Les flux de travail Dify et les assistants intelligents IA réinventent le modèle d'adoption des données d'entreprise

Avec la vague de numérisation qui déferle sur le monde aujourd'hui, les données sont devenues l'actif principal des entreprises. La manière d'extraire rapidement des informations précieuses à partir de données commerciales massives et de les présenter de manière intuitive et facile à comprendre est la clé qui permettra aux entreprises de se démarquer dans la concurrence féroce du marché. Parallèlement, un mécanisme efficace de transfert d'informations est comme les veines nerveuses d'une entreprise, garantissant que les instructions et les données peuvent atteindre chaque "cellule" en temps voulu et de manière précise.

Dans le passé, les méthodes traditionnelles d'accès et de présentation des données étaient peu pratiques, inefficaces et coûteuses. Aujourd'hui, avec le développement rapide de la technologie, le flux de travail Dify, les assistants intelligents et d'autres solutions innovantes qui intègrent la technologie de l'IA ont vu le jour. Ces solutions révolutionnent le modèle traditionnel, permettant aux utilisateurs d'accéder rapidement aux données dont ils ont besoin en décrivant simplement leurs besoins à un assistant intelligent. Au lieu de passer par le processus complexe de développement de rapports de données, les développeurs de données peuvent simplement utiliser l'assistant intelligent de Dify. Dify Dify workflow est comme l'installation d'un puissant moteur numérique pour l'entreprise, qui améliore considérablement l'efficacité opérationnelle et donne une forte impulsion à la transformation numérique de l'entreprise. Dans cet article, nous prendrons l'exemple du système de gestion de projet pour montrer l'application de cette nouvelle méthode dans l'acquisition et la présentation des données.

1. les défis auxquels sont confrontées les applications de données d'entreprise

Les équipes commerciales et les équipes chargées des données sont souvent confrontées à leurs propres difficultés lors de l'exploitation des données, et des problèmes urgents doivent être résolus au niveau du système.

Points douloureux pour les équipes d'entreprises : Lorsqu'il s'agit d'analyser des données, les équipes commerciales doivent passer par une série de liens pour transmettre leurs exigences avant de pouvoir consulter les données et les conclusions finales, ce qui entraîne de longs temps d'attente et un impact significatif sur l'efficacité de la prise de décision. De nombreux professionnels ne sont pas familiarisés avec les outils de traitement des données tels qu'Excel, ou doivent exporter des données d'un système pour les analyser, ce qui les oblige à confier la collecte et le développement des données à des équipes informatiques spécialisées. Cependant, la réactivité de l'équipe informatique peine souvent à répondre à l'évolution rapide des besoins de l'entreprise. Des tâches qui peuvent être réalisées en quelques minutes à l'aide d'Excel peuvent prendre des jours à l'équipe informatique, ce qui limite considérablement la flexibilité et la réactivité de l'entreprise.

Points douloureux pour les équipes chargées des données : Les équipes chargées des données doivent souvent consacrer beaucoup de temps et d'efforts à l'élaboration d'un grand nombre de rapports pour répondre aux divers besoins en données des unités opérationnelles et de la direction. Pour répondre à quelques minutes de demandes de données de la part de l'entreprise et de la direction, l'équipe chargée des données peut devoir consacrer une semaine, voire plus, à la réalisation d'une série de travaux tels que le nettoyage des données, le développement et le déploiement des rapports. Ce modèle de travail inefficace consomme non seulement beaucoup d'énergie de la part de l'équipe chargée des données, mais rend également difficile l'exploitation réelle de la valeur des données.

Points faibles de l'intégration des systèmes : Lorsque les professionnels ont besoin d'obtenir des données provenant de sources multiples pour les analyser, ils doivent souvent se connecter à plusieurs systèmes différents, ce qui est lourd et inefficace. De plus, certains systèmes ne prennent pas en charge l'interface mobile, ce qui empêche les utilisateurs d'accéder aux données à tout moment et en tout lieu, limitant ainsi les scénarios d'application et la commodité des données.

Face à toutes ces difficultés, les entreprises ont un besoin urgent d'une approche d'analyse des données plus intelligente et plus efficace pour améliorer l'application des données et favoriser le développement de l'activité. L'analyse intelligente est apparue pour combler les lacunes du modèle traditionnel d'application des données.

2. comparaison de plusieurs voies technologiques : NLP2SQL vs. NLP2API vs. NLP2Python

L'analyse intelligente peut être mise en œuvre de différentes manières, chacune ayant ses propres avantages et inconvénients. À l'heure actuelle, les principales voies technologiques utilisées dans l'industrie sont NLP2SQL, NLP2API et NLP2Python.

2.1 NLP2SQL

La fonction principale de NLP2SQL est l'extraction de données. Cette solution technique s'appuie sur un grand modèle de langage (LLM) pour permettre au modèle de comprendre le langage naturel et de générer les requêtes SQL correspondantes en affinant ou en utilisant des ensembles de données d'entraînement SQL. Au stade de la génération de requêtes SQL, NLP2SQL est encore confronté à des problèmes de précision. Pour améliorer la précision de la génération SQL, le développeur doit fournir au modèle des informations détaillées sur la structure des tables de données et la description des champs, en particulier lorsqu'il s'agit de requêtes complexes, telles que celles qui requièrent la corrélation de plusieurs tables. En outre, la stabilité des modèles à grande échelle dans la détermination des relations entre les tables est relativement insuffisante, ce qui facilite les erreurs d'appréciation ou la génération d'instructions SQL erronées dans des environnements de données complexes.

2.2 NLP2API

L'idée centrale de l'approche NLP2API est d'encapsuler sémantiquement les données et de fournir une interface API au monde extérieur. Cette approche est essentiellement similaire au remplissage de cases. Le développeur définit à l'avance l'interface et les paramètres de l'API (ce qui équivaut aux blancs d'une question à compléter), et lorsque l'utilisateur présente les exigences de la requête de données, le modèle à grande échelle est chargé de comprendre l'intention de l'utilisateur, d'extraire les paramètres clés et de les introduire dans les paramètres prédéfinis de l'API. L'avantage de NLP2API par rapport à NLP2SQL est qu'il est plus stable ; l'interface API encapsule la logique complexe sous-jacente, et le modèle à grande échelle ne doit se concentrer que sur la compréhension de l'intention de l'utilisateur et l'extraction des paramètres, ce qui réduit la possibilité d'erreurs.

2.3 NLP2Python

La solution NLP2Python tire pleinement parti de la flexibilité et du puissant écosystème du langage Python. Les développeurs peuvent utiliser le code Python pour gérer de manière flexible un large éventail de tâches d'analyse et de traitement des données, en s'affranchissant des limites des instructions SQL dans certains scénarios. Par exemple, le code Python peut être utilisé pour mettre en œuvre des modèles algorithmiques prédictifs et d'attribution plus sophistiqués, et pour combiner ces modèles avec des capacités d'interaction en langage naturel. Cependant, les scénarios NLP2Python sont également confrontés à des problèmes de stabilité, notamment lorsque des erreurs dans le code Python générant le modèle peuvent entraîner un fonctionnement anormal du système. Cependant, avec l'amélioration continue de la capacité de génération de code de modèle à grande échelle et le progrès des techniques de test et de vérification du code, le potentiel et les perspectives d'application du schéma NLP2Python valent la peine d'être envisagés.

2.4 Options technologiques

En tenant compte des avantages et des inconvénients des différentes voies techniques, notamment en termes de stabilité et de précision, le cabinet a finalement choisi la solution NLP2API, qui peut mieux répondre aux besoins de l'entreprise en matière d'interrogation et d'analyse des données, tout en garantissant la stabilité du système.

Solution 3NLP2API en pratique : Dify Workflow & Intelligent Assistant

3.1 Définir les concepts et les rôles du flux de travail

Dify Workflow est un outil innovant axé sur le développement à code réduit. Il adopte une interface visuelle simple et intuitive, permettant aux utilisateurs de construire rapidement des processus commerciaux complexes par glisser-déposer et configuration, sans écrire une grande quantité de code pour parvenir à une automatisation efficace du flux de travail. Cette caractéristique du flux de travail Dify réduit considérablement le seuil de la technologie, de sorte que les professionnels et les développeurs non professionnels peuvent facilement participer à la conception et à la construction du flux de travail, brisant les barrières de communication entre les développeurs et les professionnels dans le cadre du modèle de développement traditionnel, et réalisant la démocratisation technique. Cette caractéristique du flux de travail Dify réduit considérablement la barrière technique, de sorte que les entreprises et les développeurs non professionnels peuvent également participer facilement à la conception et à la construction du flux de travail, brisant ainsi les barrières de communication entre les développeurs et les entreprises dans le cadre du modèle de développement traditionnel, et réalisant la démocratisation technique.

Dans l'ensemble du processus de traitement des données, le flux de travail de Dify joue un rôle central d'orchestration. Lorsqu'un utilisateur fait une demande de données, le flux de travail de Dify effectue d'abord une analyse sémantique approfondie de la question de l'utilisateur et extrait avec précision les paramètres clés de la demande de l'utilisateur grâce à la technologie de traitement du langage naturel (NLP) et au modèle de compréhension sémantique intégré. Sur la base de ces informations sur les paramètres, le flux de travail Dify peut automatiquement obtenir des données à partir d'une variété de sources de données prédéfinies, y compris des bases de données relationnelles, des systèmes de stockage de fichiers et des interfaces de programmation d'applications (API) tierces.

Après l'acquisition des données, le flux de travail de Dify traitera et transformera les données brutes de manière flexible en fonction des règles et de la logique commerciales prédéfinies, telles que le nettoyage des données, le filtrage des données, le formatage, l'agrégation des données et le calcul des données, etc. Une fois le prétraitement des données terminé, le flux de travail Dify transmet en toute transparence les données traitées au processus de rendu des graphiques, qui peut sélectionner intelligemment les types de graphiques appropriés (par exemple, diagrammes à barres, diagrammes linéaires, diagrammes circulaires, etc.) pour la présentation visuelle en fonction des caractéristiques des données et des préférences de l'utilisateur, ce qui rend les données plus intuitives et faciles à comprendre.

Enfin, afin d'atteindre rapidement les données et de les partager efficacement, le flux de travail de Dify peut également être profondément intégré aux systèmes de messagerie instantanée couramment utilisés dans l'entreprise (par exemple, WeChat). Le flux de travail de Dify peut envoyer les résultats finaux du graphique sous la forme d'un message aux utilisateurs, groupes ou départements désignés, afin de parvenir à un partage instantané et à une livraison efficace des données, de manière à franchir le "dernier kilomètre" de l'application des données. "Le dernier kilomètre de l'application des données.

3.2 Traitement des paramètres et évaluation des résultats par l'IA

Le flux de travail de Dify utilise pleinement la puissante capacité de traitement du langage naturel des modèles d'IA à grande échelle pour analyser en profondeur et comprendre les questions en langage naturel posées par les utilisateurs, identifier avec précision les demandes réelles des utilisateurs et en extraire des paramètres de requête de données efficaces. Ensuite, le flux de travail Dify peut utiliser ces paramètres extraits pour automatiser les opérations d'extraction de données correspondantes afin d'obtenir les données cibles à partir de sources de données prédéfinies (telles que des bases de données, des systèmes de fichiers ou d'autres applications).

Par exemple, lorsqu'un utilisateur demande à un assistant intelligent dans Enterprise WeChat : "Quel est le montant total des billets émis cette semaine ?" Lorsqu'une telle question est posée, le flux de travail de Dify peut analyser la requête de l'utilisateur au moyen d'un modèle d'IA à grande échelle afin d'identifier les préoccupations de l'utilisateur concernant le montant total des billets émis cette semaine.Type d'indicateurest le "montant total des billets émis".dimension temporelleest "cette semaine", ce qui transforme la requête en langage naturel en informations structurées sous forme de métadonnées :

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

Un autre exemple est celui d'un utilisateur qui demande "Je veux connaître le total des ventes de téléphones portables cette année". Avec une telle question, le flux de travail de Dify peut comprendre l'intention de l'utilisateur grâce à un modèle d'intelligence artificielle et extraire les données de l'utilisateur.Type d'indicateurcomme "Total des ventes de téléphones mobiles" et la dimension temporelle comme "Année en cours" et générer les métadonnées structurées suivantes :

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

Grâce à cette approche, le modèle d'IA à grande échelle peut transformer un langage naturel convivial en instructions précises pour l'interrogation des données, ce qui simplifie considérablement le processus d'acquisition des données, améliore l'efficacité et la précision de l'acquisition des données et jette des bases solides pour le traitement et l'analyse ultérieurs des données.

Les flux de travail Dify peuvent intégrer des modèles d'IA pour analyser et évaluer intelligemment les résultats des données interrogées, comme l'identification des données aberrantes, la découverte des risques commerciaux potentiels et la recommandation de contre-mesures professionnelles basées sur les résultats de l'analyse, offrant ainsi aux utilisateurs une meilleure compréhension des données et une aide à la décision. Les utilisateurs bénéficient ainsi d'une meilleure connaissance des données et d'une aide à la décision.

3.3 Rendu des graphiques : ECharts

Dans le domaine de la visualisation des données, ECharts est une puissante bibliothèque graphique JavaScript open source qui joue un rôle clé dans la transformation des données en graphiques intuitifs et esthétiques avec un haut degré de flexibilité et un riche ensemble de types de graphiques.ECharts fournit des dizaines de types de graphiques courants tels que les graphiques linéaires, les diagrammes à barres, les diagrammes de dispersion, les diagrammes circulaires, les cartes, et ainsi de suite. Que vous souhaitiez montrer la tendance des changements de données, les relations comparatives ou la distribution, vous trouverez dans ECharts la forme de présentation graphique appropriée. En outre, ECharts permet une personnalisation approfondie des graphiques, qu'il s'agisse des couleurs, des polices, des styles ou des effets interactifs, qui peuvent tous être personnalisés en fonction des besoins des utilisateurs afin de répondre aux besoins de visualisation de différents scénarios.

3.4 Assistant intelligent : intégration de WeChat dans l'entreprise

Enterprise WeChat est actuellement la plateforme préférée pour la communication et la collaboration internes dans de nombreuses entreprises, et ses riches fonctions d'application offrent un avantage naturel pour obtenir un flux de données et une présentation visuelle efficaces. Sur la base de la plateforme WeChat d'entreprise, il est facile de créer une application d'assistant intelligent pour mettre en place un ensemble complet de processus en boucle fermée, de l'acquisition des données à la présentation des graphiques.

Dans l'arrière-plan de gestion d'Enterprise WeChat, les administrateurs peuvent utiliser la fonction de développement d'applications fournie par Enterprise WeChat pour créer rapidement des applications d'assistants intelligents. Ce processus comprend principalement la configuration des informations de base de l'application, telles que le nom de l'application, l'avatar de l'application, le profil de l'application, etc. Parallèlement, les administrateurs doivent également configurer l'étendue de l'autorité de l'application d'assistant intelligent, en limitant clairement les ressources de données de l'entreprise auxquelles l'application peut accéder et les opérations qu'elle peut effectuer afin de protéger la sécurité des données de l'entreprise.

4. démonstration des effets de l'application

Si l'on prend l'exemple de la gestion de projet, les administrateurs de projet peuvent utiliser l'assistant intelligent WeChat d'entreprise pour accéder rapidement aux données du projet et les afficher visuellement sous forme de tableaux et de graphiques au moyen d'une interaction en langage naturel.

Par exemple, un administrateur de projet peut vouloir voir les tendances dans l'ajout d'histoires d'utilisateurs de l'année précédente en demandant simplement à l'assistant intelligent quelque chose comme "Cherchez les histoires d'utilisateurs de l'année dernière". Histoire Le système génère automatiquement un graphique linéaire de la tendance des ajouts d'histoires d'utilisateurs pour des questions telles que "Tendance des ajouts d'histoires d'utilisateurs".

Autre exemple, un administrateur de projet peut souhaiter connaître la répartition de la gravité des défauts sur une période donnée afin d'évaluer la qualité du développement. Il lui suffit de poser la question suivante : "Regardez la répartition de la gravité des bogues au cours du dernier trimestre", et le système présente rapidement un diagramme circulaire de la gravité des défauts.

Par exemple, un administrateur de projet peut souhaiter consulter le planning d'une itération de l'année précédente. Il lui suffit de demander "Je souhaite connaître le planning de l'itération du mois d'août de l'année prochaine" et le système génère un diagramme de Gantt du planning de l'itération correspondante.

5. les valeurs et les points forts du programme

5.1 Des gains d'efficacité significatifs

Dans le passé, si un employé avait besoin d'obtenir des données, il devait passer d'un système d'entreprise à l'autre et s'y connecter, et effectuer manuellement des opérations fastidieuses de tri et d'exportation des données, ce qui rendait l'ensemble du processus long, fastidieux et inefficace. Désormais, grâce aux assistants intelligents, les employés n'ont plus qu'à formuler leurs besoins en données en langage naturel, et le système peut automatiquement déclencher le processus d'acquisition et de traitement des données ainsi que la génération de graphiques pour obtenir instantanément les informations requises. Le temps nécessaire à l'acquisition des données est ainsi considérablement réduit, ce qui permet aux employés de consacrer plus de temps et d'énergie à l'analyse et à la prise de décision plutôt qu'à la collecte et à l'organisation fastidieuses des données. Par exemple, si un employé du service marketing doit analyser les données du marché des concurrents, il peut passer des heures à collecter et à rassembler des données provenant de sources multiples, alors qu'aujourd'hui, grâce à l'assistant intelligent, il ne lui faut que quelques minutes pour accomplir cette tâche, ce qui a considérablement amélioré l'efficacité de son travail.

En outre, la nature " low-code " des flux de travail de Dify réduit considérablement la quantité de travail nécessaire à l'élaboration d'un flux d'acquisition de données. Les professionnels n'ont pas besoin de compétences en programmation, un simple glisser-déposer et une configuration suffisent pour créer un flux de travail. En outre, le mode de fonctionnement automatisé du flux de travail réduit l'intervention manuelle, diminue le risque d'erreurs de données dues à des erreurs humaines et garantit l'exactitude et la cohérence des données. Les modifications répétées et les reprises dues à des problèmes de données sont évitées, ce qui améliore encore l'efficacité globale du travail.

5.2 Visualisation des données considérablement améliorée

Grâce à de puissantes bibliothèques de graphiques telles que ECharts, les flux de travail Dify peuvent transformer des données commerciales complexes en graphiques de visualisation intuitifs et vivants. Par exemple, l'utilisation de graphiques linéaires permet de montrer clairement la tendance des changements de données dans le temps, et l'utilisation de graphiques circulaires permet de présenter intuitivement la proportion de chaque partie des données dans la situation globale. Par rapport aux données tabulaires traditionnelles, les graphiques visuels sont plus faciles à comprendre et à analyser. Le personnel de l'entreprise, qu'il s'agisse de la direction ou du personnel de première ligne, peut rapidement saisir les informations clés contenues dans les données, ce qui constitue une aide précieuse pour la prise de décision ultérieure.

De plus, la bibliothèque de graphiques ECharts offre une grande capacité de personnalisation, ce qui permet d'adapter la conception à des scénarios d'entreprise spécifiques et aux besoins de l'utilisateur. Les utilisateurs peuvent ajuster les couleurs, les polices, les styles et les effets interactifs du graphique afin de mettre en évidence les informations clés du graphique et d'améliorer la pertinence et l'efficacité de la communication des données. Par exemple, dans le scénario d'analyse des états financiers, différentes couleurs et des étiquettes accrocheuses peuvent être utilisées pour mettre en évidence la tendance des indicateurs financiers clés, ce qui permet aux décideurs de comprendre d'un seul coup d'œil les changements de la situation financière.

5.3 Forte promotion du travail en équipe

Le flux de travail Dify centralise toutes les interactions de données et les présentations de graphiques sur la plateforme WeChat unifiée de l'entreprise, supprimant ainsi les barrières de données entre les départements dans le modèle traditionnel. Les employés de différents départements peuvent partager des données et des graphiques de visualisation en temps réel sur la plateforme unifiée, ce qui facilite la collaboration interdépartementale et une communication efficace. Par exemple, les départements des ventes et du marketing peuvent travailler ensemble pour développer согласованную (coordonnées) des stratégies de marketing basées sur les mêmes données de vente et les mêmes graphiques d'analyse du marché, améliorant ainsi l'efficacité globale du marketing et la collaboration.

En outre, l'application d'assistant intelligent rend la transmission d'informations au sein de l'entreprise plus opportune et plus précise. Les employés peuvent accéder aux dernières données de l'entreprise à tout moment et en tout lieu via WeChat, ce qui permet d'éviter les retards dus à l'absence d'informations sur le travail et de réduire les distorsions et les malentendus dans le processus de transfert d'informations, renforçant ainsi efficacement la confiance et la collaboration entre les membres de l'équipe.

5.4 Réduction significative des coûts d'exploitation

La nature " low-code " des flux de travail de Dify réduit considérablement la quantité de travail nécessaire au développement du système et permet l'utilisation rapide de la technologie de l'IA pour renforcer les applications de données, aidant ainsi les organisations à réduire de manière significative leur investissement dans les coûts humains. Les entreprises n'ont plus besoin d'embaucher un grand nombre de professionnels du traitement des données pour réaliser des tâches complexes de traitement et d'analyse des données qui nécessitaient auparavant la collaboration de nombreuses personnes, ce qui permet d'économiser les ressources humaines.

Dans le même temps, l'application du flux de travail Dify peut également aider les entreprises à réduire les pertes de coûts potentielles causées par les erreurs de données et les retards de travail. En améliorant la précision et l'efficacité du traitement des données, il est possible d'éviter le gaspillage des ressources et la perte d'activité dus à des décisions erronées, et de réduire le coût d'opportunité dû aux retards dans le déroulement du travail, ce qui se traduit par davantage d'avantages économiques pour l'entreprise.

6) Perspectives d'avenir pour les entreprises utilisant l'IA

Avec le développement rapide et la maturité croissante de la technologie de l'IA, le rôle de l'IA dans la gestion des opérations de l'entreprise évolue et devrait complètement bouleverser les concepts et modèles traditionnels de développement de logiciels. Le modèle traditionnel de développement de logiciels repose généralement sur des développeurs professionnels qui consacrent beaucoup de temps et d'énergie à l'écriture de codes, ce qui se traduit par des cycles de développement longs et des coûts de développement élevés. À l'avenir, grâce aux technologies d'IA de plus en plus avancées, les plateformes de développement à faible code, voire sans code, deviendront de plus en plus matures et populaires, ce qui permettra aux non-techniciens de créer facilement des applications logicielles puissantes et de démocratiser le développement de logiciels.

Si l'on prend comme exemple le système de traitement et de visualisation des données construit par le flux de travail Dify, l'entreprise WeChat et la technologie de l'IA, il ne s'agit là que de l'exploration et de la tentative initiales de la technologie de l'IA pour renforcer la transformation numérique et la mise à niveau des entreprises. À l'avenir, les employés de tous les départements de l'entreprise pourront utiliser pleinement divers outils intelligents d'IA en fonction de leurs besoins commerciaux spécifiques, créer rapidement des applications exclusives de traitement et d'analyse des données, raccourcir considérablement le cycle de développement des applications, répondre rapidement aux changements commerciaux et améliorer l'agilité et la capacité d'innovation globales de l'entreprise.

Afin de mieux appréhender l'avenir intelligent piloté par l'IA, les entreprises doivent adopter activement la technologie de l'IA et améliorer en permanence la connaissance de l'IA au sein de l'organisation. Pour ce faire, les employés et la direction doivent apprendre en permanence les connaissances liées à l'IA et organiser activement des formations à l'IA afin d'améliorer les capacités d'application de l'IA des employés.

D'une part, les entreprises devraient organiser activement des formations internes à la technologie de l'IA pour aider les employés à comprendre les principes de base, les technologies fondamentales, les scénarios d'application typiques et la combinaison de la technologie de l'IA et de leur propre travail, afin qu'ils puissent maîtriser et utiliser les outils de l'IA pour résoudre les problèmes dans leur travail réel, et améliorer leur efficacité au travail et leur capacité d'innovation. Par exemple, le personnel de marketing peut apprendre à utiliser l'IA pour faire des prévisions de marché précises et des analyses de profilage des utilisateurs, afin de formuler des stratégies de marketing plus efficaces ; le personnel financier peut apprendre à utiliser la technologie de l'IA pour effectuer une évaluation intelligente des risques financiers et une gestion du budget financier, ainsi que d'autres travaux.

D'autre part, les entreprises devraient également encourager activement leurs employés à cultiver la pensée innovante, à explorer activement les possibilités d'application de la technologie de l'IA dans différents secteurs d'activité et à promouvoir la popularisation globale et l'application approfondie de la technologie de l'IA au sein de l'entreprise, de manière à accélérer le processus global de transformation numérique de l'entreprise.

À l'avenir, la technologie de l'IA continuera à remodeler le mode de fonctionnement et le modèle de développement des entreprises. Ce n'est qu'en saisissant activement les opportunités de changement offertes par la technologie de l'IA et en renforçant continuellement l'apprentissage et les applications innovantes que les entreprises pourront maintenir leur position de leader dans la concurrence de plus en plus féroce du marché et, en fin de compte, parvenir à un développement durable.

annexe

• Dify est une plateforme de développement d'applications LLM à source ouverte.
• Lien officiel de l'exemple ECharts :https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-line