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大模型+知识库+Agent,为什么360先走出了大模型商业化?
6358点击    2023-12-28 10:32

AI浪潮席卷而来,但相比于仰望星空地追求技术突破,或许脚踏实地把行业应用做深做透,更能反哺底层技术。


在今天的智能化时代,一个企业想营销不难,但想营销得好,却并没有因为数字时代而变得简单。


互联网并不缺乏流量,但用户参与度正被花样百出的平台稀释,获取用户注意力变得越来越有挑战性。从传统门户网站到移动资讯再到短视频平台,渠道变化只是基础,用户受渠道影响,他们的需求和兴趣变得更加多元化,广告主或品牌方的诉求也随之而变,是每天都在发生的事情。


可以说,营销的核心竞争力是“应对变化”,这一变化以每天甚至每分秒为单位,纵向上,是对单个用户需求的挖掘,横向上,则是对最新热点追踪和平台规则的深度理解。


而针对这两个痛点,如今的大模型及相关技术路线能很好地解决。技术上来看,生成式大模型提升了数据分析和素材产出效率,更重要的是和大模型配合的AI Agent,具备自主理解、规划和执行复杂任务的能力。


简单说,Agent能独立完成任务,有复杂场景问题的适应能力和解决复杂问题的优势,是为大模型加上的一层buff。


今年下半年,360发布了以360智脑大模型驱动的360智能营销云,已经率先采用了Agent模式,并融合了企业知识库。360智能营销云旗下,AI数字人、AI数字员工、360智绘等产品也陆续登场。



新营销时代的玩法,或许可以从360智能营销云一探究竟。


01

应用比大模型更重要


今年各大厂之间的大模型之争已不是新闻,以ChatGPT为目标,国内科技公司纷纷追赶其AI成效,致力于不断缩短和ChatGPT的差距。


但底层大模型的技术差异到底有多大?这些差异又能多大程度上影响AI服务效果?这一系列问题在突如其来的AI内卷中被忽略了。


360集团副总裁、商业化总裁黄剑在与36氪交流时表示,现阶段从整个大模型的技术路线来讲,其实大家没有什么太大区别,那么怎么能体现出最终差异?是在应用层面,到底拿大模型来解决什么问题,解决什么样的场景需求,这是未来最大的差异。



360集团副总裁、商业化总裁黄剑


谁都知道大模型是未来,但谁先真正将新技术落地垂直行业,才是终局竞争,而后者不仅需要技术能力,更需要技术和业务结合的能力。360的经验是,只有在行业里走过一遭,才能真正了解“大模型竞赛的制胜分在哪里”。


据黄剑介绍,刚开始,在GPT风潮席卷国内之时,大家都扎进了卷大模型技术的竞争中,为了大模型刷分,在参数、数据量、算力、训练学习等过程投入大量资源和时间,“但后来,我们发现通用大模型本身差距不会太大。”


尤其在下半年不少大模型开源后,360团队发觉单纯加码大模型达不到真正意义的提效价值,而真正有意义的,是垂直场景里的差距。


还有更多脚踏实地的试错,帮助360理解大模型与行业。比如最开始,应用层中,360团队也会大而全,“我们认为用户需求千差万别,就一定要做‘多’。但做起来之后才认识到,用力太散会导致很多需求点打不透。”


黄剑意识到,不能高估通用大模型在垂直场景中的推理和生成能力,通用大模型到具体行业应用之间,还隔着不小的鸿沟。


今年6月时,周鸿祎便曾指出,垂直大模型才是未来的发展方向,让大模型从“万事通”变成政府通、行业通和企业通,才是真正的价值。


基于这些经验,360迅速调整策略,从做多到做精,从重点做底层到重点做应用,最终的初步成果,便是360智能营销云。


360智能营销云率先采用的“大模型+ 企业知识库+ Agent”的解决方案,是大模型应用的关键壁垒。Agent模式让大模型不仅作为“大脑”识别人类的意图,智能化地思考分解任务,还能够长出“手脚”,自动化地使用工具、调用各种API,执行任务、解决问题,达成目标结果,成为一种通用的智能体系统。



依托大模型能力、知识库训练能力、Agent Studio、数字人等技术的支撑,360智能营销云已陆续推出了AI数字人、AI数字员工、360智绘等产品,用AIGC赋能营销全链路。


02

为什么是营销行业?


之所以选择营销行业打大模型商业化的头阵,是由其背后的行业属性决定的。


相比于其他行业,营销行业呈现碎片化、变动快、个性化程度高的特点,所谓“千人千面”的营销正是此前人工智能初步应用的成果,但与此同时产生的问题是,人工智能等高科技让营销不再普惠,在中小企业的营销生意面前,竖起了高高的门槛。


成本高、信息化能力不足、耗时长等,都是中小企业营销难以承受的压力。


“过去广告投放受限于优化师的认知和经验,但大模型可以进行合规封装,你只要告诉大模型一个最终目标,它就会帮你去挑流量,生成广告相关元素进行投放。实际上,在算法、素材和平台操作层面,都可以用大模型进行改造。”黄剑表示。


据黄剑介绍,日常的小红书种草文章,对于很多生态服务商而言,都是很头疼的营销难点。“我最近跟小红书生态合作伙伴交流,他们的痛点不在于后续成效,而是先帮他们解决跟品牌之间沟通的问题。仅是在沟通需求这一步,不少服务商就已经由于不理解品牌天马行空的想法败下阵来。”


在深度洞察营销痛点后,360智能营销云已经帮助很多品牌实现营销改革。比如海盗虾饭是国内率先将AIGC应用于餐饮行业新品开发全流程的落地案例。


按照一般的餐饮新品开发流程,通常需要历经需求收集、内部研发、产品内测、工厂版产品、工厂版内测、单店测试和全门店推广七大步骤。但是,在AIGC的加持下,整个流程大幅缩减,效率也随之大大提升。


具体来看,AIGC是如何赋能新品开发步骤的?


首先第一步是解决品类需求。在缺少专业数据分析人员,决策费时费力拍脑袋的情况下,通过360AI数字员工搭建企业知识库,创建行业专家工作流程,建立餐饮行业AI产品经理角色,快速读取大量行业报告及品牌经营数据,有理有据输出新品品类建议。


其次解决口味需求。过去针对“是番茄还是黑椒”这个问题,多数采用的是内部投票和盲测体验的方式,测试周期长,成本高,而现在无需实际拍摄,通过360智绘(AI生图工具),即可生成不同口味菜品素材,借助360作为营销平台的强势流量优势,以360PC锁屏画报为阵地进行口味偏好测试,不仅扩大了测试样本量,还降低了测试成本。



针对单店测试需求,海盗虾饭通过360AI数字人+大模型的方式,创建船长大叔角色IP,基于不同知识库的学习和训练,代替品牌创始人承担起培训讲师、迎宾店长、专属客服和私人营养师等多个角色。


最后,为了解决全门店推广成本高、手段单一的问题,海盗虾饭通过使用360AI数字员工、360 智绘(AI生图工具)等产品组合,辅助品牌社媒运营,人均单日产出文案从3篇提升至50篇+,小红书官号点评赞互动率提升89%。


03

大模型改造360业务


将视角收回到360内部,以360智脑为底座的大模型生态,自上而下地重构了360的整体业务及产品。


这一创新性的AI平台不仅继承了360在PC时代的积累,更是推动了整个集团的业务转型和升级。



在过去,360在PC时代积累了丰富的经验和数据,这些资源和成果为360大模型的研发提供了宝贵的养分。而360大模型则将这些资源进行深度整合和优化,形成了更加全面和高效的技术体系。在这个过程中,AI技术持续放大了PC相关场景的优势,同时360的原有产品及其数据也为大模型的训练提供了强大的支持。


在用户侧,360智脑已经全面接入360搜索、360安全浏览器等全端产品。在企业侧,360旗下的智能营销平台——360点睛也实现了全面升级。


大模型对整体业务的全面升级,体现在“一技多用”,这意味着过往业务的商业化效率,将得到指数级提升。


360AI数字人是最好的例证。通过大模型的驱动,数字人能够应用于多个不同行业,实现商业价值的最大化。据介绍,区别于其他数字人,360 AI数字人可以通过调用搜索、浏览器获取最新知识,能通过私有知识库加强大模型对事实的认知,甚至,它每天都会学习热搜内容。



黄剑透露,360AI数字人是目前最受客户欢迎的产品之一,今年大半年,360智能营销云的收入已达数千万元。


横向对比来看,在其他大厂还挣扎于商业化难题时,360能够在短时间内取得落地成绩,是360过往产品积淀和大模型技术共同作用的结果。在谈及360做大模型商业化的优势时,黄剑表示:“360大模型快速切入的场景是现成的,而且大模型第一应用阵地的场景覆盖率和市占率也是最高的。”


AI浪潮席卷而来,但相比于仰望星空地追求技术突破,或许脚踏实地把行业应用做深做透,更能反哺底层技术。360在大模型商业化上先下一城,而这仅仅是开始。


文章来自于36氪 “晓曦”,作者 “晓曦

关键词: 360Agent , 大模型 , 知识库 , Agent
AITNT资源拓展
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1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
数字人

【开源免费】Fay开源数字人框架是一个AI数字人项目,该项目可以帮你实现“线上线下的数字人销售员”,

“一个人机交互的数字人助理”或者是一个一个可以自主决策、主动联系管理员的智能体数字人。

项目地址:https://github.com/xszyou/Fay

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT