在人工智能加速普及的背景下，企業(yè)對大模型的依賴正日益增強。無論是智能客服、知識問答、文本生成還是數(shù)據(jù)分析，大模型的能力都在重塑企業(yè)的業(yè)務(wù)流程與創(chuàng)新模式。

然而，大模型在企業(yè)環(huán)境中落地并非易事，如何高效、穩(wěn)定、安全地管理和運營多個模型，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新挑戰(zhàn)。

SophonLLMOps是星環(huán)科技推出的企業(yè)級大模型全生命周期運營管理平臺，幫助企業(yè)用戶敏捷、高效地將大模型技術(shù)落地到實際生產(chǎn)與業(yè)務(wù)場景中。

平臺通過打通并優(yōu)化語料接入與開發(fā)、提示工程、大模型訓(xùn)練、知識抽取與融合、模型管理、應(yīng)用與智能體構(gòu)建、部署上線、運維監(jiān)控及業(yè)務(wù)效果對齊等全鏈路流程，為企業(yè)提供一站式大模型構(gòu)建與運營解決方案。

作為企業(yè)構(gòu)建 AI 能力的核心基礎(chǔ)設(shè)施，Sophon LLMOps聚焦于語料、知識、模型和應(yīng)用四大核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)的全生命周期管理，覆蓋從納管、開發(fā)到上線的完整流程，并支持企業(yè)級算力運營。依托該平臺，企業(yè)可在大模型時代快速實現(xiàn)智能化升級，加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新與價值釋放。

Sophon LLMOps產(chǎn)品核心功能

語料數(shù)據(jù)處理：提供從接入、清洗、標(biāo)注到共享的全生命周期語料管理，助力高效構(gòu)建高質(zhì)量語料庫。

知識抽取入庫：支持多格式文檔解析與靈活策略配置，可實現(xiàn)自定義解析流程并對接企業(yè)現(xiàn)有知識庫。

提示詞開發(fā)：內(nèi)置行業(yè)模板，支持單提示詞測試與多方案對比優(yōu)化，幫助用戶快速確定最佳提示詞。

模型訓(xùn)練管理：統(tǒng)一納管多模態(tài)與第三方模型，提供雙模式微調(diào)、多維度評估，并兼容傳統(tǒng)ML/DL模型。

應(yīng)用構(gòu)建管理：面向不同用戶提供四種搭建方式，從類GPTs配置到自定義編碼，支持一鍵發(fā)布與API共享。

服務(wù)部署運維：具備彈性伸縮與灰度發(fā)布能力，支持多版本流量調(diào)控與實時監(jiān)控，保障服務(wù)穩(wěn)定運行。

企業(yè)組織管理：提供成員權(quán)限、資源監(jiān)控、計費審批及操作審計等全套管理功能，實現(xiàn)安全可控的平臺運營。

Sophon LLMOps優(yōu)勢

一站式AI開發(fā)

SophonLLMOps不僅提供大模型和應(yīng)用開發(fā)的工具能力，還同樣兼容ML/DL模型開發(fā)落地，同時可以在大模型的應(yīng)用開發(fā)過程中靈活的嵌入“小模型”的能力，即一套平臺可支撐全AI場景應(yīng)用的開發(fā)。

豐富的應(yīng)用開發(fā)方式

SophonLLMOps面向不同的用戶類型和使用的場景，提供四種應(yīng)用開發(fā)方式：面向業(yè)務(wù)側(cè)用戶，提供類GPTs的方式通過簡單配置知識庫及提示詞即可創(chuàng)建。面向有一定開發(fā)能力用戶，提供托拉拽方式編排自定義應(yīng)用鏈和在線編程的方式搭建應(yīng)用。還支持用戶指定鏡像拉起服務(wù)，對外提供統(tǒng)一訪問接口。

支持構(gòu)建高質(zhì)量知識庫

SophonLLMOps不僅預(yù)置了標(biāo)準(zhǔn)的語料解析入庫策略，針對實際落地場景當(dāng)中復(fù)雜多樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型，平臺提供用戶通過自定義應(yīng)用鏈構(gòu)建更加靈活、精細(xì)的語料解析策略并發(fā)布為處理服務(wù)。

靈活開放的平臺使用

在模型層面，SophonLLMOps支持標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范開源（大）模型一鍵接入，以及納管第三方模型服務(wù)，并進行流量控制；支持第三方的知識庫以標(biāo)準(zhǔn)接口的形式接入到平臺；對平臺管控的模型、應(yīng)用和知識庫都提供統(tǒng)一的對接API和服務(wù)監(jiān)控管理模塊。

全方位的安全防護

SophonLLMOps建設(shè)統(tǒng)一的安全中心，來對用戶輸入和模型、應(yīng)用的輸出進行全方位的安全防護，如通過提示詞注入和敏感詞過濾來實現(xiàn)對用戶的輸出進行判斷，避免誘導(dǎo)模型輸出非法的主題內(nèi)容，可有效保護用戶隱私和提升模型/應(yīng)用的輸出的公平性和安全性。