智能集成，不只是技术的汇聚，更是企业运营效率与创新能力飞跃的桥梁。它整合了企业内外的资源，打通了数据流动的脉络，实现了应用与服务的无缝对接。这不仅为企业带来了更高效、更智能的运营模式，更是开启了智慧企业的大门。
6月21-23日，华为开发者大会2024（HDC 2024），华为云应用与数据集成平台ROMA Connect与企业一起启程，探索智能集成如何为数字化转型注入新动力，引领行业创新，迈向更智能、更高效的未来。
精彩议题回顾速览：
- 行业权威趋势解读 —— 来自行业内的权威专家深入分析基于大模型和组装式架构的企业级集成平台新范式，带您洞悉行业趋势，把握未来方向。
- 华为云产品专家揭秘 —— 华为云产品专家现场揭秘AI加持下的ROMA Connect智能化构建之路，展示如何利用AI技术优化企业集成流程，提升集成效率。
- 智能集成引擎架构设计 —— 深入了解ROMA Connect智能集成引擎的架构设计，探索其如何支撑企业级集成平台的高效运行。
- “零代码”集成组装体验 —— 现场体验ROMA Connect的“零代码”集成组装能力，亲眼见证如何轻松实现企业级应用的快速组装与部署。
- 知识管理“ChatBot”展示 —— 展示基于RAG连接器构建知识管理“ChatBot”，感受智能化如何简化知识管理流程，提升企业知识利用效率。
- 华为集团流程IT实践分享 —— 华为集团流程IT分享华为ROMA全域集成平台的设计理念与实践案例，以及在智能化探索方面的最新进展。
基于大模型的组装式架构，催生企业级集成平台新范式
在数字化浪潮的推动下，企业正面临着前所未有的转型需求。数据的爆炸式增长、客户需求的多样化以及市场环境的快速变化，都迫切要求企业提升其数据处理能力、决策效率和创新速度。
然而，当前大多数企业普遍存在基于场景构建烟囱式系统，这些系统边界相对清晰，在各团队内部形成完整的闭环，短期内能够带来清晰的效能提升。但随着企业业务应用的增长，来自不同厂商、不同团队的业务应用和系统平台逐步增多，不同的技术架构和运营管理方式，造成了工具系统相互割裂，无法统一，烟囱式系统弊端显现：重复造轮子现象严重、数据孤岛众多、应用集成复杂、管理维护成本高等，已经难以支撑数字化高速发展下异构业务的定制化需求，极大掣肘企业的数字化进程，企业亟需解决复杂的集成问题。
集成平台提供数据、消息、服务、设备、AI等的端到端集成，规范输入输出，打破数据孤岛、应用之间的壁垒，为业务组件的模块化设计和技术能力的组件化封装提供基础条件。
而“企业级集成平台”则是一个新兴概念，由Gartner提出，从iPaaS平台演变而来，在企业内实现常规接口、数据等的集成对接，发布统一透传接口，内置场景认证协议配置，支持在线编码对接，实现商业系统、自建系统、IaaS、PaaS、集团子公司系统、多数据源、边缘设备、产业链等的集成对接。打造企业核心业务竞争力，帮助企业实现稳态发展和敏态创新，加速效益价值转化，企业级集成平台将是数字经济发展的必经之路。
大模型与企业级集成平台的深度融合，催生出智能集成服务，内嵌智能集成引擎，通过智能化控制，提高编排效率和响应速度，扩展集成平台的应用范围，实现智能推荐、智能连接、智能业务流、智能数据映射等能力，助力企业实现智能化组装式交付。
作为行业权威标准制订和测评机构，信通院推出了大模型融合集成平台标准和企业全栈级集成平台分级能力要求，作为新一代iPaaS全域融合智能集成平台华为云应用与数据集成平台ROMA Connect已首批完成标准评估。
AI加持，华为云融合集成平台智能化建设之路
在数字信息智能化的时代，人工智能技术逐渐深入企业的生产流程和实践中， 据Gartner预测，2026年将会有超过80%企业使用生成式AI，智能助手会跟每个产业、每个场景的应用集成，成为应用的一部分。对话式用户界面将成为人机交互的下一跳，成为人机交互的必要要素。
这样的背景下，在作为企业数字化转型中枢的集成平台领域，AI技术的深度介入也越来越深的改变了集成平台的业务模式和技术发展方向。
智能集成不仅仅是技术层面的融合，更是企业运营效率和创新能力提升的重要途径。它通过整合企业内部和外部的资源，实现数据、应用和服务的无缝连接，从而为企业带来更高效、更智能的运营模式。
作为唯一并连续三年进入Gartner EiPaaS魔力象限的亚洲厂商，华为云应用与数据集成平台ROMA Connect企业级融合集成服务 EiPaaS平台也是智能集成领域积极探索的佼佼者之一。多年来，华为云应用与数据集成平台ROMA Connect在云原生化、低代码化、智能化方向上不断发力，持续对产品进行更新迭代以满足企业越来越高的数字化转型需求。
在 AI 与集成的结合方面，华为云应用与数据集成平台ROMA Connect在两条路线上分别做出了努力，第一条路线是AI for 集成，即使用AI的能力使集成变得越来越简单。第二条路线是集成 for AI，把AI 的能力通过集成的方式更低成本的提供。
第一种模式方面，华为云应用与数据集成平台ROMA Connect去年发布的智能助手可以通过自然语言生成集成流。通过一年多的迭代和数千个场景用例对模型的训练，当前准确率相比上一代已经上升了两倍以上。可以处理更复杂场景的应用用，对于上下文的理解能力也更加强大，输出过程中可以实时反馈并进行技术提示。
AI for 集成背后，需要有AI 智能集成引擎的支持，引擎分为两大部分，在线处理和离线处理。在线处理主要是收集客户信息进行智能化反馈，同时可扩展架构也能够支持智能数据映射、智能语言数据分析等灵活扩展。
模型训练发生在离线处理的部分，信息收集、数据脱敏之后，输送给大模型。经过一系列的定时训练任务之后进行调优，验证完成之后把模型能力上线到在线部分使用，形成闭环不断优化能力。
集成for AI 方面，传统AI典型的两种方式是嵌入和调优，嵌入方面预置了很多AI 服务的连接器，通过调用可实现给传统应用加强智能化能力。在调优的方面，支持RAG模式，通过把数据处理后放到相关数据库里边，增强大模型领域知识能力，降低大模型幻觉问题。
模板方面，很多业务场景之下需要的资料处理、车牌识别等等，都可以作为模板直接使用。我们认为，一切技术皆可能力化，一切能力皆可API化，一切API皆可集成。
“零代码”组装使用AI模型，创建知识管理“ChatBot”
提示工程，在成本效益、速度与灵活性、创新与定制性、知识更新频率和风险管理等方面均具有一定的优势，因此成为大多数企业试行AI的首选。
在过去，企业实现提示工程，需要经历一系列漫长而复杂的过程。如今，华为云应用与数据集成平台ROMA Connect推出一站式组装AI能力的解决方案将改变这一现状。解决方案的核心是快速搭建RAG技术，即检索增强生成，RAG结合了传统语言模型的强大功能和外部知识库的精确度，在华为云应用与数据集成平台ROMA Connect上通过可视化的编排和低代码的点选配置，将原本数周的工作缩短到数天完成，实现企业接入AI技术上时间的缩短和效率的飞跃。
传统的知识管理系统往往无法满足快速变化的业务需求，也无法提供即时、个性化的知识服务。我们推出零代码组装使用AI模型的解决方案，可以快速搭建和部署基于RAG技术的chatbot所需的API。
华为云应用与数据集成平台ROMA Connect凭借着海量连接器，将企业散落在网页、文档、数据库、代码仓等不同数据源的业务知识进行汇聚，在可视化的界面上，以拖拉拽的方式通过逻辑组件完成灵活的编排，并且以低代码甚至零代码的方式进行更详细的配置，实现对知识内容的获取、切片，最终将信息流转至矢量数据库中，实时完成知识库新增内容的存储，并快速开放该知识加载的API，搭建数据集成流实现RAG技术中接入外部数据源的部分。
同时，也可以通过编排矢量数据库和大模型的方式，去更加便捷灵活地进行内容检索和提示设计，并快速开放问答API，搭建对话响应流实现RAG技术中检索增强和生成的部分。在华为云应用与数据集成平台ROMA Connect上，这两条流在一键启动部署后，将API集成进企业已有应用，即可构建chatbot的体验入口，完成传统知识管应用的智能化改造。
华为以“联接”视角构建新型智能化应用与数据集成平台
华为业务成长的历程是业务变革与流程IT持续建设的历程，集成团队与公司IT信息化建设共成长，经历公司所有变革项目，如今数字化转型IT系统面临众多挑战，传统总线已经满足不了爆发式增长的业务敏捷集成诉求，业务场景复杂， 技术组件、软件包“七国八制”、集成业务面对多样、不确定性。
面对种种挑战，为满足内部业务集成诉求，我们提炼构建出产品三方面的能力。第一是能力的开放，主要针对API、数据、消息这三部分提供处理对象的开放能力，基于开放能力的话，还可以提供相应的流编排、API 编排、数据编织与企业连接等集成编排能力。基于这些，最终目标是让资产能够得到共享，开放相应的API市场、事件市场、数据市场以及连接器市场。
结合这三条能力，总结华为内部20多年来的集成经验，归纳出A、B、C、D、E这五类全协同场景。
在数字化产品建设当中，我们也考虑到了 AI 大模型技术的引入和应用，考虑如何辅助集成实现智能化编排，持续提升集成的效率质量。主要涉及到以下几个方面，第一是当前用户使用集成经常会有一些问题，开发集成智能助手，可以让用户实现请求应答，并且把这些问题不断的训练，提升应答准确率。
第二点是运用大模型AI能力提升集成编排效率，当前许多集成任务的模板是标准统一的，用户输入业务需求时，就可以生成相应的集成编排流程。
第三个方向是利用AI+主数据发现能力，提升集成治理水平。集成的关系非常复杂需要进行治理，比如流量怎么样？是否发生异常？哪些是高价值集成？通过 AI 的方式，可以辅助进行集成治理。
集成智能助手整体的框架如下：
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