近期，我们注意到多家企业纷纷接入DeepSeek模型，但基于对技术适配性与业务场景的长期考量，布莱克数智投融资系统（简称“BAiFS系统”）选择了当前深度集成的通义千问。
这一决策的核心在于——通义千问在复杂文本解析与专业语义理解上展现出的显著优势，能更精准地支撑企业级场景需求。
底层架构：LLM+RAG双引擎驱动
心流慧估BAiFS系统*的底层架构是基于慧GPT中的LLM大语言模型和RAG架构（Anything LLM检索增强模型）等技术构建的。
它们赋予了慧GPT强大的语言理解和生成能力，使其能够处理各种复杂的自然语言任务。
这两大技术在【闪估】与【慧·BP】Ai产品中都有重要应用。
*BAiFS系统为企业在投融资过程中遇到的各种难题提供一站式解决方案。
应用场景深度适配
1、闪估产品 —— LLM大语言模型的高效运用
闪估：心流慧估自主研发的一款Ai产品，专注于为广大中小企业提供高效便捷的估值服务。它依托于AIGC技术和统计分析方法，快速给出企业的合理估值并给各项指标打分，用户可以在几分钟内获得所需结果。闪估的操作也非常简便，无论用户是否具有财务知识，都能通过其简洁的界面轻松上手。
使用入口：曼殊AI小程序→闪估→立即估值
在我们的闪估产品中，LLM大语言模型发挥着至关重要的作用。
当用户在线完成企业估值后，系统会根据生成的估值报告内容，激活已被训练好的 “小V” 估值助手。
用户可以针对报告中的任何疑问或需要进一步深入了解的内容，向 “小V” 提问。
该图为对“小V”拟提问
“小V” 估值助手凭借其背后强大的LLM大语言模型，能够准确理解用户的问题意图，并结合估值报告中的详细信息，快速给出精准、专业的回答。
该图为“小V”对上图问题的拟回答
这种交互式的问答模式，不仅提升了用户对估值结果的理解和把握，还为企业在估值过程中可能遇到的各种问题提供了及时、有效的解决方案，极大地提高了估值工作的效率和质量。
2、慧・BP 产品 —— LLM+RAG
慧·BP：一款功能强大的商业计划书自动生成系统，它能够帮助企业快速、高效地生成专业的商业计划书，并提供深入的市场分析和策略建议，优化商业计划书内容，辅助企业做出更加明智的决策。
使用入口：心流网→Ai BP→慧·BP
慧・BP产品更加充分地展现了LLM大语言模型与RAG架构的协同优势。
该图为BP助手框
其 RAG 架构具体运作流程如下：
1文档上传与向量化 ：用户首先将企业文档上传到 “预设知识库”。随后，LLM大语言模型会对这些文档进行向量化处理，即将文档中的文本内容转化为计算机能够理解和处理的向量表示形式。这一步骤是实现文档信息高效检索和匹配的关键，通过向量化，文档中的语义信息得以被精确地编码和存储。
2存储与检索匹配 ：经过向量化处理的文档会被存入ES数据库。当用户向BP助手提出问题时，问题会被转换成相应的向量表示，然后系统会在ES数据库中进行匹配。这种基于向量的匹配方式能够快速找到与问题最相关的文档内容，大大提高了检索的准确性和效率。
3答案生成与返回 ：将匹配到的问题和文档内容发给LLM大语言模型后，模型会根据这些信息生成精准的答案，并将其返回给用户。这一过程充分利用了LLM大语言模型强大的语言生成能力和RAG架构的精准检索能力，确保用户能够获得既准确又详细的答案，满足用户对企业文档中各种信息的查询需求，为企业的商业计划书制作、项目汇报等提供有力支持。
BAiFS系统选择深度集成通义千问作为其核心技术支持，是基于对技术适配性与业务场景需求的深思熟虑。通义千问在复杂文本解析与专业语义理解上的卓越表现，不仅为BAiFS系统提供了强大的语言理解和生成能力，还通过LLM大语言模型与RAG架构的协同应用，在【闪估】与【慧·BP】两大Ai产品中实现了高效、精准的智能化服务。
未来，随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，BAiFS系统将继续深化与通义千问等先进技术的融合，不断提升智能化服务水平，为企业投融资过程提供更加全面、高效、精准的解决方案，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。
