在日常生活中，无论是网上购物还是手机聊天，经常会碰到文字机器人或语音机器人等交互模式，这就是“智能服务”。智能服务即由人工智能支持或代替人类为客户提供服务的新型技术，当大模型赋能智能服务领域，会带来怎样的影响呢？

　　聚焦个人消费品和化学黏合剂领域，华藏生态伙伴——汉高中国极具典型代表性，经过多年的积累已经形成了上万篇的产品文档。在这些产品文档中，产品名称非常相近，文档中含有表格，图表、文字等复杂多样的内容。而这些纷繁复杂、种类多样的内容，为智能服务带来了新的挑战。

　　在日常对外服务中，客户需要对成千上万的产品文档内容完成进一步的精炼提取，而这一过程需要花费大量的人力去拆分产品信息，希望通过华藏来完成产品内容拆分和比对。而共创过程中，市面上化工类产品语料较少，这无疑为大模型的训练增加了难度。

　　然而，华藏与生态伙伴汉高中国仅用4周时间，就对成千上万篇的文档内容实现了全面理解和内容快速精炼，这到底是怎样做到的呢？

　　结合生态伙伴提供的海量产品文档，华藏首先在1周之内，通过数据清洗、数据标注、数据训练等过程，训练出化工领域通用大模型。同时，华藏基于生态伙伴提供的用户语料和交互日志，训练化工领域私有专属模型，充分展现出华藏通用大模型的阅读理解、文本摘要、文本分类、信息提取等基础能力。

　　华藏展现出优秀的语言理解能力，可以高效理解文章信息和意图，总结内容并回答提出的问题，并根据要求抽取关键信息。实际上，华藏通用大模型的能力远不止于此——华藏不仅拥有跨领域的知识和丰富的自然语言理解能力，还具备复杂文本的阅读理解和生成、数学推理等数百项通用大模型能力，这些都为华藏生态赋能千行百业提供了强力支撑。

　　通过与汉高中国的华藏生态共创，华藏通用大模型不仅替代了原先靠人力来维护的工作，同时还帮助机器人系统丰富问答内容、分析交互日志和总结交互内容，为用户提供有效的信息，节省了时间和人力成本，并改善了用户的体验感。

　　从华藏通用大模型到华藏生态，华藏不仅展现出扎实的通用大模型能力，不断深化技术优势，而且结合生态伙伴的垂直领域应用场景，高效解决具体问题，成为大模型商业变现的强力引擎！