英敏特 Leap 是我们独特的、由人工智能驱动的洞察引擎，完全基于英敏特的专有研究和专家人工分析构建而成。Leap 利用我们的内容和数据，为您解答推动业务发展所需的问题，从而彻底革新您的英敏特使用体验。
继续阅读，全面了解迁跃（Leap）背后的技术与数据。
💡 提示：阅读本文（仅限 Leap 订阅用户），进一步了解如何充分利用您的英敏特 Leap 体验。
迁跃（Leap）用于生成回答的内容与数据
迄今为止，Leap 已整合了英敏特分析师的洞察内容，包括各类报告和趋势分析。此外，它还整合了我们许多报告中包含的《数据手册》。这些内容共计超过 15 万个章节，全部源自我们自己的专家团队，并辅以额外的消费者数据！ 为了向您提供最新信息，Leap 会参考过去 30 个月以来的洞察和《数据手册》。对于定期发布的洞察（例如每年发布一次），Leap 的回答始终会引用该洞察的最新版本。 此外，还收录了 GNPD 产品发布数据，可让您即时掌握新产品发布的概览，并可通过直接点击跳转至最新的产品数据进行深入探索。
📌 注意： 只有当您的订阅包含 GNPD 时，才能 在迁跃（Leap）中访问 GNPD 数据。如果您不确定订阅包含哪些内容，请阅读这篇文章。
目前，迁跃（Leap）的响应结果不使用其他英敏特解决方案的数据。只有当自定义内容作为洞察发布在“洞察首页”上时，迁跃（Leap）才能将其纳入。自定义演示文稿（例如 PowerPoint）和其他文件格式无法被迁跃（Leap）引用。
总结如下：
可被 Leap 导入 | 迁跃（Leap）（目前）无法导入 |
由英敏特和Comperemedia分析师撰写的洞察报告 | 来自《全球消费者数据手册》的消费者数据 |
来自常规《数据手册》的消费者数据（仅限核心问题） | 来自英敏特（Mintel）和康佩雷媒体（Comperemedia）其他解决方案的数据 |
GNPD产品上市数据 |
|
专为贵组织定制的内容（定制洞察仅在“洞察首页”上提供） |
|
新内容每日都会被收录，我们正持续致力于提升AI的功能及其响应品质。请定期回来查看，见证迁跃（Leap）能力的不断提升！
迁跃（Leap）的详细工作原理
我们目前用于驱动迁跃（Leap）的大型语言模型（LLM）是 ChatGPT 的一个版本。
迁跃（Leap）的工作原理是将您的提示语转换为针对英敏特解决方案进行搜索优化的查询。随后，它会检索相关结果，并运用 AI 驱动的算法，将数据点和内容块整理成一份排序列表。 这份经过筛选的列表，连同一套详细的规则和说明，会被传递给大型语言模型。最后，大型语言模型仅使用提供的英敏特数据为您生成回复——迁跃（Leap）不会参考英敏特以外的任何信息。
💡 提示：如果 Leap 无法找到与您的查询相关的任何英敏特内容或数据，您将看到一条提示信息，告知您 Leap 无法回答该特定问题。请尝试用其他方式提问——您可以在我们的帮助中心（仅限 Leap 订阅用户）中找到改进 Leap 查询的提示。
迁跃（Leap）会根据您提供的提示生成新的回答。与所有 LLM 一样，我们的 LLM 在工作方式上也存在一定程度的变化。这意味着，即使您多次提出相同的问题，有时也会看到回答中存在细微差异。 如果您的查询较为模糊，迁跃（Leap）在摘要内容上的差异可能会更大。即使针对同一问题生成的回复存在差异，其内容始终基于英敏特的专业知识。
在某些情况下，您会看到 Leap 的回复被划分为编号段落。这些段落的排序依据是它们与您所提问题的语义相关性。在“来源”中提到的洞察列表、产品数据和图表也是如此。 所有大型语言模型（LLM）中都内置了基于概率的变异机制，以使其回答更具创造性，因此您可能会发现针对相似问题时，回答的顺序会有细微变化。
随着 ChatGPT 在各项任务中表现日益精进，得益于迁跃（Leap）的架构设计，我们将从中受益于其功能提升。通过这种方式，我们既能充分发挥英敏特的优势及我们不断扩充的内容资源，又能充分利用以 ChatGPT 为代表的 LLM 的优势。
📌 注：我们并未使用我们的内容和数据对任何大语言模型进行训练，也不会将您的问题提供给大语言模型。我们进行的任何追踪仅是为了监控迁跃回答的品质。 这意味着英敏特 Leap 并非自然而然地变得更智能——而是我们通过持续优化底层搜索机制，确保 Leap 能更好地理解您的查询，并计划添加更多内容和数据，使该解决方案更加强大。由于我们拥有 Leap 用于生成答案的所有内容，我们认为这处于一个符合伦理的安全范畴内。 如果未来对 ChatGPT 的伦理问题存在任何担忧，鉴于我们构建 Leap 的方式，如有需要，我们可以将当前的 LLM 替换为来自其他提供商的产品。
🧭 接下来：如果您已经是英敏特 Leap 的用户，请阅读这篇文章，了解如何利用它来提升您对任何感兴趣主题的研究。