在数字化浪潮席卷全球的当下，企业对AI技术的需求早已从“尝鲜式应用”转向“规模化落地”。生成式AI的爆发，让企业看到了降本增效、创新业务的新可能，而第四范式推出的式说大模型与AIGS平台，正是瞄准企业级场景的两大核心利器——前者专攻企业内容生成与知识问答，后者聚焦软件开发全流程的自动化，二者协同发力，为企业打造了从“知识利用”到“技术落地”的完整AI解决方案。下面就用大白话跟大家聊聊，这两个工具到底是什么、能帮企业做什么，以及它们是怎么让企业的AI转型变得更简单的。
一、式说大模型：企业的“智能内容与知识管家”
提到大模型，很多人第一反应是ChatGPT这类通用型聊天机器人，能写文案、答问题、编故事，但放到企业场景里，通用大模型的短板就很明显了：不懂企业的内部知识、贴合不了行业的专业需求、生成的内容也未必符合企业的合规要求。而式说大模型就是为解决这些问题而生的，它是专门给企业“量身定制”的生成式AI，核心能力集中在企业级内容生成和知识问答两大块，说白了就是企业的“智能内容与知识管家”。
1. 企业级内容生成：告别“模板化”，内容更贴合业务
企业日常运营中，要写的东西可太多了：市场部要做产品推广文案、活动策划案，人力资源部要写招聘启事、员工手册，财务部要出财务分析报告，甚至行政部还要写会议纪要、通知公告。这些内容看似简单，却都有明确的企业风格、行业规范和业务逻辑要求，要是靠人工写，不仅费时间，还容易出现“千篇一律”的模板化问题；要是用通用大模型写，又常常因为不了解企业情况，生成的内容脱离实际，还得花大量时间修改。
式说大模型就不一样了，它能先“学习”企业的内部资料——比如公司的产品手册、过往的营销文案、行业报告、内部制度文件等，搞清楚企业的业务特点、品牌调性和行业术语。之后再根据具体需求生成内容，比如市场部要做一款工业机器人的推广文案，式说大模型能结合这款机器人的技术参数、应用场景、目标客户群体，写出既专业又有吸引力的文案，还能适配不同渠道，比如朋友圈短文案、公众号长文、展会宣传海报的文字内容等。
再比如人力资源部招聘人工智能算法工程师，式说大模型能根据公司的招聘要求、企业文化，以及算法工程师这个岗位的行业标准，生成详细又精准的招聘启事，不仅包含岗位职责、任职要求，还能加入公司的福利体系、发展前景等内容，比人工写的更全面，也更符合企业的实际需求。而且它生成内容的速度特别快，原本人工要花半天写的文案，它几分钟就能出初稿，大大节省了员工的时间，让大家能把精力放在更核心的工作上。
2. 知识问答：企业知识“随问随答”，新人也能快速上手
很多企业发展多年，都会积累大量的内部知识，比如技术文档、客户案例、售后解决方案、企业管理制度等，这些知识大多分散在不同的系统、文件夹里，员工想找的时候，往往要翻半天资料，新人入职更是要花好几个月才能熟悉这些知识。式说大模型的知识问答能力，就是把这些分散的知识“整合起来”，变成一个能随时对话的“智能知识库”。
举个例子，一家制造企业的新员工想知道某款产品的生产工艺要点，不用再去翻厚厚的技术手册，也不用反复请教老员工，直接在式说大模型的问答界面提问，模型就能快速从内部知识库中提取相关信息，用通俗易懂的语言给出答案，还能根据员工的追问，进一步补充细节，比如生产过程中的质量管控点、常见故障的处理方法等。
对于客服岗位来说，这个能力更是实用。客服人员在接待客户时，遇到客户提出的专业问题，比如产品的使用方法、售后政策、故障排查等，式说大模型能实时给出准确的回答建议，帮助客服快速响应客户，提升服务效率和客户满意度。而且式说大模型还能不断学习新的知识，企业更新了产品资料、制度文件后，模型会及时吸收这些内容，保证回答的时效性和准确性。
3. 式说大模型的企业级优势：安全、可控、定制化
除了核心的内容生成和知识问答能力，式说大模型还有一个很重要的特点——企业级的安全与可控。通用大模型往往需要把企业的资料上传到公共平台，存在数据泄露的风险，而式说大模型支持私有化部署，企业的所有数据都保存在自己的服务器里，不会外泄，符合企业的数据安全和合规要求。
同时，企业还能根据自己的需求对模型进行定制化调优，比如针对金融、制造、零售等不同行业，调整模型的知识储备和生成风格，让模型更贴合行业的业务场景。比如金融企业的式说大模型，会更熟悉金融行业的监管政策、产品类型和客户服务规范；制造企业的模型，则会对生产工艺、设备维护等知识更精通。
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