隨著AI技術的飛速發展，尤其是ChatGPT等技術的崛起，人工智能領域正在經歷前所未有的變革。如果說2023年是AI元年時，2024年無疑已經站在了這場技術革命的前沿。在這一背景下，各行各業都在積極尋求將AI技術轉化為實際生產力的方法，以期推動產業升級和數字化轉型。

AI大模型技術憑借其強大的數據處理和分析能力，在文檔解析、對話交互、數據解讀等方面展現出了卓越的性能。然而，與此同時，其局限性也逐漸暴露出來。數據安全、業務建模、模型泛化等問題成為了制約AI大模型技術進一步發展的關鍵因素。特別是在處理特定問題時，大模型產生的答案有時缺乏足夠的數據支撐，容易帶有“杜撰”的成分，這在一定程度上影響了其應用的可信度和可靠性。

為克服這些局限，北京筑龍在采購招標領域進行了大模型應用的深度探索，并取得了顯著成果。通過智宇AI中臺，北京筑龍成功地將大模型技術與采購招標業務緊密結合，推動了多個業務場景的智能化變革。

在智宇AI中臺的賦能下，北京筑龍不僅利用大模型技術結合提示詞和自有數據，生成了專有知識問答系統，為企業的各個專業崗位提供了精準、高效的信息支持。同時，通過將大模型與行業知識相結合，北京筑龍還構建了垂直行業場景模型，如智能輔助評標、智能物料等。這些智能化應用不僅提高了業務處理的效率，還確保了數據的準確性和可靠性，極大地便利了企業的采購招標工作。

在應對大模型技術的局限性方面，北京筑龍對通用大模型采取了“入職培訓式”的加持策略。例如對于央國企數據敏感不出域等特征，智宇AI中臺實現了采購數據洞察與大模型的結合，通過深入挖掘并整合業務數據，為企業提供更全面、深入的數據支持，滿足了企業采購供應鏈的智能化業務需求。這種策略不僅克服了大模型技術的局限性，還進一步提升了其在采購招標領域的應用效果。

北京筑龍的成功實踐為AI技術的應用和發展提供了新的思路和方向，展示了AI技術在推動產業升級和數字化轉型中的重要作用。下一步，北京筑龍將繼續深化大模型在采購招標領域的應用，推動技術的裂變和智能化落地。同時，將依據沉淀的適應大模型B端落地的應用范式，分批次地對“大采購”進行智能化提升，為企業和行業的發展注入新的動力，為行業的數字化轉型和產業升級貢獻更多力量。