近年来，大型语言模型（LLM）的迅速发展彻底改变了人工智能领域，为智能应用的开发带来了前所未有的机遇。然而，将这些强大的模型转化为实际应用并非易事，开发者需要克服诸多挑战，例如高昂的开发成本、复杂的模型部署流程以及对专业知识的依赖等。在此背景下，一款名为“毕昇”（Bisheng）的开源大模型应用开发平台应运而生，旨在为广大开发者提供便捷、灵活、可靠的工具，助力他们快速构建和部署基于大模型的智能应用。
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“毕昇”是什么？
“毕昇”是一款由 DataElem Inc. 公司开发的开源大模型应用开发平台，其名称源于中国古代活字印刷术的发明人——毕昇。活字印刷术的发明极大地促进了人类知识的传播，而“毕昇”平台也承载着同样的愿景，即推动智能应用的广泛落地，让更多人能够从大模型技术中受益。
“毕昇”平台致力于解决当前大模型应用开发面临的痛点，为开发者提供以下核心功能：
- 可视化应用编排： “毕昇”提供直观易用的可视化界面，即使不具备深厚技术背景的业务人员也能轻松构建大模型应用。
- 丰富的组件库： 平台内置数百种预置组件，涵盖了大模型应用开发的各个方面，例如数据处理、模型调用、结果展示等，开发者可以像搭积木一样快速组装应用。
- 灵活的流程编排： “毕昇”支持自由的流程编排，开发者可以根据实际需求灵活组合不同组件，构建复杂的大模型应用。
- 企业级特性： 与其他主要面向实验测试场景的开源项目不同，“毕昇”平台提供了高可用、持续优化、实用功能等企业级特性，能够满足真实业务场景的需求。
- 非结构化数据治理： “毕昇”平台集成了 DataElem Inc. 公司在非结构化数据治理领域积累的丰富经验，为开发者提供了强大的数据处理能力，能够有效应对企业内部数据质量参差不齐的挑战。
“毕昇”能做什么？
“毕昇”平台的应用场景十分广泛，可以用于构建各类基于大模型的智能应用，例如：
- 分析报告生成： 合同审核报告、信贷调查报告、招股书分析报告、智能投资顾问报告、文档摘要等。
- 知识库问答： 用户手册问答、研报知识库问答、规章制度问答、《中华药典》知识问答、股价数据库问答等。
- 对话： 扮演面试官对话、小红书文案助手、扮演外教对话、简历优化助手等。
- 要素提取： 合同关键要素提取、工程报告要素提取、通用元数据提取、卡证票据要素提取等。
除了上述应用场景外，“毕昇”平台还将持续拓展更多应用形态的支持，例如流程自动化、搜索等，以满足不断变化的市场需求。
如何使用“毕昇”？
“毕昇”平台的安装和使用非常简单，开发者可以参考官方文档快速上手：
“毕昇”平台的开源，为大模型应用的开发和落地提供了强大的助力，将进一步推动人工智能技术的普及和应用，为各行各业带来新的发展机遇。
参考文献
[1] Bisheng Github Repository. https://github.com/dataelement/bisheng/raw/main/README.md