AI智能体行业案例

AI智能体行业案例1.1概述

1.2教育行业案例

1.3金融行业案例

1.4法律行业案例

1.5医疗行业案例

1.6讨论

目录1.1概述随着大模型技术的发展，如何利用AI智能体更好地赋能垂直行业是工业界和学术界共同关注的问题，我们结合教育、金融、法律和医疗等行业背景，搭建多种形式的智能体，并重点讨论在不同业务需求下的智能体设计决策。本章的重点是展现搭建智能体的技术决策。因此，采用的工作流相对简单，读者可以进行扩展。1.1概述

1.2教育行业案例

1.3金融行业案例

1.4法律行业案例

1.5医疗行业案例

1.6讨论

目录1.2教育行业案例大型语言模型在生成文本方面展现了显著的能力，使得区分人类创作与机器生成的文本变得愈发困难。这种变化引发了在学术诚信、虚假新闻和在线信息验证等领域的担忧。因此，确定一段文本是由LLM辅助生成还是完全由人类撰写变得至关重要。1.2教育行业案例1.2教育行业案例针对上述挑战，我们提出采用垂直领域专用模型的解决方案，该方案具有以下显著优势：自主可控性：支持本地化部署，确保数据安全与系统自主权成本效益：相较于通用大模型，具有更优的TCO（总体拥有成本）性能优势：轻量化模型架构带来更快的推理速度领域适配性：可针对特定业务场景进行深度优化，准确率提升显著难点是如何部署模型，并开放接口让智能体调用1.2学术论文原创性评价：模型及部署AAAI2025关键操作：使用Transformers库加载模型/token使用FastAPI搭建API1.2学术论文原创性评价：模型及部署API安全性为了保障API的安全性，一般要求在HTTP请求头中加入自定义API密钥。本节的重点是：对专业技能要求高的领域（如教育），如何在智能体中调用外部API？请求参数返回内容1.2学术论文原创性评价：插件配置新建插件配置插件参数1.2学术论文原创性评价：智能体编排1.1概述

1.2教育行业案例

1.3金融行业案例

1.4法律行业案例

1.5医疗行业案例

1.6讨论

目录1.3金融行业案例金融垂直智能体可以用于解决传统征信报告制作中出现的一系列问题。传统征信报告的生成是一个高度依赖人力的任务，涉及数据收集、清洗、分析以及报告撰写等多个环节。本节的重点是：对于实时性要求高的领域（如金融），如何在智能体中开启联网检索，用于获取实时信息。1.3金融行业案例：插件配置1.3征信报告生成器智能体1.1概述

1.2教育行业案例

1.3金融行业案例

1.4法律行业案例

1.5医疗行业案例

1.6讨论

目录1.4法律行业案例近年来，企业、高校和政府纷纷推出了法律行业大模型，包括阿里的通义法睿、北京大学的ChatLaw和最高人民法院的法信法律基座大模型等。这些法律大模型涵盖了法律咨询、文书生成、法律检索和合同审查等丰富的功能解决了传统法律工作中存在的效率低下和信息分析不足的问题。本节的重点是：对于知识密集型领域（如法律），如何在智能体中添加并使用外部知识库。1.4法律咨询智能体1.1概述

1.2教育行业案例

1.3金融行业案例

1.4法律行业案例

1.5医疗行业案例

1.6讨论

目录1.5医疗行业案例MLLMs的核心优势在于它们能够处理和理解来自不同模态的信息，并将这些信息融合以完成复杂的任务。例如，MLLMs可以分析一张图片并生成描述性的文本，或者根据文本描述生成相应的图像。这种跨模态的理解和生成能力，使得MLLMs在多个领域，如医学、自动驾驶、智能助理等，都有广泛的应用前景。本节的重点是：如何添加自定义外部模型，以丰富智能体平台？我们将通过硅基流动等平台调用第三方先进模型1.5医疗行业案例：配置模型标识、URL等必须与硅基流动上提供的一致1.5医疗行业案例：智能体编排1.1概述

1.2教育行业案例

1.3金融行业案例

1.4法律行业案例

1.5医疗行业案例

1.6讨论

目录1.6讨论本章搭建了医疗影像诊断的智能体。然而，出于科学伦理等多方面考虑，在医疗等行业使用大模型面临着较大的风险和争议，你是如何看待这个问题？在智能