
知识使用现状
在当今信息化时代,每天面临着海量的信息和数据,急需快速、准确地吸收并整理这些信息;
随着业务增长和数据知识积累,期望利用新技术构建一个能与现有知识进行流畅对话、进行知识总结及精准匹配问答的系统。
产品背景:大模型现状
1、AI技术的发展从分析AI到生成式AI(生成式创造);2、增强对场景任务的适应性,实现大模型的行业落地。

QAnything l 搜索增强,助力行业落地应用大模型

QAnything | 产品主要功能

QAnything l 产品核心功能
问题规范化处理 → 问题语义分析 → 知识推理查询 → 答案结果生成
QAnything | 产品标准模块

QAnything | 技术优势说明

QAnything | 交付指标

Qanything l 与通用或微调大模型的比较

Qanything | 总结
1、多场景模式支持 2、多版面分析 3、安全性-本地部署/信息脱敏 4、支持API文档智能化服务。

Qanything | 落地案例1

Qanything | 落地案例2

Qanything l 落地案例3

Qanything | 落地案例4
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网易 - 以匠心,致创新
创办于1997年,2000年在纳斯达克上市,2020年在香港交所上市。
网易助跑数字文化经济:自研精品覆盖超200个国家和地区,超30000名员工。

公司使命愿景和核心业务版图
网易2022年度总营收965亿元人民币,营业利润228亿,近三年一直保持15%以上的营收和利润增长率。员工超过3.1万人,其中研发人员占比超过48.8%,全年研发投入超150亿,研发投入强度达15.6%,在互联网行业保持领先。

大模型技术积累

通过算法备案,参与标准制定




