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一文读懂AI引擎与Together规则引擎重塑智能决策
从1950年图灵提出“机器能不能思考”的问题，到2025年大语言模型驱动的AI引擎在企业管理中自主完成商业决策，人工智能从“工具”变成了“智慧体”。 想象一下，一个跨国公司的智能ERP系统里有3000多个自主引擎在深度调度跨国供应链，多智能体协同重构财务流程，一个关键技术创新正在加速这一进程——Together规则引擎正成为AI引擎实现智能化决策的核心基础设施 AI引擎的三大能力革命动态规划能力Together规则引擎通过可视化的DRG图和装箱表达式，把“季度营收增长20%”这样的宏观目标转化为可执行的决策模型。 ，避免“伪智能”方案。 这场智能革命的终极胜负手，在于能否构建“业务知识→Together规则→AI决策→价值反馈”的增强回路。
57710编辑于 2025-09-05- 来自专栏IT创事记
智能决策优化新引擎的“求解”之道
这不仅是一家创业公司发展道路上的里程碑，也标志着智能决策优化技术的国产替代及其对企业数字化转型的全面推动，进入了崭新阶段。 杉数科技联合创始人&CSO葛冬冬 值得一提的是，在基于COPT计算引擎打造的智能工业协同生产系统中，杉数依据合作伙伴的实际数据与需求，将碳中和、碳减排为目标的绿色生产计划成功开发并整合入系统，赢得了良好效果 市场体量的增大与结构性变化的频生，都对智能决策优化的演进创造了良好条件。 罗小渠认为，杉数科技生逢其时，更要把握良机——“目前，我们已形成以求解器COPT为核心计算引擎+决策技术中台+业务场景的完整技术平台，通过对底层技术引擎的升级来驱动更为高效的产品平台和服务，赋能产业向智能化转型 发布会上，杉数还与快递业的龙头公司顺丰签署战略合作协议，将以COPT为核心计算引擎，在供应链、制造、物流等领域进行研发和应用合作，共同打造软硬一体化、全国产化、智能化的端到端企业集成解决方案。
89710编辑于 2022-08-30 - 来自专栏MySQL实战分享
【数据库智能管家DBbrain】深入揭秘DBbrain智能优化引擎
主要看点如下： 1.深入揭秘DBbrain智能优化引擎架构及原理 2.DBbrain推出业内首个SQL优化效果对比功能 为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊 那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库，避免对原生数据库引擎进行侵入。 在不更改用户数据库的前提下，DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。 下面我们通过一个现网真实案例进行展示： 1、优化效果提前预知 DBbrain智能优化引擎通过代价对比，直观呈现出SQL优化后降低99.19%的效果，也可通过优化前后的执行计划比对进一步验证优化的效果 1.jpg 2、智能建议省时省力 DBbrain智能优化引擎给出的SQL重写+增加索引相结合的建议对SQL进行性能优化 1.jpg 3、辅助用户理解优化 为了辅助用户更好的理解优化，DBbrain
3.1K30发布于 2020-05-29 - 来自专栏素质云笔记
电商智能写作：京东AI闪电智能写作引擎
AI闪电 来自京东卖家论坛（见阅读原文） 闪电平台支持“四维矩阵”式内容输出，为用户、平台提供最全面的智能内容创作服务支持，包括：智能写作、智能商详、智能视频、智能摄影（待上线）。 1、智能写作——输入sku/关键词，生成商品导购/广告语内容。 智能写作——生成内容流量＆转化率提高。 案例：接入京东·发现好货频道为例，智能算法模型根据业务场景不断升级，更贴合频道调性及用户喜好。不仅文案内容生成速度强于人类创作者，内容生成质量也高于普通写手。 智能商详——两分钟生成精致商详页，解放设计师。 一键生成商详的智能创作工具。基于京东大数据智能图片处理技术，自动生成精致详情页，减少重复工作。 ? 参考： 京东两大AI文案系统联手 发布首个智能内容创作平台
2.6K11发布于 2020-03-27 AI中台与智能体开发：智能体开发的“效率引擎”
在AI应用爆发的今天，“智能体”早已不是科幻概念——智能客服能自主解答咨询，工业巡检智能体能识别设备故障，甚至个人助理能帮你规划日程。 简单说，AI中台把智能体开发需要的基础技术，都提前做好、整备好，不用开发者每次都“从零造轮子”。再看智能体，它本质是“能自主完成特定任务的AI系统”。 而AI中台的核心价值，就是让智能体开发“降本提速”。首先是数据层面，智能体要“聪明”，得靠大量数据喂养，但数据清洗、标注、存储是件繁琐事。 可能有人会问：“直接开发智能体不行吗？为啥要多一个AI中台？”其实答案很简单：智能体的核心竞争力是“场景适配能力”，而不是基础技术。 未来，随着AI中台的能力越来越完善，智能体开发会变得越来越简单，而我们身边，也会出现更多能真正解决问题的“智能帮手”。
48510编辑于 2025-11-25- 来自专栏JAVA开发专栏
架构设计---智能引擎到物联网详解
大数据底层技术： 就是指各种大数据计算框架，存储系统、SQL引擎等等，这些技术比较常用，经过最近十几年的发展，主流的技术产品相对比较集中，主要就是MapReduce、Spark、Hive、Flink技术的产品 Sql或者机器学习程序的计算结果写回到HDFS，然后再通过数据同步系统导出到数据库，应用服务器就可以直接访问这些数据，在用户请求的时候为用户提供服务了，比如店铺访问统计数据，或者智能推荐数据等。 大数据计算也许需要几个小时甚至几天，但是用户有时候可能需要实时得到数据，比如说想要看当前的访问统计，那么就需要用到大数据流的计算处理了，来自数据源的数据实时进入大数据流计算引擎Spark Streaming 智能推荐算法： 大数据平台只是提供了数据获取、存储、计算、应用的技术方案，真正挖掘出这些数据之间的关系，让数据发挥价值的是各种机器学习算法，这些各种算法中，最常见的大概就是智能推荐算法了。 物联网架构的关键是终端设备数据的采集，处理与设备的智能控制，背后依然是大数据与AI算法
35110编辑于 2023-02-27 - 来自专栏JAVA开发专栏
架构设计---智能引擎到物联网详解
大数据底层技术：就是指各种大数据计算框架，存储系统、SQL引擎等等，这些技术比较常用，经过最近十几年的发展，主流的技术产品相对比较集中，主要就是MapReduce、Spark、Hive、Flink技术的产品 Sql或者机器学习程序的计算结果写回到HDFS，然后再通过数据同步系统导出到数据库，应用服务器就可以直接访问这些数据，在用户请求的时候为用户提供服务了，比如店铺访问统计数据，或者智能推荐数据等。 大数据计算也许需要几个小时甚至几天，但是用户有时候可能需要实时得到数据，比如说想要看当前的访问统计，那么就需要用到大数据流的计算处理了，来自数据源的数据实时进入大数据流计算引擎Spark Streaming 智能推荐算法：大数据平台只是提供了数据获取、存储、计算、应用的技术方案，真正挖掘出这些数据之间的关系，让数据发挥价值的是各种机器学习算法，这些各种算法中，最常见的大概就是智能推荐算法了。 物联网架构的关键是终端设备数据的采集，处理与设备的智能控制，背后依然是大数据与AI算法
79241编辑于 2023-01-04 - 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
《C++：智能农业管理系统的强大引擎》
随着科技的不断进步，智能农业正逐渐成为现代农业发展的新方向。在智能农业管理系统的开发中，C++作为一种高效、强大的编程语言，发挥着至关重要的作用。 一、智能农业管理系统的重要性与需求 农业是人类生存的基础，而传统农业面临着诸多挑战，如资源浪费、环境污染、生产效率低下等。智能农业管理系统的出现，为解决这些问题提供了新的途径。 此外，还有许多开源的 C++项目可以为智能农业管理系统的开发提供参考和借鉴，如 OpenCV、Boost 等。 三、C++在智能农业管理系统中的具体应用 1. 五、C++在智能农业管理系统开发中的未来发展趋势 1. 与人工智能的结合 随着人工智能技术的不断发展，C++可以与人工智能技术相结合，为智能农业管理系统提供更强大的功能。 随着科技的不断进步，智能农业管理系统的需求将不断增加，C++在智能农业管理系统开发中的应用也将不断拓展和深化。相信在 C++的助力下，智能农业将迎来更加美好的未来。
31810编辑于 2024-12-09 LLM驱动智能体：游戏研发的新引擎
当程序员在Unreal引擎中编写蓝图节点时，智能体能根据当前项目架构、已导入资源类型等上下文，推荐最匹配的函数调用和参数组合。 这种深度集成的知识服务，使得新手开发者学习引擎API的时间平均缩短了40%。 自动化测试与调试革命 测试环节的智能化突破尤为显著。LLM智能体通过静态分析源代码，能自动生成覆盖边界条件的测试用例。 设计师只需输入"赛博朋克风格的女黑客角色，穿着发光纹路的皮质外套，手持量子投影装置"，智能体就能在Unity或Unreal引擎中直接生成符合规格的3D模型。 更关键的是，这些智能体开始掌握游戏引擎的着色器语言，能直接输出适配URP/HDRP渲染管线的材质包，省去了美术师手动调整法线贴图、粗糙度通道的繁琐步骤。 通过集成物理引擎参数，智能体生成的植被资产能自动适配不同风力场设置；建筑破损效果可以根据游戏内爆炸强度参数实时生成相应程度的毁损模型。
98510编辑于 2025-08-27- 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
DBbrain诊断日 | 深入揭秘DBbrain智能优化引擎
主要看点如下： 1.深入揭秘DBbrain智能优化引擎架构及原理 2.DBbrain推出业内首个SQL优化效果对比功能 为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊SQL 那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库，避免对原生数据库引擎进行侵入。 在不更改用户数据库的前提下，DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。 下面我们通过一个现网真实案例进行展示： 1、优化效果提前预知 DBbrain智能优化引擎通过代价对比，直观呈现出SQL优化后降低99.19%的效果，也可通过优化前后的执行计划比对进一步验证优化的效果 image.png 2、智能建议省时省力 DBbrain智能优化引擎给出的SQL重写+增加索引相结合的建议对SQL进行性能优化 image.png 3、辅助用户理解优化 为了辅助用户更好的理解优化，DBbrain还提供表结构信息的展示
1.3K60发布于 2020-03-19 - 来自专栏BM CTF
人工智能算法：推动未来的技术引擎
随着科技的飞速进步，人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶汽车，再到医疗和金融等领域，AI算法的应用正日益广泛。 本文将带你深入了解人工智能算法的魅力、种类以及未来趋势，探讨它们如何推动我们进入一个全新的时代。 一、人工智能算法的魅力 人工智能算法的魅力在于它们能够模拟人类的思维过程，实现自主学习、推理和决策。 二、人工智能算法的种类 人工智能算法种类繁多，每种算法都有其独特的优势和适用场景。以下是几种常见的人工智能算法： 监督学习算法：通过已有的带标签数据进行训练，使模型能够预测新数据的标签。 三、人工智能算法的未来趋势 随着技术的不断进步，人工智能算法的发展也呈现出以下趋势： 算法性能持续提升：随着计算能力的提升和数据资源的日益丰富，人工智能算法的性能将不断提高，为实现更复杂的任务提供可能。 四、总结 人工智能算法作为推动未来发展的重要技术引擎，正以其独特的魅力改变着我们的生活。
78010编辑于 2024-02-20 - 来自专栏研发效能EE
DevOps｜AGI : 智能时代研发效能平台新引擎（上）
使用人工智能提高研发产能和效率是当下的重要趋势，AGI技术作为人工智能的前沿,必将成为推动研发效能新一轮飞跃的关键技术。 智能代码补全：AGI可以分析程序上下文和开发者的意图,智能推荐可以补充的API、模块、变量名等，辅助开发者编码。 AGI+Testing 除了文档协同和代码编写智能辅助，我觉得测试方向会是AGI的另外一个用武之地，且大有可为。 AGI+ 内部问答知识库和客户服务 目前的企业智能客服还是比较初级的，一般流程是员工发起聊天询问问题，智能客服会根据关键字给出一个或多个备选解决方法，有的还会给出相关文档链接，如果依然不能解决问题，员工可以通过智能客服转人工服务 本文总结 AGI代表了人工智能技术的最高水平,其在研发管理和研发效能方面的应用将引发革命性变化,这也是研发领域不可逆转的发展趋势。
40830编辑于 2023-08-23 - 来自专栏开发运维工程师
应用实战｜大模型驱动的智能知识引擎
引言大模型（LLM）时代的知识引擎革命、技术的突破性进展，正在重塑知识管理与应用的范式。从海量非结构化数据中提炼结构化知识，实现精准检索、推理与决策支持，已成为企业智能化转型的核心竞争力。 本文将通过技术解析、代码示例与实战案例，深入探讨如何构建基于大模型的智能知识引擎。 医疗知识引擎应用：在医疗诊断中结合病人的症状描述（文本）、X光片（图像）和心电图（信号数据）来进行更精确的诊断。 金融风控引擎应用：信用卡消费金额，根据用户的历史消费行为、偏好以及其他个人消费信息，提供高度定制化的服务和产品推荐。 立即动手构建属于自己的第一个知识引擎刻不容缓，现在就开始动手起来吧。
96331编辑于 2025-03-05 - 来自专栏研发效能EE
DevOps｜AGI : 智能时代研发效能平台新引擎（上）
使用人工智能提高研发产能和效率是当下的重要趋势，AGI技术作为人工智能的前沿,必将成为推动研发效能新一轮飞跃的关键技术。 智能代码补全：AGI可以分析程序上下文和开发者的意图,智能推荐可以补充的API、模块、变量名等，辅助开发者编码。 AGI+Testing 除了文档协同和代码编写智能辅助，我觉得测试方向会是AGI的另外一个用武之地，且大有可为。 AGI+ 内部问答知识库和客户服务 目前的企业智能客服还是比较初级的，一般流程是员工发起聊天询问问题，智能客服会根据关键字给出一个或多个备选解决方法，有的还会给出相关文档链接，如果依然不能解决问题，员工可以通过智能客服转人工服务 本文总结 AGI代表了人工智能技术的最高水平,其在研发管理和研发效能方面的应用将引发革命性变化,这也是研发领域不可逆转的发展趋势。
53910编辑于 2023-05-11 - 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
《探秘神经网络：人工智能的强大引擎》
在当今科技飞速发展的时代，人工智能已经成为了热门话题，而神经网络作为人工智能的重要组成部分，正发挥着越来越关键的作用。那么，什么是神经网络呢？它在人工智能中又有哪些令人瞩目的应用呢？ 二、神经网络在人工智能中的应用 1. 图像识别 神经网络在图像识别领域取得了巨大的成功。通过对大量图像数据的学习，神经网络可以自动提取图像中的特征，并对不同的图像进行分类和识别。 语音识别技术可以用于智能语音助手、语音翻译、语音输入等领域，为人们的生活和工作带来了极大的便利。 3. 自然语言处理 在自然语言处理领域，神经网络可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。 智能推荐系统 神经网络可以用于构建智能推荐系统，根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的产品和服务。 三、总结 神经网络作为人工智能的重要组成部分，具有强大的学习和适应能力，可以处理各种复杂的任务。随着技术的不断进步，神经网络在人工智能中的应用将会越来越广泛，为人们的生活和工作带来更多的创新和变革。
38810编辑于 2024-12-09 - 来自专栏IT创事记
藏在“跳动火山”里的企业智能增长引擎
6月10日，字节跳动旗下面向企业的智能科技品牌——火山引擎将首次公开亮相。 据IT创事记消息，基于字节跳动对工具运用和数据驱动理念的推崇，及其多年沉淀的技术和方法，火山引擎致力于打造助力企业智能增长的发动机。 智能增长技术是火山引擎的灵魂。它是基于大数据、人工智能、云基础服务等能力，结合字节跳动的增长实践和方法论，打造出的一系列智能应用和技术平台体系。 “成为全球领先的智能增长技术引擎，企业信赖的合作伙伴”——火山引擎起步时的定位脚踏实地，又志存高远。从智能应用产品、行业解决方案、业务增长服务和智能技术架构四个层面，可以窥探火山引擎的核心价值。 智能增长技术整体架构与落地方式 体验构建、数据决策、技术创新是火山引擎智能增长能力的三大战略控制点。
54520编辑于 2022-08-30 - 来自专栏祝威廉
SQL智能代码补全引擎【sql-code-intelligence】介绍
sql-code-intelligence 支持标准的Spark SQL补全，也支持[MLSQL](allwefantasy/mlsql)语法补全。
1.5K40编辑于 2022-04-25 腾讯云智能体开发平台 × DeepSeek：打造企业智能化转型新引擎
引言在人工智能技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）已经成为推动企业数字化转型的重要工具。 在这篇文章中，我将结合自己的经验，分享如何利用这一平台快速搭建智能化应用，并探讨其在不同行业中的落地价值。一、为什么选择腾讯云智能体开发平台 × DeepSeek？ 1.1 腾讯云智能体开发平台的核心优势腾讯云智能体开发平台是一个面向企业客户及开发者的知识应用构建平台，旨在帮助企业更高效地利用大语言模型技术。 无缝对接现有系统：无论是企业内部的知识库，还是外部的业务系统，都可以轻松集成，实现智能化升级。 为了解决这一问题，我决定基于腾讯云智能体开发平台和 DeepSeek 模型，搭建一个智能问答系统。
72910编辑于 2025-02-22- 来自专栏大数据文摘
火山引擎智能外呼联合火山引擎VeDI升级服务，让企业精准营销不再难
为了能够更加高效实现精准营销的目标，在火山语音团队强大的AI技术支持下，火山引擎智能外呼不止步于打磨高拟人的对话体验，还联动了还联动了火山引擎数智平台（VeDI）旗下客户数据平台VeCDP推出了联合解决方案 在火山引擎智能外呼中，企业可根据用户的基础属性和偏好完成精细化分层，区分不同类型用户，精准触达外呼特征人群。 火山引擎智能外呼团队表示。 此外火山引擎智能外呼还可根据通话中的实际交互走向，在通话结束后下发活动短信、发出加粉邀约等，实现完善的后链路任务。 目前，火山引擎智能外呼正面向企业市场推出诸多福利活动，进入火山引擎官网【最新活动-新用户特惠-更多产品】的【人工智能版块-智能外呼】，即可了解更多信息。 点「在看」的人都变好看了哦！
1.4K20编辑于 2023-05-22 - 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
《人工智能：经济增长新引擎与政策引导之路》
一、人工智能对经济增长和生产力提升的潜在贡献 1. 提高生产效率 人工智能可以自动化许多重复性、繁琐的任务，使企业能够更高效地运营。 行业案例研究 对不同行业中人工智能的应用进行案例研究，可以深入了解人工智能对特定行业的生产力提升和经济增长的影响。 例如，通过收集企业的生产数据、销售数据、客户反馈等信息，建立人工智能应用效果的评估模型，分析人工智能对企业绩效的影响。 三、制定政策促进人工智能健康发展 1. 加大研发投入 政府应加大对人工智能研发的投入，支持高校、科研机构和企业开展人工智能技术的研究和创新。同时，鼓励企业与高校、科研机构合作，共同推动人工智能技术的发展。 2. 培养人才 人工智能的发展需要大量的专业人才。政府应加大对人工智能教育的投入，培养更多的人工智能工程师、数据分析师、算法设计师等专业人才。同时，鼓励企业开展内部培训，提高员工的人工智能素养。 3.
34810编辑于 2024-12-09
腾讯云开发者
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