生成型AI时代的需求，MegazoneCloud AIR如何应对？

 

生成型AI时代的需求，Megazone Cloud AIR如何应对？
「生成型AI不仅仅是一项技术，而是改变企业运营根本的执行战略。」
 

生成型AI不仅仅是技术，而是AI-Native转型的催化剂

ChatGPT的出现具有超越技术的意义。企业需要的不仅仅是一个简单的聊天机器人，而是准确、负责任的知识传递，以及贯穿整个组织的流程创新。
现在重要的问题不是「我们要采用AI吗？」而是「我们的组织对AI的准备程度如何？」
为了战略性地回答这个问题，Megazone Cloud构建了AIR平台。
AIR不仅仅是一个工具，而是一个执行中心框架，从战略制定到执行、扩散，全面支持企业的AI之旅。

Megazone AIR Platforms

「AI从战略开始，以执行完成。」Megazone Cloud基于这一原则，汇集了多年的执行经验和技术专长，构建了「AIR平台」。

• AIR Studio – 设计和运营实际执行业务的AI Agent的空间
• AIR Datahub – 支持基于可信数据的探索、分析、可视化的集成中心
• AIR AIOps – 从AI模型学习到运营、资源优化的全周期自动化MLOps环境

(1) AIR Studio

超越聊天机器人，进入执行业务的AI Agent时代 – AIR Studio开启实战型AI转型的开始

许多企业都在提问。

「我们如何才能将生成型AI实际应用于业务中？」

通过ChatGPT体验了可能性，从他人的采用案例中感受到了潜力，但当试图根据我们的组织进行设计时，就会遇到问题。

• 如何连接混合了非结构化文档、结构化DB和外部信息的实战数据？
• 我们能否直接创建适合我们组织独特业务方式的AI Agent？
• 会不会又成为另一个PoC而已？

为了明确回答这些现实问题，Megazone Cloud开发了AIR Studio。AIR Studio不仅仅是一个聊天机器人构建器，而是一个实战型平台，使企业能够连接自己的数据，直接设计、测试和执行能够执行实际业务的AI Agent。

超越「对话型AI」，迈向「业务执行型AI」

在AIR Studio中设计的Agent不仅仅是进行对话的AI，而是自动执行客户服务、政策查询、内部知识响应、运营支持等实质性业务的执行型Agent。

例如：

• 从数千份内部政策文档中提取「人事规定」并进行总结，
• 从DB中实时查询库存数量，
• 从网络上收集竞争对手价格并进行比较，
• 然后将结果总结并提供给用户，这一系列业务可以由单个Agent处理。

基于RAG的高可信响应结构

AIR Studio根据各种数据结构提供三种RAG（Retrieval-Augmented Generation）类型：

• Document RAG：基于PDF、政策文档等非结构化文档的响应
• Table RAG：基于ERP、CRM、产品DB等表格的信息响应
• Web RAG：基于网络搜索的最新信息引用和总结响应

AIR Studio的Agent不仅仅是能言善辩的AI，而是基于实际数据生成来源明确、可信度高的响应。

QIQO哲学 – 「好的输入产生好的输出」

AIR Studio的核心哲学是QIQO（Quality In, Quality Out）。即，必须输入好的数据才能输出好的结果。没有优质数据的输入，就无法期待可信的结果。AIR Studio超越了简单的数据连接，提供了一个质量管理框架，可以实时测试和改进索引、搜索设置和响应结构。

业务实务人员可以通过以下方式主动改进Agent的质量：

• 直接检查数据集的质量和组成状态，
• 评估响应的可信度、引用依据、表达结构等，
• 通过反复测试持续提高Agent的完成度。

任何人都可以设计的实务中心环境

AIR Studio为非专业开发人员的业务实务人员提供了易于使用的直观UI/UX。

• 基于聊天的界面来测试Agent
• 提示词配置和场景流程设置
• 连接的数据集和Agent结构可视化

AIR Studio不仅仅是一个采用，而是连接到「我们组织独有的AI」的实战型转型的出发点。
生成型AI能够在组织内「真正工作」的实质性工具，这就是AIR Studio。

(2) AIR Datahub – 确保数据基础的可信性，自动化从数据探索到分析的全过程

「生成型AI的成功最终始于数据。」AIR Datahub由两个轴组成。

• Catalog：基于自然语言·关键词搜索的数据探索、分析、标准化管理功能
• Portal：自助服务分析环境、查询执行、可视化工具（SageMaker、QuickSight等）联动

AIR Datahub不仅仅是一个「查找数据的工具」，而是
分析人员可以直接确认数据、打开分析环境、完成可视化的全方位数据民主化工具，通过以下功能实现可信的数据中心AI：

• 基于自然语言的搜索+元数据中心探索
• 自动检测是否包含个人信息及敏感度
• 标准化、术语管理、域定义
• 分析沙箱、可视化工具联动（Amazon QuickSight等）

(3) AIR AIOps – AI基础设施和模型运营的敏捷自动化

AIOps平台是一个混合MLOps环境，旨在有效运营本地和公有云之间的资源和管道。

• 基于模板的管道，最小化代码复杂度
• GPU资源自动回收和使用优化
• 模型训练、服务、性能监控、版本管理统一
• 可与开源ML工具（Mlflow、AimStack等）集成

AIR AIOps将断裂的AI开发环境连接到一致的运营体系，使AI的「可持续运营」成为可能。

战略引领技术

AIR的核心可以说是战略先于技术。Megazone AIR为企业提供了关于「为什么」需要采用生成型AI以及「如何」成功扩散的执行场景。
Megazone AIR是一个AI-Native转型工具，使企业能够将数据资产化，在其基础上加入AI，使整个组织都能够利用，这个过程不是一次性的项目，而是可持续的变化管理过程，也是数字转型的新标准。AI不再是实验。这是战略、文化、领导力、数据、安全总体联动的结构性变化。AIR将这种结构性变化的所有阶段以执行为中心连接起来。Megazone AIR是将可执行的AI战略转变为现实的起点。

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