AI超算平台：开启智能高效新时代
前言
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在数字化浪潮如潮般涌动的当下
这一融合了超算运算、人工智能技术以及多智能体协作等元素的创新性组合模式，在多个平台上实现了协同运转。这犹如一把开启智慧之门的金钥匙，在智能计算领域开辟了全新的技术路径。该模式不仅搭建出了一套高效协同的技术架构，并且还演变为一套智能化的数据流管理系统。从根本上来说，在本质上它不仅仅是一个高效的计算工具。
- 目标
2.1 取代定制化开发，降本增效新路径
2.1.1 现状
当前阶段，在应对多样化业务需求时大多采用定制化开发模式这导致项目分支的管控难度较高同时也造成了资源成本的不必要的浪费例如在工单处理环节一个简单的建单需求如当工单接单时自动将当前日期加上指定天数并填充到另一个工单字段就必须立即启动加急流程以加快开发进度如果采用传统开发方式完成此需求需投入三人天的人力资源成本总计1500元/人天按照这样的计算方式投入成本明显过高而通过部署超算平台则能在短短一分钟内完成配置效率提升显著以上数据源自通过对非标准产品需求占比及加急请求频率等关键指标的深入分析可以看出超算平台在解决此类问题方面展现出巨大潜力
通过引入超算自定义类后,对定制化业务进行了系统分类,建立了四类核心功能模块,实现了流程自动化的高效运行以及字段间的紧密联动,有效降低了开发复杂度。然而,这也带来了新的挑战:为了应对复杂的业务需求,涉及的参数设置及公式的总数较多,这就给配置人员带来了显著的挑战,意味着较高的学习门槛和技术使用成本。举个例子来说,在实际操作中完成一个基本的设置可能需要花费近一个小时的时间;此外,在技术支持方面也面临着诸多挑战,特别是在处理大量用户的技术咨询时会进一步加大企业的人力资源投入压力。
2.1.2 未来
阶段一：以 deep seek 技术为基础，在线自动生成数学表达式供用户选择与编辑；此阶段的主要目标是降低人工操作复杂超级计算公式的技术难度，在保证准确性的同时提升效率
第二阶段：借助 AGI 技术整合工作单平台系统，在此基础上优化计算模型的自动生成流程并完成参数配置。通过建立高效的自动化处理机制显著提升了整体运行效率，在减少人为因素干扰的同时实现了资源利用率的最大化优化，并且降低了运营成本的同时也降低了操作失误的风险。
2.2 对话式协作提单，便携体验新升级
2.2.1 现状
如今，各公司采用的工单平台各有不同。其中较为常见的包括常见的OA系统、北森平台以及飞书等工具。自引入ITSM系统以来，企业必须对现有及新系统的功能模块进行深度对接与整合优化。此举不仅增加了大量的人力投入成本，并且还导致操作流程冗长且用户体验欠佳。与此同时，在实际使用过程中用户经常需要在不同的系统间来回切换操作界面
2.2.2 未来
在超算平台上, 用户只需通过聊天方式输入提单需求, 如 '需要将什么工单分配给谁', DeepSeek 会对自然语言进行解析, 输出工单业务数据, 并将这些数据通过代理传递到各个工单系统执行任务. 用户能够在单一平台上完成业务流转, 实现无感提单操作, 这种便捷性与体验感的提升能够帮助客户更好地依赖平台
- 实现
3.1 系统概述
ZCalculate 作为一个智能化的公式计算引擎，在NLP与大语言模型技术的基础上实现了无缝融合。该系统不仅可将其用户输入的自然语言需求转化为规范化的计算公式，并且预装了丰富且实用的内置函数库，在复杂业务场景下的公式运算需求均可得到妥善满足。
3.2 主要模块
1.公式服务层 (Formula Service)
￮FormulaServiceImpl ：负责管理所有内置公式定义。
￮支持四大类函数 ：
日期相关函数（例如：DAYTSP, DATEFORMAT）：用于处理与日期相关的各种计算需求包括但不限于日期转换、计算两个日期之间的天数等
逻辑运算符（例如AND、OR）：负责执行逻辑判断及运算操作，并适用于处理复杂的业务逻辑中的条件组合。
Text-based operations（如：INDEX, CONCAT）：涉及对文本数据的操作。其中包含提取特定的索引信息以及合并多个字符串的内容等基本功能。
▪数字函数 （如：SUM, POW）：提供常见的数字运算功能，如求和、幂运算等。
2.NLP 服务层
LocalNLPService：支持本地NLP处理服务，并为输入文本的预处理和分析提供相应的功能。
HanLPTokenizerService 作为一种中文分词工具，在实际应用中能够实现对输入文本的有效切割，并基于HanLP工具实现了对中文文本的精准切割（ segmentation）。该系统不仅能够处理普通的中文分词任务，并且还能够处理包含复合结构及特殊语境下的复杂场景（例如：包含专有名词或特定术语的情况）。它还提供了多语言处理接口（MIP），能够在不同语言环境之间无缝切换（例如：中英双语应用）。系统设计遵循模块化架构原则（Modular Design），便于维护与扩展；同时通过引入先进的算法优化技术（如深度学习模型），显著提升了处理效率与准确性；此外系统还支持在线更新功能（Online Update），保证了实时适应性与稳定性；最后通过引入数据预处理模块（Data Preprocessing），有效提升了整体性能表现；综合来看该系统在实际应用中展现出良好的可扩展性和稳定可靠性
3.LLM 集成层
DeepSeekService ：整合大型模型服务系统，并主要由深度求索模型完成各种自然语言处理工作（涵盖文本生成与语义解析）。
DeepSeekPromptBuilder 是一个用于生成适合大模型使用的提示词工具。该系统通过优化生成机制,能够为大模型提供满足特定业务需求的高质量提示,从而引导其输出结果更加精准可靠。
4.缓存层
问题相似度缓存机制：该机制用于存储已处理过的问题及其计算得出的相似度结果。每当遇到一个新问题时（即遇到一个未被处理过的新问题），系统会快速从缓存中调出已处理的相同类型的问题及它们的相关性数据（即相关性结果），从而提高后续问题处理的效率。
公式结果缓存机制：对已计算生成的公式数据进行缓存操作, 以防止重复计算, 并从而显著提高系统的响应速度.
4.4 技术特性
1.可扩展性设计
函数库扩展：借助addFormulaDefinition方法, 可实现简便的新函数导入. 同时, 本系统提供灵活的分类管理与参数配置能力, 以适应多变的应用场景, 最大限度提升整体系统的功能弹性.
模型训练扩展：采用增量式学习机制，在现有模型框架上可逐步融入新增数据以持续优化性能表现。该系统还提供灵活的数据输入接口，默认支持实时更新机制；此外允许用户依据业务需求选择多样化的数据来源序列（如历史记录流、实时观测流等），从而增强其在特定领域内的适用性和泛化能力
2.性能优化
缓存策略
缓存策略
多线程处理机制：通过ConcurrentHashMap实现缓存管理，在多线脚环境下保证缓存操作的安全性。同时构建线程安全的服务层，在高强度并发情况下使系统保持稳定运行，并提升整体响应速度与吞吐量。
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一款基于先进的人工智能模型LLM与自然语言处理技术NPL构建的智能数据流计算与执行平台,主要承担两大核心任务:替代传统定制开发模式,支持智能化对话式的远程协作模式.更多应用信息请关注"风云无极科技工作室"官方公众号