重新思考RFPs：人工智能如何可以简化和优化提案回复流程

在需求书（RFPs）的世界中，一切都是乏味的。从筛选数页的要求到撰写引人注目的回复，团队经常花费无数个小时进行这个过程，却没有任何保证能获得有利的结果。在Neudesic最近的OpenAI黑客马拉松上，我们的团队着手解决这个紧迫的挑战。

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问题：风险与回报

对全球各个组织来说，应对RFP（请求提案）是一项繁琐的任务。它涉及到：

• 仔细审查RFP
• 评估其可行性
• 收集关键数据
• 最后，构建一个全面的回答

鉴于这些严格的步骤，团队常常发现自己感到不知所措，一次只能处理很少的RFP。这不仅限制了他们追求更多机会的能力，还降低了整体效率。此外，行业趋势表明，手动处理RFP响应既繁琐又低效。随着企业竞争日益激烈，对简化的RFP解决方案的需求比以往任何时候都更加迫切。

为什么现有的解决方案不够好

传统的RFP响应流程存在一些痛点：

• 高成本和时间投入: 制作一个有影响力的RFP回应不仅耗时（通常需要1-2个月），而且成本高昂，有时可达20万美元。
• 重复的努力：RFP流程的主要部分涉及到重新访问先前解决的问题，导致重复努力和浪费资源。

时下需要的是一个既能够解决这些挑战，又能通过优化流程增加价值的解决方案。

解决方案：AI 助力的 RFP 生成器

我们的解决方案由Azure OpenAI提供支持，承诺改变RFP领域。它的核心是一种“扫描到文本”的解决方案，旨在阅读RFP并生成具有稳定性的提案回复。关键特点包括：

• 直观的用户界面：与基于人工智能的RFP响应系统进行无缝互动。
• 提示工程：优化提示确保人工智能生成的回答相关性和准确性。
• 细粒度控制：用户可以上传RFP文件以进行定制的内容生成过程。
• 支持细节文件：可以添加补充文件以获得更全面的人工智能回应。
• 实时协作：团队成员可以实时协同改进人工智能生成的回应。
• 导出选项：最终的回应可以导出为标准格式，以便领导层审查。

好处和优势：

我们基于人工智能的RFP响应生成器不仅仅将响应过程自动化，还彻底改变了它。以下是一些令人信服的优点：

• 提升增长机会：专门为公共部门量身定制，开辟新的增长途径。
• 成本和时间节省：在传统时间的一小部分内生成高质量的投标响应，从而实现大量节省。
• 更高的营收潜力：抓住新的市场机遇，推动盈利能力增长。
• 有效贡献：促进团队之间的协作，使RFP流程更加协调高效。
• 生成AI的采用：通过利用先进人工智能的力量，实现持续且更快的RFP获胜。

技术细节分析

我们基于AI的RFP生成器是技术、编写RFPs的经验和创建高效工作流程的专业知识的结合。

以下是我们解决方案的技术结构概述：

• 核心组件：该解决方案集成了React UI、Azure函数、Blob存储、Blob队列、Cosmos DB、Weaviate Vector DB、Docker、表单识别器和OpenAI。这些组件之间无缝交互，提供了完整的RFP响应生成体验。
• 文档上传流程：用户可以发起文档上传，选择文件并指定其类型。每个文件都会在Cosmos DB中进行注册，并分为请求（RFP）或响应（支持文档）进行分类。一旦注册完成，文件将存储在Azure Blob存储中，具体路径基于其类别。为了从文件中提取文本，将触发Azure表单识别器，重点关注段落数组中的信息。
• 用户查询交互：用户可以提出查询，从请求或响应集合中进行选择。对向量数据库执行搜索，并将前几条记录连同用户的提示发送到OpenAI。聊天序列将保留用户的交互记录，直到用户完成他们的会话。
• 基础技术：我们的解决方案主要借助Azure Open AI进行文本摘要和关键信息提取。用户界面由React提供支持，Microsoft的Semantic Kernel用于编排用户与基础模型和AI基础设施的交互。

指南、最佳实践和建议，适用于您自己的解决方案

开始使用我们的解决方案来简化您的RFP流程吗？以下是一些专家建议，以确保成功的实施：

• 从小开始，逐渐扩大规模：我们建议最初针对RFP流程的特定段进行定位。在收集反馈并增加信心的同时，扩展解决方案的功能。
• 合作和用户参与：早期参与关键利益相关者和完成RFP的人员，以确保解决方案与用户需求一致。他们的见解是无价的。
• 数据安全与隐私：优先考虑强大的安全措施，特别是在文件上传和数据提取过程中。
• 用户培训和支持：提供丰富的培训材料和快速响应的支持渠道。
• 反馈循环和迭代：建立一个持续的反馈机制，以提高系统的准确性和用户体验。
• 度量和指标：早期设定明确的关键绩效指标，如时间花费、提交量等，以评估解决方案对RFP流程和整体效率的影响。
• 灵活性和适应性：在开始构建您的工具时，要注意各种文档格式、行业特定术语以及潜在的未来增强功能。用户在这方面可以提供很大的帮助。

结论

尽管RFP（请求提案）领域存在诸多挑战，但它正呈现出创新的良机。我们的解决方案源于OpenAI Hackathon，不仅承诺解决现有的痛点，还重新定义组织机构对待RFP的方式。

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参考资料

语义内核: https://learn.microsoft.com/zh-cn/semantic-kernel/

Azure OpenAI服务：https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/ai-services/openai/

Weviate: https://weaviate.io/developers/weaviate Weviate（韦维亚特）：https://weaviate.io/developers/weaviate