印度孟買和紐約2025年5月13日--Arya.ai今天宣佈推出APEXMCP（模型上下文協定）客戶端和伺服器應用程式。它是個突破性編排層，並專為轉化通用大型語言模型為可驗證領域專家而設計。Arya.aiUnveilsMCPApplicationstoTransformGenericLLMsintoDomain-SpecificExperts隨著LLM成為客戶支援、營運和合規工作過程的不可或缺一部分，便出現一個常見問題：在領域特定任務中，出現人工幻覺、不一致和低可信度。Arya.ai有何回應？這是預先訓練應用程式的模型層，並於任何LLM上包裹領域知識，從而令其值得信賴。Arya.ai的創辦人DeekshithMarla表示：「在它的核心，MCP被改編為一個編排引擎，為GenAI驅動應用程式帶來領域上下文，減少幻覺，並提升精確度。它不僅是推動更智能，而是從經驗證兼證實專業知識基礎中而得到的。」大規模領域包裹Arya的MCP支援APEX平台具備超過100個預設人工智能模型作驅動的基礎LLM，並協助團隊編寫財務、合規、私隱和客戶體驗等領域的工作流程。每個模型均經過精心設計，處理細微的領域特定任務。該等任務例如分析財務報表、信用評估、文件欺詐偵測、身分驗證、音訊分析和保險索賠處理等。多個模型可透過可搜尋目錄而得到發現，透過JSON-RPC而獲得調用，並透過APEX的無程式碼用戶介面而連結一起。無論提取資料、執行規則，還是預處理上下文，每個模型都會包裹LLM至領域為本的輸入中，並後期驗證它的輸出，而令人工智能在設計上值得信賴。隨插即用與控制MCP伺服器負責處理模型發現、執行和日誌記錄，同時MCP客戶端負責編排預處理和LLM整合。它與LLM無關，並為企業提供充分靈活度。它如何與眾不同？即可稽核的人工智能：每個模型呼叫、提示與LLM回應均會被記錄下來，確保可追溯和合規。零重寫整合：毋需使用應用程式邏輯，即可新增或交換模型。可擴展的組成：透過連結模型（如「PII編輯→情緒分析→執行摘要」）的流程，建立強大人工智能工作流程。企業用例實踐現在，銀行毋需跨多個應用程式，便可分析交易文件、評估風險和產生報告。RegTech公司可以透過完整審計追蹤，實現合規工作流程自動化。客戶體驗團隊可立即從回應中提取見解、分類支援問題，並推薦下一步。接下來舉措Arya.ai是Aurionpro旗下的公司，正在提供APEX+MCPSandbox搶先體驗。該公司透過視覺化用戶介面工程，允許企業直接試驗模組連結、LLM配置和編排。無論該平台用於自動化、風險分析、合規或客戶支援，它都有助團隊利用自己數據，迅速建立和測試領域包裹的人工智能工作流程，並具備完全控制和可追溯性。Arya.ai以MCP為中心，正在逐個模組地建立可驗證、相容兼可擴展的智能。如欲了解更多或要求示範，請瀏覽https://arya.ai或電郵至
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印度孟買和紐約 2025年5月13日 -- Arya.ai 今天宣佈推出 APEX MCP（模型上下文協定）客戶端和伺服器應用程式。它是個突破性編排層，並專為轉化通用大型語言模型為可驗證領域專家而設計。
Arya.ai Unveils MCP Applications to Transform Generic LLMs into Domain-Specific Experts
隨著 LLM 成為客戶支援、營運和合規工作過程的不可或缺一部分，便出現一個常見問題：在領域特定任務中，出現人工幻覺、不一致和低可信度。Arya.ai 有何回應？這是預先訓練應用程式的模型層，並於任何 LLM 上包裹領域知識，從而令其值得信賴。
Arya.ai的APEXMCP技術屬於「大型語言模型增強」(LLM Enhancement)領域，這是近年來人工智能發展的重要方向。以下是一些與此相關的延伸知識：
1. 領域適應技術 (Domain Adaptation)：這是將通用AI模型調整為特定領域專家的技術。一般包括微調(Fine-tuning)、提示工程(Prompt Engineering)和檢索增強生成(RAG)等方法。MCP似乎提供了一種結構化的領域適應框架。
2. AI編排層 (Orchestration Layer)：在企業AI應用中，編排層負責協調多個AI服務和模型之間的工作流程。這允許企業將不同的AI能力組合成完整的解決方案，類似Arya.ai的MCP如何連接多個專業模型。
3. 人工智能可審計性 (AI Auditability)：金融、醫療和法律等受監管行業對AI的使用需要完整的審計追蹤。這包括記錄所有提示、回應和決策步驟，以符合合規要求，這也是MCP強調的功能之一。
4. 沙盒環境 (Sandbox)：在企業AI部署前，沙盒環境允許安全測試和驗證AI系統。這可確保模型在投入生產前符合性能和安全標準。
5. 無程式碼AI平台 (No-code AI)：近年來，無程式碼AI平台越來越受歡迎，因為它們允許非技術人員構建和部署AI解決方案，擴大了AI的應用範圍。
6. AI幻覺問題 (AI Hallucination)：大型語言模型經常生成看似合理但實際上不準確的信息，這在金融、醫療等領域可能導致嚴重後果。Arya.ai的MCP聲稱通過領域包裝和驗證來減少這一問題。
7. JSON-RPC：這是一種輕量級的遠程過程調用(RPC)協議，使用JSON作為數據格式。在AI服務架構中，它常用於不同組件間的通信，提供標準化的接口。
8. RegTech (監管科技)：這是應用技術來解決監管和合規挑戰的領域，特別是在金融服務業。AI驅動的RegTech解決方案可自動化合規流程，降低成本並提高效率。
Arya.ai 的創辦人 Deekshith Marla 表示：「在它的核心， MCP 被改編為一個編排引擎，為 GenAI 驅動應用程式帶來領域上下文，減少幻覺，並提升精確度。它不僅是推動更智能，而是從經驗證兼證實專業知識基礎中而得到的。」
大規模領域包裹
Arya 的 MCP 支援 APEX 平台具備超過 100 個預設人工智能模型作驅動的基礎 LLM ，並協助團隊編寫財務、合規、私隱和客戶體驗等領域的工作流程。每個模型均經過精心設計，處理細微的領域特定任務。該等任務例如分析財務報表、信用評估、文件欺詐偵測、身分驗證、音訊分析和保險索賠處理等。
多個模型可透過可搜尋目錄而得到發現，透過 JSON-RPC 而獲得調用，並透過 APEX 的無程式碼用戶介面而連結一起。無論提取資料、執行規則，還是預處理上下文，每個模型都會包裹 LLM 至領域為本的輸入中，並後期驗證它的輸出，而令人工智能在設計上值得信賴。
隨插即用與控制
MCP 伺服器負責處理模型發現、執行和日誌記錄，同時 MCP 客戶端負責編排預處理和 LLM 整合。
它與 LLM 無關，並為企業提供充分靈活度。
它如何與眾不同？
- 即可稽核的人工智能：每個模型呼叫、提示與 LLM 回應均會被記錄下來，確保可追溯和合規。
- 零重寫整合：毋需使用應用程式邏輯，即可新增或交換模型。
- 可擴展的組成：透過連結模型（如「PII 編輯 → 情緒分析 → 執行摘要」）的流程，建立強大人工智能工作流程。
企業用例實踐
現在，銀行毋需跨多個應用程式，便可分析交易文件、評估風險和產生報告。
RegTech 公司可以透過完整審計追蹤，實現合規工作流程自動化。客戶體驗團隊可立即從回應中提取見解、分類支援問題，並推薦下一步。
接下來舉措
Arya.ai 是 Aurionpro 旗下的公司，正在提供 APEX + MCP Sandbox 搶先體驗。該公司透過視覺化用戶介面工程，允許企業直接試驗模組連結、LLM 配置和編排。
無論該平台用於自動化、風險分析、合規或客戶支援，它都有助團隊利用自己數據，迅速建立和測試領域包裹的人工智能工作流程，並具備完全控制和可追溯性。
Arya.ai 以 MCP 為中心，正在逐個模組地建立可驗證、相容兼可擴展的智能。
如欲了解更多或要求示範，請瀏覽 https://arya.ai 或電郵至 [email protected] ，與我們聯絡
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