用友YonGPT大模型通过上下文记忆、知识/库表索引、Prompt工程、Agent执行、通用工具集等扩充专业能力，为企业提供财税、人力、供应链等领域的智能化服务，帮助提高经营决策水平和业务运营效率。
针对LLM记忆力有限的情况，用友的做法是把已经有既定流程和明确规则的事项交由用友BIP企业服务领域原有的产品功能去做，把感性的、推理性事项比如沟通交流等与人脑思维意识接近的事项交给大模型完成。
大模型是否好用，与预训练数据质量息息相关。在这方面，用友利用LLM对过往服务过的数十个行业、以财务、人力、供应链等为核心的多领域通用数据进行训练，并在此基础上构建了包含语义逻辑、内容生成、多轮对话、知识问答、角色扮演等在内的通用能力知识框架，最终实现业务运营、人机交互、知识生成及应用生成4个方面的企业智能化。具体来说：
- 在业务运营方面，YonGPT通过深入分析企业运营数据，识别潜在业务风险和预测新机会，并提出智能化解决方案，以期达到提高经营决策水平和业务运营效率的目标；
- 在人机交互上，YonGPT借助LLM强大的自然语言处理能力，构建用户和企业应用之间的桥梁，帮助用户实现不同应用的调用、连接和组装；
- 在知识生成方面，YonGPT从海量行业、企业数据和信息中提取、整合知识，生成新的有价值的知识内容，以帮助企业进行各种行为化、人机化的智能问答；
- 此外，基于对用户需求、企业业务和数据特征的理解，YonGPT还可以自动生成具有语义化能力的应用程序，提升企业个性化应用服务的创建效率。
从具体的场景应用看，YonGPT提供包括企业经营洞察、智能订单生成、供应商风控、动态库存优化、智能人才发现、智能招聘、智能预算分析、智能商旅费控、代码生成等在内的数十种基于企业服务大模型赋能的智能应用。下一步，对于更复杂的行业应用场景，还支持对行业模型精调。
目前，为了给大模型的构建和服务提供稳定有效的支撑，用友还进一步介绍，YonGPT集成了多种开发工具和优化算法，比如数据管理、大模型精调、大模型评估优化、大模型推理和插件服务等功能。
当软件被LLM重塑，对于ERP来说，原本其因横跨多部门、多角色、多数据的状况被极大地化繁为简，用户的工作模式发生了根本性的改变——通过自然语言给LLM下达目标指令、调动其他软件API完成任务，进一步提升了软件服务和用户体验。
用友YonGPT集成了多种开发工具和优化算法，支持数十种基于企业服务大模型的智能应用。未来，会进一步精调行业模型，为更复杂的行业应用场景提供优化支持，实现企业服务的持续优化。
