Transformacja danych strukturalnych za pomocą SAP-RPT-1.5

Operacjonalizacja relacyjnego, wstępnie wytrenowanego modelu transformatora SAP i uzyskiwanie analiz predykcyjnych na podstawie danych przedsiębiorstwa bez tworzenia modeli od podstaw.
Mężczyzna pracujący na laptopie, z obrazami interfejsu użytkownika placu zabaw SAP RPT-1 i środowiskiem testowym dla analiz predykcyjnych z tabelaryczną sztuczną inteligencją na danych ustrukturyzowanych.

Co to jest SAP-RPT-1.5?

SAP-RPT-1.5 to relacyjny wstępnie wytrenowany model transformatora, który wykorzystuje uczenie kontekstowe do dostarczania dokładnych analiz predykcyjnych na podstawie ustrukturyzowanych danych biznesowych.

placeholder

Model AI SAP-RPT-1.5 jest dostępny z:

  • Wstępna analiza ustrukturyzowanych danych w celu wyeliminowania kosztownego i czasochłonnego uczenia się modelu.

  • Uczenie kontekstowe, które dostarcza wiarygodnych prognoz w czasie rzeczywistym ze zmieniającymi się i niekompletnymi danymi.

  • Wbudowany nadzór, niezawodność i wyjaśnialność, które umożliwiają kompleksowe zarządzanie lejkiem sprzedaży za pomocą.

  • Dwie wersje komercyjne w hubie generatywnej sztucznej inteligencji, każda dostrojona dla innej szybkości i dokładności.

Główne korzyści

Skróć czas potrzebny na wgląd w dane

Natychmiast wdrażaj predykcyjną sztuczną inteligencję dla ustrukturyzowanych danych i skracaj tygodnie przygotowania danych do kilku godzin bez potrzeby uczenia maszynowego lub specjalistycznej wiedzy w zakresie modeli..*

Generuj dokładne analizy na podstawie niedoskonałych danych

Osiągnij do 2X jakości prognoz w porównaniu z wąskimi modelami AI i 3,5X w porównaniu z modelami językowymi, nawet jeśli dane biznesowe są niekompletne lub zmieniają się. SAP RPT-1.5 Odporna architektura została zaprojektowana tak, aby radzić sobie z rzeczywistymi wyzwaniami dotyczącymi jakości danych, które ograniczają tradycyjne modele..*

Skalowanie potencjału predykcyjnego w całym przedsiębiorstwie

Korzystaj z jednego modelu klasyfikacji i regresji we wszystkich jednostkach biznesowych i scenariuszach, upraszczając wdrożenie i zmniejszając potrzebę stosowania wielu modeli predykcyjnych specyficznych dla danego przypadku użycia.

Najważniejsze funkcje

placeholder

Interfejs API szkolenia kontekstowego

SAP-RPT-1.5 przetwarza zadania klasyfikacji i regresji z wykorzystaniem istniejących źródeł danych biznesowych lub rekordów przykładowych dostarczonych bezpośrednio w wywołaniach API. Model identyfikuje wzorce danych w ramach kontekstu danych każdego żądania w celu wygenerowania dokładnych prognoz.

Wstępnie wyszkolona architektura relacyjna

Rozwiązanie SAP RPT-1.5, oparte na wiedzy o strukturach tabelarycznych, relacjach danych i logice biznesowej, obsługuje ustrukturyzowane zbiory danych, zmieniając wartości i formaty danych przedsiębiorstwa bez niestandardowego przetwarzania wstępnego lub projektowania funkcji.

Tabelaryczne workflow orkiestracji

Operacjonalizacja rozwiązania SAP RPT-1.5 dzięki ujednoliconej platformie klasy korporacyjnej, która wbudowuje analitykę predykcyjną w pipeline i zarządza nimi dzięki wbudowanemu zarządzaniu, niezawodności i wyjaśnialności.

Dwie wersje dla nieskończonych możliwości przypadku użycia

SAP-RPT-1.5-mały

  • Niskie opóźnienie.

  • Wysoka przepustowość prognozy.

  • Podstawowe przypadki użycia prognozy.

SAP RPT-1,5-duży

  • Wysoka dokładność.

  • Najniższe wskaźniki błędów.

  • Złożone przypadki użycia prognozy.

Zasoby

placeholder

ConTextTab: Nauka danych tabelarycznych uwzględniająca semantykę

ConTextTab łączy semantykę modelu językowego z natywną wydajnością tabeli, aby osiągnąć wysoką wydajność w rzeczywistych biznesowych tabelarycznych zadaniach predykcji.

placeholder

Szkolenie kontekstowe dla danych relacyjnych

Dowiedz się więcej o rewolucyjnym, tabelarycznym modelu bazowym firmy SAP, który wykorzystuje szkolenia kontekstowe do obsługi zadań predykcji w przedsiębiorstwie bez niestandardowych szkoleń.

Najczęstsze pytania

Model RPT to system AI wstępnie przeanalizowany na dużych, ustrukturyzowanych, relacyjnych zbiorach danych w celu poznania wspólnych tabelarycznych wzorców danych. W przeciwieństwie do dużych modeli językowych przetwarzających sekwencje tekstowe, SAP-RPT-1.5 jest przeznaczony do analizy relacji w ustrukturyzowanych danych, takich jak rekordy sprzedaży, transakcje finansowe, tabele wydajności dostawców lub metryki zasobów ludzkich.

Uczenie kontekstowe umożliwia modelowi błyskawiczne zrozumienie wzorców i natychmiastowe dostosowanie się do nowych scenariuszy z przykładowych rekordów w wywołaniu API w celu zapewnienia natychmiastowych i dokładnych prognoz kontekstowych.

Tak. SAP-RPT-1 można bezpłatnie przetestować na placu zabaw SAP RPT dostępnym pod adresem https://rpt.cloud.sap . Skonfiguruj scenariusze prognozy i oceń wydajność modelu za pomocą intuicyjnego, interaktywnego interfejsu do testowania klasyfikacji wieloklasowej i regresji numerycznej przy użyciu własnego pliku danych CSV lub przykładów dostarczonych przez SAP. Plac zabaw SAP RPT zostanie zaktualizowany do wersji SAP-RPT-1.5 pod koniec września 2026 r.

Tak. Wersja open source sap-rpt-1-oss jest dostępna na Hugging Face i GitHub do celów badawczych i niekomercyjnych. SAP-RPT-1.5 jest dostępny tylko w hubie generatywnej sztucznej inteligencji SAP w dwóch wersjach komercyjnych.

Funkcja workflow orkiestracji tabelarycznej (ogólnie dostępna pod koniec 2026 r.) będzie obsługiwać model. Funkcja będzie dostarczana w hubie generatywnej sztucznej inteligencji SAP, dostępna za pośrednictwem interfejsów API i uruchamiana z modułami wyboru kontekstu i modelu. Workflow usunie potrzebę ręcznej inżynierii kontekstu i obsługi modelu, automatycznie wybierając właściwy kontekst, budując wywołanie API i zwracając prognozy w oparciu o wiersze zapytania dostarczone w czasie wykonania.

Tak, możliwość obserwacji modelu (ogólnie dostępna w lipcu 2026 r.) zwiększy zaufanie i przejrzystość poprzez prognozy, szczegółowy wpływ czynnika i atrybucję danych – uzupełniając najlepsze prognozy i rozszerzenia przedziału wiarygodności już w SAP-RPT-1.

* Oczekiwane wyniki w przypadku firmy z branży towarów konsumpcyjnych, 1 mld EUR przychodu i 2000 pracowników. Roczne korzyści wynikają z co najmniej jednego czynnika generującego wartość. Źródło: SAP Value Management.

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