借助 SAP-RPT,转换结构化数据

将 SAP 的关系型预训练转换器模型投入实际应用,无需从零开始构建模型,即可从企业数据中获取预测性、可解释的洞察。
一位男士使用笔记本电脑办公,旁边的图片上显示 SAP RPT-1 playground 的用户界面及测试环境,正利用表格 AI 基于结构化数据开展预测分析。

什么是 SAP-RPT?

SAP-RPT 是一种全托管的关系型预训练转换器模型,采用情境式学习方法,基于结构化业务数据提供准确、可解释的预测性洞察。

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SAP-RPT 表格模型包括:

  • 针对结构化数据进行预训练,无需投入高昂成本和大量时间进行模型训练。

  • 展开情境式学习,在数据不断变化或不完整的情况下,仍可提供实时、可靠的预测结果。

  • 内置治理机制,并保障可靠性与可解释性,支持端到端的渠道管理。

  • SAP AI Core 中提供多个版本,帮助您平衡成本、性能和准确性。

 

主要优势

加速获取洞察

即时部署预测功能,将数周的数据准备时间缩短至数小时,无需进行模型训练或具备机器学习方面的专业知识。

即使数据不完善,也能生成准确洞察

即便面对不完整或动态变化的业务数据,预测质量最高仍可达到专用 AI 模型的 2 倍、语言模型的 3.5 倍。SAP-RPT 的弹性架构、情境化学习和可解释洞察有助于识别驱动结果的信号,同时应对数据质量挑战。*

规模化提升整个企业的预测能力

使用一个表格基础模型,即可跨业务单元和场景完成分类、回归、时间序列分析和预测。这简化了部署,并减少为多个特定用例训练和维护独立预测模型的需求。

关键功能

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基于情境的学习 API

SAP-RPT 可以使用 API 调用直接提供的现有业务数据源或示例记录,处理分类和回归任务。这款模型可在每个请求的数据情境中识别数据模式,进而生成准确的预测结果。

预训练的关系架构

SAP-RPT 具备对表格结构、数据关系和业务逻辑的天然理解能力,无需进行自定义预处理或特征工程,即可直接处理结构化数据集、不断变化的值和企业数据格式。

表格编排工作流

借助 SAP AI Core 的上下文注册与选择等能力编排 SAP-RPT,可将预测智能嵌入管道。通过内置治理、可靠性和可解释性来管理预测和表格 AI 工作流。

定价选项

我们提供三种不同的 SAP BTP 定价选项。这些账户类型让你可以测试自己的场景,并且通常可以选择升级到付费服务计划。

Pay-As-You-Go for SAP BTP for cloud test, demo, and development

Included:

This is a non-productive and non-commercial tenant for test, demo, and development purposes only (check out Use Rights | Access Pay-As-You-Go).

This edition is exclusively available for partners.

Payment method:

Invoice is supported for all countries.

Click on the “Configure to see price” button to find out if credit card is supported in your country.

  • 以 1 Flat Fee 为计费单位
  • 最短合同期限:3 months
  • 自动续订
  • 查看全部定价详情
条款与条件

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两大版本,支持无限用例

SAP-RPT

  • 减少延迟

  • 预测吞吐量更高

  • 处理大多数预测场景

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  • 提高准确性

  • 降低出错率

  • 在复杂预测用例方面表现出色

资源

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SAP‑RPT:直接利用您的结构化数据进行企业级预测

查看 SAP-RPT 最新版本的模型卡,了解其预期用途、性能、局限性,以及如何使用结构化业务数据负责任地部署该模型。

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SAP-RPT-1.6 现已全面上线

SAP-RPT-1.6 最新版本现已通过 AI Core 中的模型库提供,包含多项增强功能,帮助企业借助表格 AI 做出更可信的决策。

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ConTextTab:面向表格数据的语义感知学习

ConTextTab 将语言模型语义与表格原生的高效处理能力相结合,能够在执行真实的业务表格预测任务时展现出卓越性能。

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面向关系型数据的上下文学习

深入了解 SAP 革命性的表原生基础模型,该模型使用情境式学习技术处理企业预测任务,而无需进行定制化训练。

常见问题

表格基础模型(TFM)是一种预训练 AI 模型,旨在理解结构化数据中的行、列和关系,从而无需为每项任务单独训练模型,即可跨任务实现预测。

大语言模型通过将数据转换为单一 Token 序列来处理文本;与此不同,SAP-RPT 等表格基础模型旨在保留来自销售记录或供应商绩效交易等来源的结构化数据内部关系。这使 AI 能在特定业务领域、活动和流程背景中生成更准确的输出和预测。

上下文学习让 SAP-RPT 模型能够即时理解模式,并根据 API 调用中包含的示例记录快速适应新场景。上下文注册与选择有助于识别最相关的表和列,从而生成准确预测。

可以。你可以通过 SAP-RPT playground 或 SAP AI Core 试用版免费测试 SAP-RPT 的最新版本。配置预测场景、评估模型性能、生成预测、查看用于解释预测结果的行和列,并用自然语言与数据交互。企业可以使用自己的 CSV 文件或 SAP 提供的示例,测试多级分类和数值回归。

有。SAP-RPT 的开源版本已在 Hugging Face 和 GitHub 上提供,可用于研究和非商业用途。商用版本通过 SAP AI Core 中的模型库向客户提供。

表格编排工作流可自动实现 SAP-RPT 表格基础模型专用的表格和预测能力。表格编排在 SAP AI Core 上交付,可通过 API 访问,并内置跨数据源的集成,以及上下文注册、选择和管理能力。这一新的工作流选项通过自动选择合适的上下文、构建 API 调用,并根据运行时提供的查询行返回预测,免除了手动进行上下文工程和模型处理的需要。

模型卡片是一种标准化技术文档,用于描述表格基础模型的目的、能力、预期用途、评估结果、局限性和负责任使用考量。它帮助技术和业务用户评估某个模型是否适合特定用例,并在适当保障措施下部署该模型。

 

查看您计划评估或使用的 SAP-RPT 版本的模型卡片:

* 数据基于年收入 10 亿欧元、员工 2,000 人的消费品企业,年度收益来自一个或多个价值驱动因素。资料来源:SAP Value Management。