Transformă datele structurate cu SAP-RPT

Operationalizați modelul relațional Transformer preantrenat al SAP pentru a obține analize predictive și explicabile din datele companiei, fără a construi modele de la zero.
Bărbat care lucrează pe laptop, cu imagini ale interfeței de utilizator a mediului de playground și testare SAP RPT-1 pentru analize predictive cu AI tabelar pe date structurate.

Ce este SAP-RPT?

SAP-RPT este un model Transformer relațional preantrenat, complet gestionat, care utilizează învățarea în context pentru a oferi analize predictive precise și explicabile din date de afaceri structurate.

placeholder

Modelul tabelar SAP-RPT include:

  • Preantrenare pentru date structurate pentru a elimina antrenarea costisitoare și consumatoare de timp a modelelor.

  • Învățare în context care oferă predicții fiabile, în timp real, în condițiile unor date incomplete și în schimbare.

  • Control, fiabilitate și explicabilitate integrate, care permit gestionarea end-to-end a pipeline-urilor cu.

  • Două versiuni comerciale în hub-ul de inteligență artificială generativă, fiecare optimizată pentru un echilibru diferit între viteză și precizie.

Beneficii cheie

Accelerează obținerea de analize

Implementați predicțiile instantaneu, reducând săptămânile de pregătire a datelor la ore, fără antrenarea modelelor sau expertiză ML specializată.

Generați analize exacte din date imperfecte

Obțineți o calitate a predicției de până la 2X comparativ cu modelele AI restrânse și de 3,5X comparativ cu modelele lingvistice, chiar și atunci când datele de afaceri sunt incomplete sau se modifică. Arhitectura rezilientă a SAP-RPT, învățarea în context și analizele explicabile ajută la identificarea semnalelor care determină rezultatele, abordând în același timp provocările legate de calitatea datelor.*

Scalați puterea predictivă în întreaga companie

Utilizați un singur model pentru clasificare și regresie în cadrul unităților de afaceri și scenariilor, simplificând implementarea și reducând necesitatea mai multor modele predictive specifice cazurilor de utilizare.

Caracteristici cheie

placeholder

API de învățare în context

SAP-RPT procesează sarcini de clasificare și regresie utilizând surse de date de afaceri existente sau înregistrări eșantion furnizate direct în apeluri API. Modelul identifică tipare de date în contextul de date al fiecărei solicitări pentru a genera predicții precise.

Arhitectură relațională preantrenată

Construit cu o înțelegere inerentă a structurilor tabelare, a relațiilor dintre date și a logicii de afaceri, SAP-RPT gestionează seturi de date structurate, valori în schimbare și formate de date corporative fără preprocesare personalizată sau inginerie a caracteristicilor.

Fluxuri de lucru tabulare de orchestrare

Operaționalizați SAP-RPT cu capabilități de orchestrare AI Core pentru a încorpora informații predictive în pipeline-uri și a le gestiona cu guvernanță, fiabilitate și explicabilitate integrate.

ACHIZIȚIONAȚI

Opțiuni de preț

Oferim trei opțiuni diferite de tarifare SAP BTP. Aceste tipuri de cont vă permit să vă testați scenariile și oferă, în general, opțiunea de a face upgrade la planuri de servicii cu plată.

Două versiuni pentru posibilități infinite de cazuri de utilizare

SAP-RPT

  • Latență scăzută

  • Debit ridicat de predicție

  • Complet capabil să gestioneze majoritatea scenariilor predictive

SAP-RPT Large

  • Acuratețe ridicată

  • Cele mai scăzute rate de eroare

  • Cazuri de utilizare a predicțiilor complexe

Resurse

placeholder

SAP‑RPT: predicții pentru întreprinderi direct din datele dvs. structurate

Accesați fișa modelului pentru cea mai recentă versiune SAP-RPT pentru îndrumări privind utilizarea prevăzută, performanța, limitările și implementarea responsabilă a acestuia cu date de afaceri structurate.

placeholder

SAP-RPT-1.6 este disponibil acum pentru toată lumea

Cea mai recentă versiune SAP-RPT-1.6, disponibilă acum prin biblioteca de modele din AI Core, cu îmbunătățiri și care ajută afacerile să ia decizii mai de încredere cu AI tabelar.

placeholder

ConTextTab: învățare bazată pe semantică pentru date tabulare

ConTextTab îmbină semantica modelelor lingvistice cu eficiența nativă tabelară pentru a obține performanțe înalte în sarcini reale de predicție tabelară de afaceri.

placeholder

Învățare în context pentru date relaționale

Citiți mai multe despre modelul de bază revoluționar, nativ pentru tabele, al SAP, care utilizează învățarea în context pentru a gestiona sarcini de predicție pentru companii fără antrenare personalizată.

Întrebări frecvente

Un model de fundație tabelar este un model AI preantrenat, conceput să înțeleagă rândurile, coloanele și relațiile din datele structurate, permițând realizarea de predicții pentru diverse sarcini fără a antrena un model separat. Spre deosebire de modelele lingvistice de mari dimensiuni (LLM-uri), care procesează textul prin conversia datelor într-o singură secvență, un model de fundație tabelar precum SAP-RPT este conceput să păstreze relațiile din datele structurate provenite din surse precum înregistrările de vânzări sau tranzacțiile privind performanța furnizorilor. Acest lucru permite obținerea unor rezultate și predicții AI mai precise în contextul unui anumit domeniu, al unei anumite activități și al unui anumit proces de afaceri.

Învățarea în context permite modelului să înțeleagă tipare din mers și să se adapteze instantaneu la scenarii noi pe baza înregistrărilor de exemplu din apelul dvs. API, pentru a oferi predicții contextuale imediate și exacte.

Da. Cea mai recentă versiune SAP-RPT poate fi testată gratuit în SAP-RPT playground, la https://rpt.cloud.sap. Configurați scenarii de predicție, evaluați performanța modelului, generați predicții și modificați datele și interacționați cu acestea în limbaj natural. SAP-RPT oferă analize privind modificările datelor și evidențiază relațiile din datele dvs. Explorați tiparele statistice detectate de model printr-o interfață intuitivă pentru testarea clasificării multiclasă și a regresiei numerice, utilizând fișierele CSV proprii sau exemplele furnizate de SAP.

Da. O versiune open-source pentru SAP-RPT este disponibilă pe Hugging Face și GitHub pentru cercetare și scopuri necomerciale. Versiunile comerciale sunt disponibile pentru clienți prin biblioteca de modele din SP AI Core.

Capabilitatea de flux de lucru de orchestrare tabulară (disponibilă la nivel general la sfârșitul anului 2026) va operaționaliza modelul de bază tabular SAP-RPT. Capabilitatea de orchestrare va fi livrată pe SAP AI Core, accesibilă prin API-uri și lansată cu module de selectare a contextului și de selectare a modelului. Fluxul de lucru va elimina necesitatea ingineriei manuale a contextului și a gestionării modelelor prin selectarea automată a contextului corect, construirea apelului API și returnarea predicțiilor pe baza rândurilor de interogare furnizate la rulare.

Da. Observabilitatea modelului (disponibilă la nivel general în iulie 2026) va spori încrederea și transparența prin predicții, impactul detaliat al factorilor și atribuirea datelor, completând predicțiile top-k și îmbunătățirile aduse intervalului de încredere deja existente în SAP-RPT.

Da. Modelul denumit anterior versiunea mică este acum pur și simplu modelul SAP-RPT standard, care este pe deplin capabil să gestioneze majoritatea scenariilor predictive, oferind latență redusă, viteză mare și acuratețe ridicată.

O fișă de model este o documentație tehnică standardizată care descrie scopul, capabilitățile, utilizările prevăzute, rezultatele evaluării, limitările și considerentele privind utilizarea responsabilă ale unui model de fundație tabular. Aceasta îi ajută pe utilizatorii tehnici și de afaceri să evalueze dacă un model este adecvat pentru un anumit caz de utilizare și să îl implementeze cu măsuri de protecție corespunzătoare.

Explorați fișele de model pentru versiunea SAP-RPT pe care intenționați să o evaluați sau să o utilizați:

*Cifre presupuse pentru o companie de produse de consum cu venituri de 1 miliard de euro și 2.000 de angajați. Beneficiile anuale rezultă din unul sau mai mulți factori determinanți de valoare. Sursă: SAP Value Management.
**Declinarea responsabilității legale: Se aplică costuri de optimizare pentru token și post-promoție

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