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Grab：面向员工的通用AI服务
- 企业
- Grab
- 国家
- 新加坡
- 实施阶段
- 运营中
- 资料发布
- 日期依据
- 资料发布的时间，可能与启用日期不同。
- 依据核验方式
- 阅读原文正文
业务问题
Grab的机器学习平台团队被用户咨询淹没。问题都涌进Slack频道，值班工程师要花时间回答重复的问题。负责人先尝试做一个读取平台文档来回答的聊天机器人。但GPT-3.5-turbo一次只能处理8,000个token，超过20,000词的文档必须压缩到800词以下，这种做法难以扩展。
使用的技术与数据
负责人转换思路，决定做一个公司内部专用的ChatGPT。他扩展了开源框架chatbot-ui，接入Google登录，并连接到内部模型服务平台catwalk，用一个周末做出来后在公司内部发布。GrabGPT走专用链路运行，公司数据不会外流。它不绑定单一厂商的模型，可以使用OpenAI、Claude、Gemini等模型。所有对话都留有审计记录，数据安全与治理团队可以查看。
成果
第一天有300人注册，第二天600人，第一周又增加900人。第三个月用户超过3,000人，日活跃用户为600人。作者写道，现在几乎所有员工都在用GrabGPT。在无法使用ChatGPT的地区，员工也能用上同样的工具。
局限与待解问题
用户数量是作者给出的数字。原文中没有显示节省工时或全公司生产率变化的数据。
来源
- From failure to success: The birth of GrabGPT, Grab’s internal ChatGPTengineering.grab.com, 查阅
本案例根据公开资料整理，并非 ATF Works 客户的成果。