>> 華泰證券-計算機行業(yè)：從Glean看GPT+2B應(yīng)用未來趨勢-230620
| 上傳日期： |
2023/6/20 |
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| 432KB |
| 格式： |
pdf 共5頁 |
來源： |
華泰證券 |
| 評級： |
增持 |
作者： |
謝春生 |
| 行業(yè)名稱： |
計算機 |
| 下載權(quán)限： |
此報告為加密報告 |
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Glean加速產(chǎn)品升級，GPT+2B應(yīng)用路徑逐步清晰
Glean成立于2019年，自創(chuàng)立之初始終聚焦企業(yè)級知識搜索與知識管理，在眾多企業(yè)SaaS應(yīng)用的基礎(chǔ)之上搭建Glean平臺，以實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的跨應(yīng)用搜索。Glean目前可實現(xiàn)100+ SaaS應(yīng)用的搜索連接，同時基于企業(yè)知識圖譜可針對不同用戶個性化生成答案和結(jié)果。2023年Glean積極擁抱大語言模型（Large language Model, LLM），上線Glean Assistant功能，充分發(fā)揮LLM的語義理解、知識學習、文本歸納等能力，實現(xiàn)了LLM與企業(yè)私有化知識的深度整合，產(chǎn)品能力全面升級。我們認為，LLM+私有化知識有望成GPT+2B應(yīng)用的重要落地方向，2B簡單環(huán)節(jié)/應(yīng)用或為最早切入角度。
Glean Assistant以可信知識模型為基礎(chǔ)，打造企業(yè)級Chat智能助手
Glean基于Glean的可信知識模型與LLM模型提供企業(yè)級Chat助手。1）以可信知識模型為基礎(chǔ)：Glean Assistant具備公司知識背景（精準的上下文）、數(shù)據(jù)權(quán)限與治理（準確的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限與數(shù)據(jù)加密）、完全可參考（跨文檔、跨應(yīng)用搜索）三大特性，優(yōu)化了通用人工智能模型無法保證的準確性與安全性問題；2）以大語言模型為支撐：得益于底層的可信基礎(chǔ)，Glean Assistant進一步發(fā)揮LLM的強大學習能力，一是通過Prompt約束為用戶提供定制化的深入解答，同時限制不符合安全性的問答；二是發(fā)揮大模型的通用能力，提供搜索總結(jié)、結(jié)果溯源、深度探索、多輪對話等功能。
GPT+2B應(yīng)用：LLM的私有化知識Grounding是重要趨勢
參考Microsoft提出的Microsoft Copilot Stack架構(gòu)，應(yīng)用與模型之間的調(diào)度層是保證LLM安全、可控、準確的技術(shù)關(guān)鍵，調(diào)度層包括Prompt和Grounding兩部分。1）Prompt：主要包括提示和響應(yīng)的過濾，旨在保證LLM輸出結(jié)果的安全性問題；2）Grounding：主要為應(yīng)用提供更加精準的上下文區(qū)間，保證LLM的準確性與可靠性，基于私有化知識的Grounding在解決專有問題上更具優(yōu)勢。相較于C端應(yīng)用的通用需求，B端應(yīng)用的定制化需求更高，基于私有化知識的Grounding是大語言模型在B端實現(xiàn)應(yīng)用落地的技術(shù)重點。同時，也對公司是否擁有AI工程化實踐提出挑戰(zhàn)。
GPT+2B應(yīng)用未來趨勢：從簡單到復雜，從后端到前端
根據(jù)GPT+應(yīng)用的客戶屬性與應(yīng)用難度的不同，我們將GPT+應(yīng)用劃分為2C簡單、2B簡單、2C復雜、2B復雜四大類。目前，GPT應(yīng)用正逐步實現(xiàn)從2C簡單到2B簡單的實踐跨越，未來GPT+2B應(yīng)用有望沿從簡單到復雜，從后端到前端的趨勢繼續(xù)演進。1）從簡單到復雜：目前海外GPT+2B主要發(fā)揮大模型的通用能力，聚焦人機交互模式的變化，未來有望向智能驅(qū)動、知識發(fā)現(xiàn)持續(xù)演進；2）從后端到前端：目前海外GPT+2B主要賦能后端企業(yè)管理場景，未來有望向生產(chǎn)控制、研發(fā)設(shè)計等前端生產(chǎn)場景持續(xù)延伸。
國內(nèi)GPT+2B應(yīng)用相關(guān)公司梳理
參考海外GPT+2B應(yīng)用在2B簡單場景的加速落地，國內(nèi)相關(guān)企業(yè)有望復刻相關(guān)的技術(shù)路徑。相關(guān)GPT+2B應(yīng)用公司包括：鼎捷軟件、泛微網(wǎng)絡(luò)、致遠互聯(lián)、普元信息等。
風險提示：宏觀經(jīng)濟波動；AI應(yīng)用落地不及預期；本報告基于公開客觀信息整理，不代表提及公司的覆蓋與推薦。
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