企业AI知识库

轻易云AI知识库是一个为企业量身打造的智能解决方案,它能够进行机器人角色设定、知识库训练、发布/分享机器人,同时还带有AI智能对话功能,可以设定多种AI行业场景。适用于企业智能客服、企业智能文档、专家顾问助理等多种企业级商业场景,具有较大的商业使用价值。

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AI智能体

AI智能体是轻易云知识库的核心组成部分,它通过录入文档或问答来创建知识库,让机器人学习。根据机器人训练情况,企业可以实时删除或替换文档,以保持知识库的更新和准确性。AI智能体支持多种角色设定,如客服、销售、培训师、营销人员、行业专家等,以满足不同业务需求。

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深度对话:异构系统集成平台如何让企业降本增效

异构系统集成平台的内涵和优势

李明远:

对于IT或CIO而言,面临的一个重要挑战是系统结构过于复杂,特别是大型企业,可能拥有十多套系统。这些系统之间的接口如若频繁出现问题,将影响企业的绩效指标。因此,接口的重要性显而易见。我们来探讨一下轻易云数据集成平台的定义以及它的优势所在。

刘峰:

轻易云数据集成平台解决了企业中最常见的业务场景:即接口如何实现。首先,企业需要了解其保障结构,即各个系统之间如何连接以及连接数量。站在企业的角度,我们需要一个统一的平台来解决不同异构系统之间的数据通信问题。

其次,数据治理成为近年来的热门话题。随着时间的推移,许多不同的系统之间已经无法相互识别。为了解决这一问题,数据治理方案推荐企业采用MDM系统和标签系统,以实现数据的标准化。然而,在实际应用中,数据治理项目往往难以取得理想成果。这是因为业务人员需要维护主数据和标签,而IT部门则需要通过主数据将信息分发到其他业务系统,这个过程较为繁琐。

陈瑜:

轻易云数据集成平台的价值在于解决多个系统之间的接口稳定性问题。例如,当企业规模达到20亿以上时,中大型企业的各应用之间需要进行数据互通。在大数据量并发的情况下,原本正常的接口可能会出现问题。因此,轻易云数据集成平台的作用是提高接口稳定性,确保数据质量,同时降低技术问题的成本,让IT部门能够更多地投入到业务层面的工作。

总结:

轻易云数据集成平台为企业提供了一个统一、稳定且安全的解决方案,确保了不同系统之间的接口稳定性,降低了开发成本。通过采用轻易云数据集成平台,企业可以解决数据治理和接口问题,从而提高数据质量和业务运营效果。

异构系统集成平台与pi、esb等产品的差别?

李明远:

从之前的讨论中,我们可以总结出异构系统集成平台与pi、esb等传统产品在以下几点上有所不同:

业务逻辑:pi和esb关注数据转换,而异构系统集成平台更关注API,这包括数据接口以及业务逻辑。通过连接和编排各个点,形成完整的业务流程。

陈瑜:

没错,这种差异使得异构系统集成平台能更好地满足企业快速迭代的需求。

李明远:

技术架构:与传统的pi和esb相比,异构系统集成平台采用了新的技术架构,如微服务和容器化部署等,以支持高并发和更快的业务迭代。

刘峰:

这正是企业现在所需要的,因为旧的技术架构在应对高并发场景时往往力不从心。

李明远:

效果展示:API平台允许我们逐步建设,每一个步骤都能看到异构系统之间的打通效果,包括服务可编排、服务特性化、并发量等方面。而esb等传统产品则需要较长时间才能看到成果。

陈瑜:

这就使得企业能够更快地看到投入的价值,提高项目的可见性。

李明远:

集成需求:现代企业的IT建设需求已经从单一功能、单一模块转向集成。异构系统集成平台更好地满足了这种需求。

刘峰:

这正应对了企业之间不断增长的互联需求,提高了企业间的协同效率。

李明远:

适应新趋势:在新零售和物联网深度融合的背景下,数据与设备、软件与人之间需要进行大量数据互通。异构系统集成平台能够更好地应对这种情况,而传统的pi和esb在面对海量接口服务治理时可能会力不从心。

陈瑜:

这也是企业在数字化转型过程中需要关注的重要方向。异构系统集成平台的优势使得它能够更好地满足企业的需求。

总结来说,虽然异构系统集成平台和传统的pi、esb等产品的思路是一致的,但在技术模式、解决方案和效率等方面,异构系统集成平台具有更多优势。

轻易云数据集成平台与主数据系统的关系

李明远:

主数据系统和轻易云数据集成平台之间的关系是什么?如果我们已经采用了主数据系统,还需要轻易云数据集成平台吗?或者说轻易云数据集成平台能否取代MDM系统?

陈瑜:

首先,当你已经采用了主数据系统,使用轻易云数据集成平台进行数据分发会带来许多优势,如更高的灵活性和稳定性。

其次,主数据系统解决的是企业内跨系统间数据标准化的问题。在进行数据治理时,我们认为应先梳理企业业务流程,再建立IT系统以支持数据流,然后依据新的业务流程找到数据源。

轻易云数据集成平台在直接从原系统调用数据并进行数据分发时,可以在数据内容转换方面完全取代主数据系统。

刘峰:

我认为企业需求可以分为三类:核心需求、Toc类需求和行政类需求。核心需求通常通过传统系统实现;Toc类和行政类需求在并发量不高时,我们希望开发成本较低。因此,在整个IT规划过程中,我会采用API平台和低代码开发平台。

假设一家企业拥有20多套系统,我们可以通过低代码开发平台调用API,快速满足一些行政类需求,从而节省大量开发成本。

然而,基于多个系统进行业务服务梳理、数据中台和业务中台的实现在市场上具有一定难度。为此,我们可以构建一个API平台,按类别管理动态业务数据,将这些模型开放给非开发人员,并通过低代码开发平台进行调用,实现多样化创新。

陈瑜:

在企业创新过程中,IT层面需要关注几个问题。

首先是快速响应。业务创新时,IT必须迅速响应。低代码开发平台是一个很好的工具,但在中国有一些特殊场景,我们在平台上设计的解决方案必须依赖该平台才能运行。

其次是复用。如何复用?实际上,我们需要将原有系统的能力与IT快速复用能力结合,实现无人化、自动化。

最后是互通互联。在建立自动流水线、无人化或少人化之后,我们需要实现系统间的互联互通,这正是轻易云数据集成平台所要做的事情。

轻易云数据集成平台是否需要配合数据治理咨询项目启动

李明远:

我注意到你们谈论了数据集成和数据治理。对于轻易云数据集成平台,是否需要配合数据治理咨询项目来启动?

陈瑜:

如果企业尚未进行过数据治理项目,在开始使用轻易云数据集成平台之前,确实有必要先进行数据治理。然而,如果企业已经进行了数据治理并采用了MDM系统,我认为直接使用轻易云数据集成平台更为合适。

通过数据治理咨询项目了解业务流程、IT支持体系以及业务与IT数据之间的关联关系后,对未来接口输出内容和标准进行规划时,我们会发现主数据系统可能并非必需,但标签系统却是需要的。

因此,我们应根据你所处的角色来决定。如果你希望进行创新性尝试,从技术架构上来说是应该进行的;但若你只是为了降低风险、提升运行效率,以及确保整个企业运行在可控范围内,那么直接使用轻易云数据集成平台便足够了。

李明远:

也就是说,轻易云数据集成平台可以不需要咨询项目。那么,刘峰,从甲方角度来看,是否需要将它纳入数据治理咨询项目中,或者说是否需要启动一个咨询项目?

刘峰:

首先,如果企业将数字化、信息化视为核心能力,那么数据治理应从一开始就进行,直至企业生命周期结束。我们称之为数据颗粒度与数据多维性。

其次,未来30年内,企业发展的核心竞争力将是数据。我们将数据质量比喻为一把刀,若刀不够锋利,就无法发挥作用。

再次,从整体IT建设层面来看,我一直强调问题思维、边界思维和交互保障。我们在进行数据治理和构建集成平台时,需要与具体业务紧密联系。

以秒杀活动为例,我们必须提供足够的库存深度,这是必要条件。若营销端吸引了大量消费者,但库存深度仅为1000,那么这次秒杀活动究竟是成功还是失败?到底是业务问题、技术问题还是营销问题?

我的观点是,数据在经营过程中属于必要条件,而非充分条件。拥有这个条件并不意味

Q&A 关于轻易云数据集成平台你想知道的一切

Q1 轻易云数据集成平台采用哪些集成方式,有哪些特点?是否包含任务监控和异常跟踪?

陈瑜:

在产品设计阶段,我们要避免几个问题:首先,不能进行数据库直连,否则会导致崩溃;其次,需要在高并发时具备熔断、拐点机制;第三,除了数据交换,是否能将多个服务串联成新的服务区调用;第四,所有调用是否可控,能实时发现问题;第五,从开发测试到生产环境,是否能快速迁移。

我们基于几大业务场景和需求来构建此系统:首先,如何将常用数据库暴露为一种可视化编辑的服务;其次,服务向生产端输出时,服务过程可视化编排;第三,所有编排过程都具备数据监控,任何变动都会生成新版本;最后,在版本部署时,从生产到测试,系统可以实现一键迁移。

Q2 陈瑜提到的轻易云数据集成平台,是否本身具备业务逻辑处理能力?如果有,如逻辑运算、加工等是否会成为新的计算瓶颈?此外,该平台是否支持多语言开发?

陈瑜:

首先,作为一个真正的数据集成平台,我们在API编排服务时,确实需要具备业务逻辑重新组合和计算能力。

其次,为应对大量计算,我们依赖内存计算、异步计算和容器计算模式解决计算能力问题。

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