货拉拉大模型应用体系全解析

随着大语言模型（Large Language Model, LLM）的兴起，AI技术正逐步从理论走向实践，成为企业效率提升的关键驱动力。货拉拉作为国内货运领域的领军企业，凭借其自研的大模型应用平台，在营销、客服等多个业务领域实现了效率的显著提升。本文将深入揭秘货拉拉大模型应用开发体系，为业界提供可借鉴的实践经验。

一、货拉拉大模型应用开发体系层级

基于货拉拉多元化的业务场景和诉求，其大模型应用开发体系自下而上分为以下层级：

1. 基础设施层：提供稳定的基础支撑，包括数据库（DB）、监控、网关等，确保整个平台的稳定运行。
2. 平台层：这是大模型应用开发体系的核心，通过简单的拖拉拽式的低代码配置、编排、管理AI应用，集成场内监控设施实现AI应用调用监控和链路埋点分析等保障功能。该层主要包括管理平台后端、Web前端、Open API等模块。
   • 管理平台后端：涵盖模型工具管理、组件管理和AI应用管理中心，支持大模型的增删改查、组件管理以及AI应用的快速搭建。
   • Web前端：将后端功能可视化，用户可通过拖拽组件快速构建AI应用。
   • Open API：提供开放接口，降低业务对接成本。
3. 业务层：指有计划落地大模型能力的业务应用或场景，通过接入平台提供的开放API，使用平台内发布的业务AI应用。这包括智能营销、代码辅助、数据洞察、智能问答等多个应用场景。

二、悟空平台架构及功能

悟空平台是货拉拉大模型应用开发体系中的关键组成部分，它依托于大模型为核心元能力引擎，采用低代码和零代码两种开发方式，结合AI Agent相关思路和技术，提供多样化的超级交互入口。

1. 平台架构设计：

   • 接入层：面向场内所有用户，提供统一的Web平台，用户可在此完成大模型或组件模板接入、知识构建与管理、AI插件注册与调试等操作。
   • 应用层：主要负责承接让用户如何简便高效地构建一个统一有效的AI能力。包括低代码AI应用和零代码AI应用。
     • 低代码AI应用：通过拖拽组件到画布的方式快捷搭建业务AI流程。
     • 零代码AI应用：通过自然语言表达意图的方式、提供行为说明，对话式生成AI应用的构建。
   • 功能层：采用积木式设计，各功能模块之间相互独立，互不耦合。
   • 模型层：主要使用货拉拉自研大模型，同时也接入了业界主流的开源和商业大模型。

2. 核心功能：

   • AI工具：延伸大模型应用场景和能力的解决方案。
   • Prompt工程：智能化的生成和优化Prompt结构和信息，评测Prompt效果对比。
   • 知识管理：提供知识库功能，帮助有专业数据积累或对输出结果有准确性、专业性要求的业务方或用户。
   • 应用监控：全方面覆盖AI应用构建和发布后的监控，确保业务使用稳定性。

三、LLM应用平台的实战部署

货拉拉LLM应用平台设计贴合业务侧需求，降低业务和算法应用大模型的成本，缩短接入周期。

1. 平台架构：

   • 基础设施层：包括Data Service和hll知识库&营销数据，为上游chain或agent搭建提供数据基础。
   • 平台层：通过管理平台后端、Web前端、Open API等模块，实现AI应用的快速搭建和部署。
   • 业务层：支持业务快速应用大模型落地提效，包括智能营销、代码辅助、数据洞察、智能问答等应用场景。

2. 实战部署细节：

   • 组件&模型管理：支持LLM的快速接入，包括自研大模型、开源大模型以及商用大模型等。
   • AI应用部署：支持简单拖拽连接组件，几分钟快速生成与发布AI应用。
   • Prompt库&文案库：设计有隐身功能，便于管理自己的prompt和文案，同时支持动态更新生成个性化prompt库和文案库。

四、总结

货拉拉通过自研大模型应用平台，在多个业务领域实现了效率的显著提升。其平台架构的合理性、关键技术的创新以及实践应用的成功，为业界提供了宝贵的经验和启示。未来，随着AI技术的深入应用，货拉拉大模型应用平台将持续优化和扩展，覆盖更多业务领域，为企业带来更加全面、高效的智能化解决方案。

在货拉拉的大模型应用开发体系中，千帆大模型开发与服务平台作为重要的技术支撑，为货拉拉提供了强大的大模型开发和部署能力。通过千帆大模型开发与服务平台，货拉拉能够更高效地构建和优化大模型应用，进一步提升了业务效率和智能化水平。