Преобразование структурированных данных с помощью SAP-RPT-1.5

Операционное использование реляционной предварительно обученной модели трансформатора SAP и получение прогнозной аналитики на основе корпоративных данных без создания моделей с нуля.
Мужчина работает на ноутбуке, используя изображения пользовательского интерфейса игровой площадки SAP RPT-1 и среду тестирования для прогнозной аналитики с табличным ИИ на структурированных данных.

Что такое SAP-RPT-1.5?

SAP-RPT-1.5 – это реляционная предварительно обученная модель трансформатора, которая использует контекстное обучение для предоставления точной прогнозной аналитики из структурированных бизнес-данных.

placeholder

Модель ИИ SAP-RPT-1.5 доступна для:

  • Предварительное обучение структурированным данным, чтобы исключить дорогостоящее и трудоемкое обучение модели.

  • Обучение с учетом контекста, предоставляющее надежные прогнозы в реальном времени на фоне изменения и неполноты данных.

  • Встроенное управление, надежность и объяснимость, обеспечивающие комплексное управление воронкой продаж с помощью.

  • Две коммерческие версии в хабе генеративного ИИ, каждая из которых настроена на разный баланс скорости и точности.

Основные преимущества

Ускорение анализа

Мгновенное развертывание прогнозного ИИ для структурированных данных и сокращение недель подготовки данных до нескольких часов без необходимости в обучении модели или специализированном опыте в области МО..*

Создание точных аналитических данных на основе несовершенных данных

Достижение качества прогноза в 2 раза по сравнению с узкими моделями ИИ и 3,5 раза по сравнению с языковыми моделями, даже если бизнес-данные неполны или изменяются. SAP-RPT-1.5 Устойчивая архитектура предназначена для решения реальных проблем с качеством данных, ограничивающих традиционные модели..*

Масштабирование прогностической силы по всему предприятию

Используйте единую модель для классификации и регрессии по бизнес-единицам и сценариям, упрощая развертывание и сокращая потребность в моделях прогнозирования по нескольким сценариям использования.

Основные функции

placeholder

API обучения с учетом контекста

SAP-RPT-1.5 обрабатывает задачи классификации и регрессии с использованием существующих источников бизнес-данных или примеров записей, предоставляемых непосредственно в вызовах API. Модель определяет шаблоны данных в контексте данных каждого запроса для создания точных прогнозов.

Предварительно обученная реляционная архитектура

Система SAP-RPT-1.5, обладающая неотъемлемым пониманием табличных структур, отношений данных и бизнес-логики, обрабатывает структурированные наборы данных, изменяющие значения и форматы данных предприятия без пользовательской предварительной обработки или конструирования признаков.

Табличные потоки операций оркестрации

Операционализируйте SAP-RPT-1.5 с помощью единой корпоративной платформы, которая встраивает прогнозную аналитику в конвейеры и управляет ими со встроенным управлением, надежностью и объяснимостью.

Две версии для неограниченных вариантов использования

SAP-RPT-1.5-small

  • Низкая задержка.

  • Высокая пропускная способность прогноза.

  • Основные сценарии использования прогнозирования.

SAP-RPT-1.5-large

  • Высокая точность.

  • Наименьшая доля ошибок.

  • Сложные сценарии использования прогнозирования.

Ресурсы

placeholder

ConTextTab: обучение с поддержкой семантик для табличных данных

ConTextTab объединяет семантику языковой модели с встроенной в таблицу эффективностью для достижения высокой производительности реальных бизнес-задач прогнозирования.

placeholder

Обучение в контексте для реляционных данных

Узнайте больше о революционной модели SAP на основе таблиц, которая использует контекстное обучение для выполнения задач прогнозирования на предприятии без специального обучения.

Часто задаваемые вопросы

Модель RPT — это система ИИ, предварительно обученная на больших структурированных реляционных наборах данных для изучения общих табличных шаблонов данных. В отличие от больших языковых моделей, обрабатывающих текстовые последовательности, SAP-RPT-1.5 предназначена для понимания отношений в структурированных данных, таких как записи продаж, финансовые сделки, таблицы эффективности поставщиков или метрики управления персоналом.

Контекстное обучение позволяет модели мгновенно понимать шаблоны и мгновенно адаптироваться к новым сценариям из примеров записей в вызове API для обеспечения немедленного и точного контекстного прогнозирования.

Да. SAP-RPT-1 можно бесплатно протестировать на игровой площадке SAP RPT, доступной по адресу https://rpt.cloud.sap . Сконфигурируйте сценарии прогнозирования и оцените эффективность модели с помощью интуитивно понятного интерактивного интерфейса для тестирования многоклассовой классификации и числовой регрессии с помощью собственного файла данных CSV или предоставленных SAP образцов. В конце сентября 2026 года игровая площадка SAP RPT будет обновлена до версии SAP-RPT-1.5.

Да. Версия с открытым исходным кодом sap-rpt-1-oss доступна на Huging Face и GitHub для исследований и некоммерческих целей. SAP-RPT-1.5 доступен только в хабе генеративного ИИ SAP в двух коммерческих версиях.

Табличная функция потока операций оркестрации (обычно доступная в конце 2026 г.) оперирует моделью. Эта возможность будет поставляться в хабе генеративного ИИ SAP, доступном через API, и запускаться с модулями выбора контекста и модели. Поток операций устраняет необходимость ручного конструирования контекста и обработки моделей путем автоматического выбора нужного контекста, построения вызова API и возврата прогнозов на основе строк запроса, предоставленных во время выполнения.

Да, наблюдаемость модели (обычно доступна в июле 2026 г.) повысит доверие и прозрачность за счет прогнозов, подробного влияния факторов и атрибуции данных, что будет дополнять первые k прогнозов и расширения доверительного интервала, уже имеющиеся в SAP-RPT-1.

* Оценочные показатели для компании отрасли потребительских товаров, выручка €1 млрд и 2000 сотрудников. Ежегодные выгоды являются результатом одного или нескольких факторов ценности. Источник: SAP Value Management.

twitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixel