企业 AI 工作流改造：为何选择 AI 应用而非大模型？

企业 AI 工作流改造：为何选择 AI 应用而非大模型？

一、AI 应用的本质：超越大模型的系统级智能重构

AI 应用并非单一的大语言模型（LLM）工具，而是融合「大模型能力、企业数据资产、业务流程逻辑」的系统化解决方案。其核心特征在于：

• 功能集成性：不仅调用大模型的生成能力，更通过「工具调用（Function Calling）」「流程编排」等机制，将 AI 嵌入业务系统的各个环节。例如 JBoltAI 提供的「智能体开发工具箱」，可实现大模型与企业现有 API 的联动，让 AI 具备调用财务系统、OA 流程等实际业务模块的能力。
• 数据私有化：依托「AI 知识库（RAG）」技术，将企业私有数据（如合同、文档、历史流程记录）转化为向量索引，使大模型的输出更贴合业务场景。JBoltAI 支持对接 Milvus、PgVector 等向量数据库，构建基于企业自有知识的精准响应体系。
• 流程自动化：通过「思维链（Event）」和「MCP（多循环处理）」机制，将碎片化的 AI 能力整合成闭环流程。例如在报销场景中，AI 不仅能理解报销申请文本，还能自动触发财务系统核验、发票 OCR 识别、审批路由等一系列动作。

三、企业 AI 工作流改造的实施路径：以 JBoltAI 为例的技术解构

（1）需求梳理：从「效率痛点」到「智能场景」的映射

• 识别高频重复场景：如合同审核、报表生成、工单分类等，这类场景最易通过 AI 应用实现自动化。JBoltAI 提供的「全局 AI 智能大搜」功能，可通过自然语言直接触发报表生成等操作，替代传统菜单式交互。
• 界定数据边界：明确哪些业务数据可用于 AI 训练（如历史合同文本、审批记录），JBoltAI 的「私有化数据训练服务（RAG）」支持对非结构化数据进行拆分、索引和向量存储。

（2）架构设计：大模型与传统技术栈的融合框架

• 三层架构落地：
  • 模型和数据层：接入多源大模型（如 OpenAI、文心一言、私有化部署的 LLaMA3），通过 JBoltAI 的「模型适配层」统一调用接口；同步部署向量数据库（如 Milvus）存储业务知识。
  • 核心服务层：利用「流程编排引擎」定义 AI 触发规则，例如报销单提交时自动触发「发票 OCR 识别→合规性校验→预算比对」的多节点流程（对应 JBoltAI 的「思维链」机制）。
  • 业务应用层：开发场景化服务窗口，如「财务报销助手」可直接通过自然语言接收报销需求，并联动 ERP 系统完成流程（类似 JBoltAI 提供的预制业务窗口）。

（3）能力构建：从「单点智能」到「流程闭环」的进阶

• RAG 知识库构建：通过 JBoltAI 的文件处理模块，将企业政策文档、历史审批案例等拆分为知识片段，生成向量索引。当员工提交请假申请时，AI 可基于知识库自动校验考勤规则，减少人工审核。
• 智能体协作网络：部署多角色智能体（如「审批智能体」「数据校验智能体」），通过 JBoltAI 的「Agent 智能体开发工具箱」定义协作协议。

（4）迭代优化：基于反馈的持续进化

• 利用 JBoltAI 的「数据应用调度中心（DSC）」收集 AI 流程的执行数据（如审批准确率、处理耗时），定期优化 RAG 的检索策略或调整智能体的决策逻辑。

企业若想避免陷入「大模型工具化」的浅层应用，需以 AI 应用为桥梁，将智能能力深度注入业务流程的每个节点。正如 JBoltAI 的实践所示：唯有将大模型、数据、流程三者有机整合，才能实现从「效率提升」到「业务模式革新」的跨越。