negocio debido a decisiones equivocadas, y reducir el coste de oportunidad debido a los retrasos en el flujo de trabajo, creando así más beneficios económicos para la empresa.

6. Perspectivas de futuro para las empresas basadas en la IA

Con el rápido desarrollo y la creciente madurez de la tecnología de IA, el papel de la IA en la gestión de operaciones empresariales está evolucionando y se espera que altere por completo los conceptos y modelos tradicionales de desarrollo de software. El modelo tradicional de desarrollo de software suele depender de que los desarrolladores profesionales dediquen mucho tiempo y energía a escribir código, lo que se traduce en largos ciclos de desarrollo y elevados costes de desarrollo. En el futuro, con tecnologías de IA cada vez más avanzadas, las plataformas de desarrollo de bajo código e incluso sin código serán cada vez más maduras y populares, lo que permitirá a personas sin conocimientos técnicos crear fácilmente potentes aplicaciones de software y democratizar el desarrollo de software.

Tomando como ejemplo el sistema de procesamiento y visualización de datos construido por el flujo de trabajo de Dify, WeChat empresarial y la tecnología de IA, esto es solo la exploración y el intento iniciales de la tecnología de IA para potenciar la transformación digital y la actualización de las empresas. De cara al futuro, los empleados de todos los departamentos de la empresa pueden hacer pleno uso de diversas herramientas inteligentes de IA de acuerdo con sus necesidades empresariales específicas, crear rápidamente aplicaciones exclusivas de procesamiento y análisis de datos, acortar en gran medida el ciclo de desarrollo de aplicaciones, responder rápidamente a los cambios empresariales y mejorar la agilidad general y la capacidad de innovación de la empresa.

Para adoptar mejor el futuro inteligente impulsado por la IA, las empresas deben adoptar activamente la tecnología de IA y mejorar continuamente los conocimientos sobre IA dentro de la organización. Para ello es necesario que tanto los empleados como los directivos adquieran continuamente conocimientos relacionados con la IA, así como que lleven a cabo una formación activa en habilidades de IA para mejorar las capacidades de aplicación de la IA de los empleados.

Por un lado, las empresas deben organizar activamente la formación interna en tecnología de IA para ayudar a los empleados a comprender los principios básicos, las tecnologías centrales, los escenarios típicos de aplicación y la combinación de la tecnología de IA y su propio trabajo empresarial, de modo que puedan dominar y utilizar las herramientas de IA para resolver problemas en su trabajo real y mejorar su eficiencia laboral y su capacidad de innovación. Por ejemplo, el personal de marketing puede aprender a utilizar la IA para realizar previsiones de mercado precisas y análisis de perfiles de usuarios, con el fin de formular estrategias de marketing más eficaces; el personal financiero puede aprender a utilizar la tecnología de IA para llevar a cabo una evaluación inteligente del riesgo financiero y la gestión del presupuesto financiero, entre otras tareas.

Por otra parte, las empresas también deben animar activamente a sus empleados a cultivar el pensamiento innovador, explorar activamente las posibilidades de aplicación de la tecnología de IA en diferentes segmentos de negocio, y promover la popularización integral y la aplicación en profundidad de la tecnología de IA dentro de la empresa, con el fin de acelerar el proceso general de transformación digital de la empresa.

De cara al futuro, la tecnología de IA seguirá reconfigurando el modo de funcionamiento y el modelo de desarrollo de las empresas. Solo si aprovechan activamente las oportunidades de cambio que brinda la tecnología de IA y refuerzan continuamente el aprendizaje y las aplicaciones innovadoras, las empresas podrán mantener su posición de liderazgo en la cada vez más feroz competencia del mercado y, en última instancia, lograr un desarrollo sostenible.

apéndice

• Dify es una plataforma de desarrollo de aplicaciones LLM de código abierto
• Enlace al ejemplo oficial de ECharts:https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-line