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本文界说AI Answer 为联结LLM和IR技巧的智能信息互动应用，信息源可为闭源常识库、行业图谱、或是互联网绽放信息。以C端检索范式演进为鉴，咱们以为通用智能模子在企业端或将率先以AI Answer模式落地，AI赋能里面常识库重建、构建流量进口，有望带来诸多价值增量。

节录

以C端搜索引擎范式演进为鉴，咱们以为B端AI Answer好像带来多元价值增量：

1）数据价值挖掘：企业端自动生成数据细察与前瞻性的预测分析；用户端自动分派数据拜访权限，并保举个性化的检索旅途与常识生成。

2）常识钞票沉淀：自动生成信息分类标签，裁减东说念主工存档资本。同期用户步履可行为东说念主类反馈，教训AI Answer在生成内容上进一步对皆应用领域的需乞降偏好。

3）搜索遵循普及：自动剔除重叠或冗余的信息，整合高质地常识钞票。主动提供提议和关联贵寓，促进信息获取的实时性。

供给端技巧平权叠加需求端收场表里双向赋能，咱们以为AI Answer有望成为B端应用中先行落地场景。

数据层面，AI Answer在搜索过程中融入垂域要素，更好的和会用户意图并产生更准确的搜索扫尾；模子层面，技巧平权配景下不错通过使用开源模子也可在垂域细分领域达到较优遵循。同期在企业需求端，AI Answer助力企业常识图谱重构，收场后端经过运维及前端业务交互的表里双向赋能。

AI Answer = LangChain + 大模子 + 向量数据库。LangChain框架通过各式模块化组件提供了全想法全经过的通用拓荒办事，可被用于整合和管理大模子的输出。智谱ChatGLM等大模子带来大模子普惠，助力B端部署AI Answer。向量数据库匡助拓展LLM的时空范畴，赋能企业打造基于专属常识库的AI Answer应用。

企业里面常识库有望重构，管理软件领域OA有望先行落地AI Answer。咱们不雅察到第四范式、星环科技、云知声等公司已推出企业常识管理平台居品，匡助客户重构企业常识库；钉钉、WPS、印象条记等居品助力个东说念主和中小组织收场常识梳理。在管理软件领域，咱们以为泛微、致远等OA厂商有望先行收场AI Answer和管理经过联结，落地智能协同应用。

正文

什么是AI Answer？

咱们以为， AI Answer 为联结大说话模子（LLM）和信息检索（IR，Information retrieval）技巧的智能信息互动应用。在这个应用中，LLM 负责和会语境并构建查询，而 IR 技巧则依据这些查询获取相干数据或文档。检索到的扫尾最终由LLM 生成回复，从而造成一个以模子外部信息为撑抓的动态对话过程。

AI Answer检索的信息不错是企业闭源常识库、行业常识图谱、或是互联网绽放信息。相较于传统常识检索应用，AI Answer在交互模式、泛化智力及精确度上均有智力跃迁，咱们以为通用智能模子在企业端或将率先以AI Answer模式落地，价值增量包括：

► 数据价值挖掘：企业端阐明企业里面数据与已有常识，自动生成数据细察与前瞻性的预测分析，提高企业运维遵循与常识立异动能。同期用户端AI Answer通过分析用户的变装、需求、历史查询纪录，自动分派合适的数据拜访权限，保举个性化检索旅途与常识生成。

► 常识钞票沉淀：自动为线上常识文档生要素类标签，裁减东说念主工信息整理资本。阐明用户使用应用的情况追踪企业常识库变化，自动更更生成内容，确保信息准确性与实时。同期用户使用AI Answer产生的步履可行为东说念主类反馈，教训AI Answer在生成内容上进一步对皆应用领域的需乞降偏好。

► 搜索遵循普及：通过精确分析用户需求，自动剔除重叠或冗余的信息，整合高质地常识钞票。同期AI Answer应用可行为虚构助手，在平台上同步协助职工措置问题、主动提供提议和关联贵寓，促进信息获取的实时性。

以C端检索范式演进为鉴，咱们以为B端 AI赋能里面常识库重建有望带来诸多价值增量，满足企业端提效需求。微软2月8日发布基于OpenAI大模子的搜索引擎新版Bing（汉文名“必应”）[1]，初度推出镶嵌搜索引擎的“问答式搜索”功能，搜索界面的问答机器东说念主不错与用户聊天、协助撰写文本、汇总全集结信息并以对话花式反应查询。

StatCounter数据炫耀谷歌的搜索引擎险些占据了90%的市集份额，咱们以为Bing凭借智能化检索有望束缚糟塌市集份额。据 Data.AI 的图示区间数据，在镶嵌了OpenAI大模子智力后，Bing的APP日均下载量在巨匠范围内增长了823%，同期对比谷歌搜索应用的下载量仅增长3%。

图表：New Bing推出后APP下载量较Google冉冉护士

贵寓起头：Data.ai，中金公司参谋部

以Glean为例，大模子赋能的AI Answer重构企业管理软件。AI技巧在企业端的应用场景遍及，其中常识内容检索场景常识密度要求较高，需求明确且技巧旅途相对熟识。Glean通过买通跨应用数据打造驾于SaaS层之上的“团聚层”，成为企业应用场景的进口级居品。Glean不错联结企业里面常识图谱、以及上百家第三方SaaS应用中进行信息检索，为每位用户的当然说话查询生成定制化的扫尾，隐秘信息查找、复杂功能扩充等场景。

现在，Glean只面向企业客户提供办事，公司推出两种订价决策，1）按席位收费，每月不高出100好意思元；2）阐明企业的需求定制价钱，现在生意模式以第二种为主。此外，在办事模式上，Glean 还提供高水平的安全性和活泼性，不错选择在腹地或云霄部署，况且对用户数据进行加密和权限层级管理。

图表：常识内容检索场景信息密度要求较高而活泼性要求较低，刻下模子已好像满足

贵寓起头：中金公司参谋部

图表：Glean联结企业文档登第三方应用进行检索

贵寓起头：Glean官网，中金公司参谋部

AI Answer有望成为B端最快落地的模式

供给端，模子层技巧趋于平权，企业具备闭源数据卡位，生意落地可得性较高。数据层面，与其他B端AI应用比拟集成了垂直行业常识的AI Answer应用更易实施落地。

通用东说念主工智能积攒了盛大的通识智力，但由于其无为而非专精的数据结构，其在专科领域的检索实效性及性价比尚有欠缺。通过拟合垂直领域的数据，AI Answer能和会行业内的专科词汇、见地和信息，从而在搜索过程中融入垂域要素，更好的和会用户意图并产生更准确的搜索扫尾。

模子层面，B端企业AI Answer场景关于算法模子在常识泄漏、数理分析等高阶智力需求较弱，对检索智力和文本生成智力需求较强，技巧平权配景下不错通过使用LLAMA、Bloom、ChatGLM等开源模子也可在垂域细分领域达到较优遵循。

举例，企业不错使用LangChain将数据库文档加载并索引到腹地常识库中，通过镶嵌模子对文本进行矢量化，助力快速检索相干段落，再通过ChatGLM协助用户基于检索到的信息和用户会话历史生成精确的谜底。

图表：垂域模子调优处在监督式微调阶段，增量算力需求较少

贵寓起头：2023 年微软Build大会，中金公司参谋部

需求端，AI Answer助力企业常识图谱重构，收场表里双向赋能。

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1）企业需要快速准确地获取和利用特定领域的常识和信息，以提高决策遵循和质地。传统的搜索引擎通常不成满足企业的个性化需求，而需要一个好像和会企业生意模式下特定语境和逻辑的智能问答系统。

2）企业需要对我方领有或者好像获取的数据和常识进行灵验地组织和管理，以提高数据质地和可用性。传统的常识库构建和爱戴通常需要大量的东说念主力和时刻资本，AI Answer好像助力企业自动化地从各式数据源中抽取、整合、更新和考据常识。

3）企业需要与客户、合作伙伴、职工等各方灵验土沟通和相助，传统的东说念主工客服或者机器东说念主通常不成满足用户的各样化和复杂化的问题，AI Answer经过细化调优，好像活泼地适合不同场景和需求。

图表：AI Answer助力企业决策从被迫反应转向主动办事

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贵寓起头：中国信通院《企业数字化转型技巧发展趋势参谋发扬（2023）》，中金公司参谋部

技巧基础：AI Answer = LangChain + 大模子 + 向量数据库LangChain：针对大模子提供通用拓荒框架

LangChain是一个封装了各式大说话模子应用拓荒器具的开源Python框架，提供了一套拓荒大模子的器具、组件和接口。LangChain匡助拓荒者将大模子和其他常识源/数据库联结起来，以创立功能更盛大的应用圭表，包括基于常识库问答、聊天机器东说念主、智能代理等。该开源Python可被用于整合和管理大模子（如ChatGLM）的输出，提供了圭臬的模块化组件、集成了不同的大说话模子并将其进行整合，并将它们伙同到各式外部数据源和API。

通过各式模块化组件，LangChain框架提供了全想法全经过的优化办事。传统的大模子无法联网、无法调用其他API、无法拜访腹地文献、对Prompt要求高、生成智力强但内容准确度无法保证，而LangChain则提供了相应模块，旨在措置这一系列问题。

► Prompt：使用LLM需要用户输入需求，LangChain将用户的输入传递给Prompt Template。一个Prompt频繁由Instructions、Context、Input Data和Output Indicator组成，但一般用户并不会圆善地输入每个部分，使用LangChain的Prompt Template不错很好地阐明用户输入界说各个部分，同期将Input Data留作动态输入项。

► Chain：利用该模块，LangChain不错不只单利用本人的LLM和Prompt Template，而是将原模子衔接到其他信息源或API，将模块组合成圆善的责任流，拓展LLM应用范畴。

图表：Prompt Template对输入改写

贵寓起头：国外独角兽，中金公司参谋部

图表：伙同多个Prompt Template及搜索、数据库

贵寓起头：国外独角兽，中金公司参谋部

► Agent：若是LLM仅利用Chain模块，那么模子将按照预设的接口温煦序扩充责任，而Agent模组不错利用LLM分析应该使用哪个API或者搜索引擎、数据源等器具链，并自行决定调用和收场的司法。比如，ChatGPT有很强的生成回答智力，但不够准确；Wolfram Alpha有很准确的常识储备，但语义和会智力较差，Agent不错针对ChatGPT的问题，自行判断是否需要调用Wolfram Alpha，并生成回答。

► Memory：默许情况下，Chain和Agent是无状态（stateless）的[2]，这意味着它们颓丧时处理每个传入的Query（就像底层的LLM和聊天模子），不具备上文牵挂的智力。为了记着先前的交互，LangChain通过每次Prompt加入上文内容和纪录的tricks，在不同的Query间传递上文，在前ChatGPT期间就收场了牵挂的功能。

图表：Agent判断使用器具经过

贵寓起头：国外独角兽，中金公司参谋部

图表：Entity Memory提供遥远高下文牵挂智力

贵寓起头：国外独角兽，中金公司参谋部

案例：YouTube博主Data Independent通过LangChain构建了一个PDF问答机器东说念主。

LangChain凭借PDF Loader的匡助加载上传的PDF，并使用Splitter分割语句向量，同期尽可能保留原始语义，调用OpenAI的Embedding引擎进行长向量变换并存储在腹地或者Pinecone云向量数据库，临了用户只需调用LangChain的QA Chain就不错针对上传的PDF进行问答。统共这个词过程中，LangChain特地于对每个关节集成，并对合座的交互进行封装。

LangChain受到无为慈祥和使用，取得种子轮融资，但生意化任重说念远。2023年4月6日，LangChain晓喻取得由Benchmark领投的1,000万好意思元种子轮融资。

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限定2023年4月19日，LangChain在Github上已有2.8万Stars、478位孝顺者，被2,400多名用户使用。但究其本色，LangChain是“整合其他开源库的开源库”，提供拓荒LLM的框架，皇冠网址以此简约拓荒东说念主员编写代码的时刻。而由于开源加之经济资本不褂讪、对输出莫得评估步骤，客户现在更偏好获胜的模子委用，LangChain生意化仍有待探索。

LangFlow为LangChain开源且无代码的可视化拓荒界面，用户不错通过拖拽模块和当然说话交互的模式构建应用原型。

Langchain将制作AI应用的器具智力模板化和圭臬化，而LangFlow 提供了一系列可供选择的LangChain组件，包括 LLMs、领导模板、代理和链等等，用户不错通过衔接节点的花式浮松构建和测试居品原型，举例聊天机器东说念主和文本知道助手。LangFlow基于Python拓荒，同类居品还有基于JavaScript拓荒的Flowise。

图表：LangFlow支抓模块拖放和聊天框构建应用原型

贵寓起头：LangFlow官网，中金公司参谋部

图表：LangFlow通过精真金不怕火衔接四个模块即可构建具备牵挂且可自界说模板的聊天机器东说念主

贵寓起头：LangFlow官网，中金公司参谋部

大模子：开源模子百花皆放，助力B端高效部署

ChatGLM等开源模子带来大模子普惠，助力B端部署AI Answer。

企业不错通过Langchain平台调用部分开源的当然说话处理模子，举例ChatGLM、Bloom与LLAMA模子等，这些开源模子为企业级AI应用的扩充奠定了基础。其中，ChatGLM是可被集成到LangChain的一款挫折开源模子，好像通过提供当然说话处贤慧力为企业打造高效的AI Answer应用。

其研发企业智谱AI建造于2019年，源自清华大学计较机系常识工程实验室。2022年，公司合作研发了支抓中英双语的千亿级超大鸿沟预教训模子GLM-130B，并搭建了高精度通用常识图谱。

图表：智谱AI居品矩阵

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贵寓起头：智谱AI官网，中金公司参谋部

GLM-130B在多个公开评测榜单上杰出了GPT-3的性能，支抓单张消耗级推理况且具备跨平台跨芯片的快速推贤慧力。基于GLM-130B模子，公司又拓荒了6B参数鸿沟的双语对话模子ChatGLM，不错处理多种当然说话任务（如对话聊天和智能问答），况且支抓在单张消耗级显卡上推理使用。现在，GLM-130B和ChatGLM均开源，为企业端客户提供了更低门槛和更高安全性的应用决策。

在荔湾区，近两年土地供应量增加，地块入市时间缩短（普遍5-10个月左右即可公开发售），带动商品住宅供应显著增加，2021-2023年，该区新增供应均维持在半年30万-40万㎡的较充足水平，不过项目多集中在芳村片区，西关片区新盘仍是屈指可数。

现在，匿名发布入口已经取消，用户将不能匿名创建问题或匿名发布内容。 匿名功能下线的同时，对于历史匿名内容，用户可自主选择是否将其转为实名。公告表示，无论是否匿名，都受到社区规范的监督和管理。如内容中存在违法违规信息，平台将按具体内容违规类别予以相应处置。

图表：ChatGLM-130B及ChatGLM-6B于汉文大模子匿名对战平台SuperCLUE-琅琊榜名次均位于前五

注：统计限定2023年5月29日贵寓起头：SuperCLUE-琅琊榜官网，中金公司参谋部

图表：Leaderboard非英文问题测试中，ChatGLM名轮番7，以较小参数达到高性能

注：统计限定2023年5月25日贵寓起头：lmsys arena Leaderboard，中金公司参谋部

向量数据库：构建企业常识库的必备存储“大脑”

向量是多模数据的压缩，是AI学习的通用数据形态。非结构化数据频繁需要向量化之后才能被AI模子所和会，向量镶嵌（vector embedding）是当然说话处理和深度学习中常用的数据预处理技巧，行将非数值如文本、图片、视频等源数据转机为机器不错和会的多维数值向量。

图表：通过镶嵌模子将非结构化数据转机为机器不错和会的多维数值向量

贵寓起头：Pinecone，中金公司参谋部

向量搜索是一种朦拢匹配，区别于传统的要害词索引精确查询。向量搜索一般经受K旁边法或雷同旁边算法，计较目的对象与数据库中向量镶嵌的距离以示意两者的相似度，排序后复返最为相似的扫尾。区别于传统数据库的精确索引，向量搜索是一种朦拢匹配，输出的是概率上的最雷同谜底。

图表：向量搜索以向量镶嵌的距离表征相似度，是一种朦拢匹配

贵寓起头：Google Developers，中金公司参谋部

向量数据库是挑升用来存储和查询向量的数据库。向量数据库即原生面向向量筹商的、挑升用于存储、管理、查询、检索向量的数据库。向量化技巧已较为熟识，也出现了不少开源的向量搜索算法库（如Facebook的FAISS），但向量数据库提供一种开箱即用的措置决策，在数据抓久化、实时增转变、分散式计较、容灾备份等方面提供更圆善的支抓，更安妥企业级应用。

向量数据库匡助拓展LLM时空范畴，是企业常识库的必备存储“大脑”。现在向量数据库的中枢应用场景之一等于拓展LLM的时空范畴，赋能企业打造基于专属常识库的AI Answer应用。

时刻维度上，运行的LLM是基于历史的通用语料库教训的，而现实企业应用场景中需要补充实时的、专科性的常识；空间维度上，LLM的输入token存在长度限定，因此无法获胜将企业常识库的全量信息行为prompt一次性输入，仅需最相干的部分。

向量数据库和LLM的具体交互过程为：用户最初将企业常识库的全量信息通过镶嵌模子转机为向量后储存在向量数据库中，用户输入prompt时，先将其一样向量化，并在向量数据库中检索最为相干的内容，再将检索到的相干信息和运行prompt一齐输入给LLM模子，以得到最终复返扫尾。

图表：向量数据库和LLM的具体交互过程

贵寓起头：Pinecone官网，星环科技微信公众号，中金公司参谋部

案例：星环科技Hippo向量数据库具备多种企业级特色。现在向量数据库市集参与者以国外初创型公司的开源居品为主，近期一级市集投融资热度较高。

国内大数据基础软件领军企业星环科技在向量数据库上已稀有年技巧积攒，之前主要里面私用，本年5月底崇拜居品化对外发布为Hippo向量数据库居品，在高可用、高性能、易拓展等方面具备上风，支抓多种向量搜索索引，支抓数据分差异片、数据抓久化、增量数据继承、向量标量字段过滤夹杂查询等功能，好像很好地满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、调回等场景。

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图表：星环科技Hippo向量数据库具备多种企业级特色

贵寓起头：星环科技向星力数据技巧峰会，中金公司参谋部

应用场景和将来瞻望：企业里面常识库有望重构

常识管理平台：匡助B端客户收场里面常识库重构

常识管理平台再行整合里面常识，助力B端客户打造AI Answer应用。咱们以为企业常识库有望成为AI Answer在B端的先行落地形态，现在咱们不雅察到第四范式、星环科技、云知声、立异奇智、中科闻歌、鼎捷软件等厂商均具备了基于企业里面常识打造常识库的智力。

图表：第四范式“式说2.0”具备企业级常识库联结Copilot智力，从单一进口收场多个功能的会聚

贵寓起头：智东西，中金公司参谋部

图表：星环科技Sophon KG提供一站式常识全生命周期管理平台，赋能各行业企业的问答、搜索、保举关节

贵寓起头：星环科技居品白皮书，中金公司参谋部

图表：云知声联结私域数据和大模子提供企业定制智能居品，打造大鸿沟企业级“新版Bing”

贵寓起头：云知声2023AIGC计谋发布会，中金公司参谋部

图表：立异奇智基于里面业务数据常识打造 “奇智孔明AInnoGC”，让企业领有基于私域数据的AI生成智力

当红运动明星XXX最近在社交媒体上发布了一张自己在健身房锻炼的照片，展现了自己超凡的体魄和训练热情。

贵寓起头：立异奇智官方公众号，中金公司参谋部

图表：中科闻歌“雅意”大模子具备5大中枢智力，可快速对接政府、企业数据并一键生成企业级专属应用办事

贵寓起头：雅意大模子发布会，中金公司参谋部

图表：鼎捷软件推出基于GPT的企业常识PaaS平台MERITS，其中ChatFile好像收场常识问答智力

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贵寓起头：转换电脑x微软Azure OpenAI计谋合作发布会，中金公司参谋部

企业管理软件：整合企业常识和管理经过，OA有望落地先行

OA有望成为企业管理软件领域AI Answer先行落地场景。常识管理是OA的新兴模块，其主要用于企业里面文档和常识贵寓的存储和管理，现在泛微、致远、蓝凌等头部OA厂商均推出了常识管理类居品（如泛微采知连、致远常识管和会决决策、蓝凌常识管理平台等），而现阶段常识管理模块主要为常识存储，并通过精真金不怕火的搜索功能收场常识索要，企业应用遵循低下。

咱们以为AI有望助力常识管理好像进行全想法升级，通过第三方大模子赋能收场AI Answer，果然将企业常识活泼利用，进一步激勉企业职工充实常识库并提高其使用遵循。

► 泛微集结：沉聆&采知连&小E助手收场常识的管理和问答。泛微沉聆基于RPA（机器东说念主经过自动化）和NLP（当然说话处理）技巧，具备信息采集功能；采知连未常识管理领域专项居品，收场文档管理、常识仓库、常识运营；小E智能语音援助系统好像收场智能助理、常识问答、数据查询、业务处理等功能。咱们以为将来公司居品有望与大模子收场深度和会，期待大模子和会后的企业协同管理当用推出。

► 致远互联：AICOP助力收场“智能协同”。6月12日，致远互联发布智能协同应用AICOP的视频演示，展示了智能协同助手“小致”在预订会议、准备会议贵寓、生成发扬&文稿&会议纪要、填写表单、发起经过等场景的赋能应用。

图表：致远互联AICOP买通企业常识库和经过管理，收场“智能协同”

贵寓起头：致远互联微信公众号，中金公司参谋部

ERP 中 AI Answer落地瞻望：大模子助力下AI Answer 赋能分娩经过管理。与OA比拟，ERP与业务和分娩连系更详细且具有更彰着的行业属性，在业务运行过程ERP沉淀的行业垂类数据有望助力大模子的教训。国外微软的Dynamics 365 Copilot展示了客服、市集、供应链管理等场景的AI赋能应用；国内对标来看，用友集结深耕ERP多年布局二十余个行业并积攒了各行业丰富的用户授权数据，公司筹划后续将通过和通用大模子厂商合作+自研联结的花式进一步教训企业办事大模子，期待大模子赋能下AI Answer在财务、东说念主力、采购、制造、营销等领域场景落地。

文档整理&搜索引擎：面向个东说念主和中小组织的常识检索应用

钉钉有望为中小组织和个东说念主构建“常识图谱”。2023年6月，钉钉AI崇拜邀请测试，其展示了AI+文档、AI+群聊、AI+应用、AI+问答机器东说念主等功能。其中AI+问答机器东说念主好像接录取户主动上传特定的文档数据，生成特定场景的问答机器东说念主，并行为专科模子收场更灵验、准确的AI问答。咱们以为这类功能为中微型组织和个东说念主快速构建常识库，收场常识的沉淀和应用。

WPS、印象条记等文档类软件有望基于用户端海量文档收场AI Answer。咱们以为WPS、印象条记等文档类软件行为文档沉淀的平台，具备自然接入AI大模子的应用条件。如印象条记的“常识星图”功能，好像借助AI语义分析产生常识图谱和常识集结，收场信息的高效网罗和利用。咱们以为文档类软件有望在B端和C端匡助用户更好地基于平台沉淀的文档收场AI Answer。

图表：钉钉好像基于用户上传的文档生成问答机器东说念主

贵寓起头：量子位公众号，中金公司参谋部

图表：Perplexity基于OpenAI API 不错与用户进行交互式的对话，并提供实时的信息及对应出处

贵寓起头：Perplexity网页，中金公司参谋部

垂类场景：各行业常识应用有望百花皆放

各个细分行业积攒的大量常识有望在大模子赋能下收场归集，赋能千行百业。如医疗行业的卫宁健康、保障行业的新致软件、训导行业的科大讯飞均凭借昔日在垂类行业的深耕，借助大模子收场常识的赋能应用。瞻望将来，咱们期待更多行业好像在大模子赋能下收场行业常识萃取，各行业常识应用有望百花皆放。

图表：卫宁健康推出医疗垂类模子WiNGPT赋能问诊、发扬生成等场景，将来筹划以Copilot形态融入WiNEX

注：公司揣测WiNEX Copilot居品将于2023年10月Winning World2023大会上崇拜发布贵寓起头：卫宁健康微信公众号，中金公司参谋部

图表：新致软件Newtouch AI将企业数据与生成式AI模子伙同，匡助企业快速构建机器东说念主应用

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贵寓起头：新致AI微信公众号，中金公司参谋部

图表：科大讯飞将硬件居品搭载星火大模子，AI学习机通过分析用户学情和常识图谱提供类东说念主调换式辅学

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贵寓起头：科大讯飞AI学习助手视频号，中金公司参谋部

图表：AI Answer相干公司一览

贵寓起头：各公司官网，中金公司参谋部

本文作家：于钟海、 魏鹳霏 、王之昊 、韩蕊 、胡安琪、谭哲贤，起头：中金点睛，原文标题：《AI Answer：大模子助力B端落地先行范式》

于钟海 SAC 执证编号：S0080518070011 SFC CE Ref：BOP246

魏鹳霏 SAC 执证编号：S0080523060019 SFC CE Ref：BSX734

王之昊 SAC 执证编号：S0080522050001 SFC CE Ref：BSS168

韩蕊 SAC 执证编号：S0080121080059

胡安琪 SAC 执证编号：S0080122070070

谭哲贤 SAC 执证编号：S00801220700472024年亚新龙虎斗

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