如今的大语言模型（LLM）是新一代人工智能的引擎：它们能理解您写下或说出的内容，对信息进行推理，并用自然语言作答。它们就像构建在芯片上的数字大脑，能在几秒内阅读、总结、写作、编程并做出简单决策。在 GETS，我们每天都用它们来构建能够销售、服务客户、收款并运行客户系统的智能体。
什么是 LLM？它对您的企业有何意义？
LLM 通过海量文本学习，能够预测并生成连贯的回答。对企业而言，重要的不是理论，而是它能带来的可能性：
- 全天候 24/7 客户服务，通过 WhatsApp、网站、语音或 Telegram，使用每位客户的母语。
- 理解文档：发票、合同、产品目录和邮件，提取关键数据。
- 对接您的系统（ERP、CRM、开票、支付），查询信息并执行操作，而不只是聊天。
- 编写和审查代码，加速高质量软件开发。
GETS 合作的 LLM
我们不依赖单一模型，而是为每项任务选择最合适的模型：
- GETS AI：我们的核心大脑，负责复杂推理、智能体和软件开发。
- GPT：写作和通用任务。
- Gemini：多模态任务，以及文档和图像的读取。
- Llama 和 Mistral：开源模型，当数据不能离开企业时，我们可以在私有云中运行。
- 快速、低成本模型：用于大批量消息的分类、摘要和分流。
多 LLM 智能体架构：我们如何设计
智能体是不止于回答的 LLM：它会规划步骤并使用工具。在多 LLM 智能体架构中，由编排智能体接收每个请求，并决定每一步使用哪个模型和哪个工具。
- 渠道：客户通过 WhatsApp、网站、语音/PBX、Telegram 或 CRM/ERP 发消息或来电。
- 编排智能体（GETS AI）：理解意图并规划步骤，具备上下文记忆，并设有护栏以保障安全。
- 模型路由器：把每一步交给在质量、速度、成本和隐私之间最均衡的模型。
- 通过 MCP 和 API 调用工具：智能体可在 GETS ERP、DIAN 电子发票、支付、日程安排和知识库（RAG）中查询信息并执行操作。
- 响应与管控：客户以自己的语言、在自己的渠道收到答复；敏感案例由人工监督，所有环节均可度量。
为什么用多个模型，而不是只用一个？
- 更高质量：每个模型各司其长；复杂推理交给能力最强的模型，简单任务交给速度最快的模型。
- 更低成本：无需动用最昂贵的模型去分类一句问候或总结一条消息。
- 业务连续性：如果某个供应商出现故障或调整价格、条款，路由器会自动切换模型，服务不中断。
- 隐私：敏感信息可以通过私有云中的开源模型处理。
- 持续演进：有更好的模型问世时，无需重建整个系统即可接入。
AI 安全与治理
严谨的智能体架构不会把一切都交给模型。我们明确每个智能体可以访问和执行的范围，依照哥伦比亚 2012 年第 1581 号法律保护个人数据，记录每一次操作以备审计，并对敏感案例保留人工审批。这样，AI 既能加速运营，又不会失去控制。
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常见问题
LLM 是什么的缩写？
大语言模型（Large Language Model）：经海量文本训练、能够理解并生成自然语言的 AI。
什么是智能体架构？
这种设计让 AI 不只是回答问题：它会规划步骤并调用工具（ERP、支付、日程、文档），从头到尾完成任务。
为什么要使用多个 LLM？
因为每个模型都有各自的强项。将它们组合使用，可以提高质量、降低成本，并避免依赖单一供应商。
我的数据安全吗？
安全。我们为每个智能体单独设置权限，遵守哥伦比亚 2012 年第 1581 号法律，并在需要时使用私有云中的开源模型，确保信息不会离开您的公司。
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