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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二、aigs平台：企业软件开发的“自动化生产线”
如果说式说大模型解决了企业“内容和知识”层面的问题，那aigs（ai生成软件开发平台） 就是瞄准了企业“软件开发”这个更硬核的环节。软件开发向来是个耗时耗力的活儿，从需求分析、代码编写，到代码审查、测试部署，每个环节都需要专业的程序员投入大量精力，而且还容易出现代码漏洞、开发效率低等问题。aigs平台就是用ai技术把软件开发的各个环节“自动化”，就像给企业打造了一条软件开发的“自动化生产线”，让开发效率实现质的飞跃。
1 自动生成代码：从“需求”到“代码”，几分钟就能出初稿
软件开发的第一步是把业务需求转化为代码，这也是最耗费程序员时间的环节之一。传统开发中，程序员需要先理解复杂的业务需求，再用java、python、c++等编程语言一行行写代码，一个简单的功能可能就要写几百行代码，更别说复杂的企业级应用了。
aigs平台能彻底改变这个过程，它能“读懂”企业的自然语言需求。比如企业提出“开发一个员工考勤管理系统，包含打卡记录、请假审批、考勤统计功能”，aigs平台就能根据这个需求，自动选择合适的编程语言和开发框架，生成对应的代码初稿。这些代码不仅能实现需求中的功能，还会遵循行业的代码编写规范，结构清晰、可读性强。
而且aigs平台的代码生成速度极快，原本程序员要花几天写的代码，它几分钟就能完成，大大缩短了开发周期。对于一些简单的应用，比如企业内部的小型管理工具、数据报表系统等，aigs平台甚至能直接生成可运行的代码，程序员只需要做少量的调整和优化，就能投入使用。
2 自动搭建知识库应用：让企业知识快速“数字化”
很多企业都有搭建知识库应用的需求，比如客户服务知识库、员工培训知识库、产品知识管理系统等，但传统的知识库应用开发，需要程序员设计数据库、编写前端界面和后端逻辑，开发周期长，还需要专业的技术团队维护。
aigs平台能自动生成知识库应用，企业只需要上传内部的知识资料，比如文档、表格、图片等，平台就能自动对这些资料进行整理、分类和结构化处理，然后生成对应的知识库应用。员工可以通过网页、小程序等方式访问这个应用，进行知识查询、检索和管理。
比如一家零售企业，把产品的介绍、销售技巧、售后问题解决方案等资料上传到aigs平台，平台就能快速生成一个面向销售人员的知识库应用，销售人员在门店接待客户时，用手机就能随时查询产品信息和销售技巧，提升销售效率。而且这个知识库应用还支持自动更新，企业上传新的资料后，平台会自动同步到应用中，不用程序员再手动修改代码。
3 代码审查与部署：给代码“挑错””，一步到位
代码写出来之后，还需要进行审查，找出其中的漏洞、bug和不符合规范的地方，这个过程叫代码审查，传统上需要资深程序员逐行检查，不仅效率低，还可能因为人为疏忽漏掉一些问题。aigs平台的代码审查功能，能利用ai技术自动扫描代码，识别出语法错误、逻辑漏洞、安全隐患等问题，还能给出具体的修改建议，帮助程序员快速优化代码。
代码审查通过后，就是部署环节，也就是把开发好的应用放到服务器上，让用户能够访问使用。传统的部署过程需要程序员配置服务器环境、上传代码、启动应用，步骤繁琐，还容易出现环境配置错误的问题。aigs平台支持自动化部署，它能根据企业的服务器环境，自动配置相关的软件和依赖，然后把代码部署到服务器上，还能进行实时监控，确保应用稳定运行。
比如企业开发了一个新的客户管理系统，aigs平台在完成代码审查和优化后，能直接把系统部署到企业的云服务器上，程序员只需要确认部署结果，不用再做复杂的操作，大大降低了部署的难度和时间成本。
4 aigs平台的核心价值：降低开发门槛，提升研发效率
aigs平台最核心的价值，就是降低了企业软件开发的门槛，让不是专业程序员的业务人员也能参与到开发过程中。业务人员最了解企业的业务需求，他们可以直接用自然语言提出需求，由aigs平台生成代码，不再需要通过“业务人员提需求→产品经理整理需求→程序员开发”的漫长流程，减少了沟通成本和需求偏差。
同时，aigs平台能让企业的研发团队从繁琐的重复编码工作中解放出来，把精力放在更核心的技术研发和业务创新上。比如研发团队可以专注于优化企业的核心算法、设计更复杂的业务架构，而不是把时间花在写简单的增删改查代码上，从而提升整个企业的研发效率和技术竞争力。
式说大模型和aigs平台不是孤立存在的，二者结合能产生1+1＞2的协同效应，为企业打造从“知识管理”到“软件开发”的全流程ai解决方案，让企业的ai转型更全面、更高效。
1 需求对接更精准：从“知识”到“开发”的无缝衔接
企业在提出软件开发需求时，往往需要基于自身的业务知识和行业经验，式说大模型能先对企业的业务知识进行梳理和分析，帮助企业更清晰地提炼出软件开发的需求。比如企业想开发一个供应链管理系统，式说大模型能根据企业的供应链流程、历史数据、行业标准等知识，梳理出系统需要包含的采购管理、库存管理、物流跟踪等功能模块，然后把这些精准的需求传递给aigs平台，让aigs平台生成的代码更贴合企业的实际业务。
同时，aigs平台在开发过程中遇到的知识问题，也能向式说大模型提问，比如开发金融行业的应用时，需要了解相关的监管政策，式说大模型能快速给出准确的答案，帮助aigs平台生成符合行业规范的代码。
2 应用落地更快速：从“内容”到“系统”的一体化打造
很多企业的应用开发完成后，还需要配套的内容支持，比如使用手册、操作指南、营销文案等，式说大模型能根据aigs平台开发的应用，自动生成这些配套内容。比如aigs平台开发了一款新的企业管理软件，式说大模型能快速生成软件的使用手册、功能介绍文案、培训课件等，让软件上线后能快速被员工接受和使用。
反过来，aigs平台开发的知识库应用，也能成为式说大模型的知识来源之一，式说大模型可以从知识库应用中获取实时更新的企业知识，不断优化自己的内容生成和知识问答能力，形成一个良性的循环。
3 企业数字化转型更深入：覆盖全业务场景的ai赋能
式说大模型聚焦企业的内容和知识层面，aigs平台聚焦软件开发层面，二者结合能覆盖企业的办公、营销、研发、管理等多个业务场景。比如在办公场景，式说大模型能自动生成会议纪要、工作报告，aigs平台能开发企业的协同办公系统；在营销场景，式说大模型能写营销文案、分析客户需求，aigs平台能开发客户关系管理系统；在研发场景，式说大模型能梳理技术文档、解答研发问题，aigs平台能实现代码的自动化生成和部署。
这种全场景的ai赋能，能帮助企业真正实现数字化转型，让ai技术不再是少数部门的“工具”，而是融入企业运营的各个环节，成为企业发展的核心驱动力。
虽然式说大模型和aigs平台能给企业带来很多好处，但企业在落地过程中也会遇到一些挑战，比如数据安全问题、员工的接受度问题、技术适配问题等，不过这些问题都有对应的解决办法。
企业最关心的就是数据安全，尤其是在使用ai工具时，担心内部的业务数据、知识资料泄露。针对这个问题，式说大模型和aigs平台都支持私有化部署，企业可以把模型和平台部署在自己的服务器上，所有数据都保存在企业内部，不会上传到外部平台。同时，平台还提供数据加密功能，对企业的敏感数据进行加密处理，防止数据被非法访问和窃取。
有些员工可能会担心ai工具会取代自己的工作，或者觉得ai工具操作复杂，不愿意使用。企业可以通过开展培训课程，让员工了解式说大模型和aigs平台的使用方法，以及这些工具能如何帮助自己提高工作效率，而不是取代自己的工作。同时，这两个工具都设计了简单易用的操作界面，员工不需要具备专业的ai知识和编程技能，就能轻松上手使用。
不同企业的业务场景和技术架构不同，可能会出现ai工具与企业现有系统不兼容的问题。第四范式能为企业提供定制化开发服务，根据企业的技术架构和业务需求，对式说大模型和aigs平台进行调整和优化，让它们能与企业的现有系统无缝对接。同时，平台还支持与主流的云计算平台、数据库、开发工具等进行整合，形成完善的技术生态，满足企业的多样化需求。
随着生成式ai技术的不断发展，式说大模型和aigs平台也会持续进化，未来会在更智能、更通用、更轻量化的方向上不断突破。
在智能程度上，式说大模型会更深入地理解企业的业务逻辑，不仅能生成内容、解答问题，还能进行业务分析和决策建议，比如根据企业的销售数据，分析市场趋势，给出营销决策建议；aigs平台则会实现更复杂的软件开发需求，能开发大型的企业级应用和人工智能系统，甚至能自主进行代码的优化和迭代。
在通用性上，这两个工具会覆盖更多的行业和场景，比如针对医疗、教育、政务等行业，开发专用的模型和功能模块，让不同行业的企业都能快速落地ai技术。
在轻量化上，式说大模型和aigs平台会推出更轻便的版本，支持中小企业的部署和使用，降低中小企业的ai使用成本，让更多企业能享受到生成式ai带来的红利。
总之，式说大模型和aigs平台的组合，是第四范式为企业打造的“ai转型双引擎”，它们用生成式ai技术解决了企业在内容生成、知识管理和软件开发中的痛点问题。未来，随着技术的不断成熟，这两个工具会成为企业数字化转型的标配，帮助更多企业实现降本增效、创新发展，在激烈的市场竞争中占据优势。