解释 Generative AI Hub 应用

学习目标

  • 使用软件驱动的输入与输出处理场景，解释聊天机器人之外的生成式 AI 应用。

本课将拓宽你对生成式 AI 多样性的视野。我们将深入探讨一系列实际应用，它们利用 SAP Generative AI Hub 来解决复杂业务问题、自动化任务、改进决策并推动整个企业的创新。你将发现生成式 AI 如何以精巧的方式与人类用户和软件系统交互，释放前所未有的价值。

生成式 AI 的应用

生成式 AI，尤其是基础模型（FM），开辟了超越传统聊天机器人范式的广泛潜在应用。许多人仍将生成式 AI 视为仅仅处理人类输入以产生输出，但它的潜力远不止于此。

生成式 AI 可以无需持续的人类输入，独立生成报告、解释和精确的翻译。这实现了任务自动化，并改善了信息的可获取性。

生成式 AI 还可以解释人类指令以控制软件，从而实现智能界面，高效执行命令而无需为用户生成输出。

生成式 AI 还可以完全基于来自生成式 AI 应用或服务的输入来产生输出。

各种应用类别之间的边界并不总是清晰的，因为许多应用包含重叠的组件，而提示工程可以将人类输入与软件流程结合起来。生成式 AI 影响着众多行业和领域，其用途超越聊天机器人，支持创新与自动化。

视频：本节含 SAP 官方视频（视频 ID 1_g5kghl5a），需在 learning.sap.com 在线观看。

为了进一步说明这四种交互类型，让我们看看 SAP 环境中的具体示例：

  • 人对 AI： 业务分析师使用聊天界面提问：“按产品类别汇总上一季度的客户支持工单”，AI 根据工单数据提供结构化的文本摘要。

  • 软件对 AI： SAP 后端系统将销售订单数据馈送给 AI，生成一份自然语言报告，突出显示履约瓶颈和区域趋势。

  • 人经由 AI 对软件： 开发者描述期望的功能：“为 SAP BTP 中的 OData 服务生成一个样板，用于管理产品库存”，AI 随即生成该服务相应的代码结构。

  • 软件经由 AI 对软件： SAP SuccessFactors 中的一个自动化流程识别出人员不足的部门，随后一个 AI 驱动的服务在已连接的申请人跟踪系统中启动招聘工作流。

Generative AI Hub 的用例

SAP AI Core 中的 Generative AI Hub 可以利用 LLM 提供高级电子邮件洞察和自动化，从而提升效率与生产力，彻底改变你的业务。

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示例：生成一致的产品描述

除了电子邮件自动化之外，设想这样一个场景：一家制造企业难以在其众多销售渠道和营销材料中保持一致、高质量的产品描述。不一致的描述会导致客户困惑，并可能侵蚀品牌信任。

通过使用 Generative AI Hub，该公司可以部署一个解决方案来创建统一的产品描述生成器。向 LLM 提供核心产品规格（例如来自 SAP Product Lifecycle Management 系统），它就能自动生成详细、有吸引力且一致的产品描述。

价值主张

该应用确保在所有平台上保持品牌一致性，显著改善客户对产品的理解，并能提升销量。关键在于，它自动化了一项繁琐的人工任务，释放营销和产品团队去专注于更具战略性的举措。Generative AI Hub 提供对高级 AI 模型的安全访问，这些模型是理解产品细微差别并生成高质量内容所必需的。

该示例表明，Generative AI Hub 不仅用于创建对话式界面，它还是一个多用途平台，通过管理各种形式的软件驱动输入和输出，构建能够自动化、分析并改进企业各项流程的智能解决方案。

课程小结

你现在已经将生成式 AI 应用的理解扩展到基础聊天机器人之外，了解了一个全面的框架，它根据人类和软件的输入与输出对 AI 交互进行分类。你已经看到 Generative AI Hub 如何通过支持灵活的模型试验和无缝集成，促进实际企业解决方案的开发，例如高级电子邮件自动化和一致的产品描述生成。对生成式 AI 能力更广阔的视野，为探索 Generative AI Hub 的能力提供了坚实的基础和动力。