2024-06-06 11:13:00
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一、項目背景
AI大模型已成為推動人工智能發展的關鍵力量，它們能夠處理海量數據，學習復雜的模式，并做出精確的預測。在多個領域，如自然語言處理、圖像識別、語音識別等，AI大模型都表現出了卓越的性能，為企業帶來了前所未有的機遇。
二、系統功能
（一）自然語言處理
對話生成、文本分析和生成任務等。例如，它可以用于自動回答用戶查詢、撰寫文章、編寫代碼或生成創意內容等。
（二）數據生成器與知識挖掘工具
大模型現在可以作為一個強大的數據生成器， 幫助用戶快速生成大量的文本數據，從而提升數據分析和機器學習模型訓練的效率。同時，作為知識挖掘工具，它能夠從龐大的數據中提取關鍵信息，協助用戶在科研、市場調研等領域獲得有價值的洞察。
（三）模型調度員與自然交互界面
大模型可以根據用戶需求，自動調度不同的模型來處理特定的任務，如使用語言模型處理文本任務，或者調用圖像引擎生成圖像。這種靈活性使得大模型成為一個強大的多模態交互界面，用戶可以通過自然語言與之交互，完成多種復雜的任務。
（四）超越文本查詢的邊界
本公司大模型不僅限于處理文本查詢，還能處理圖像、PDF 文檔等多種格式的內容。這種多模態處理能力，能夠應用于更廣泛的領域， 如教育、醫療、法律等，為這些領域提供更加全面和深入的分析與解決方案。
（五）個性化定制功能
用戶根據特定需求創建屬于自己的大模型版本。這項服務賦予用戶更多的控制權，使他們可以根據自己的具體需求定制聊天機器人。例如， 企業可以創建僅供員工訪問的特殊助理，或者家長可以創建專門用于教育孩子解決數學問題的工具。
三、業務痛點
（一）信息孤島與碎片化。大量非結構化文檔和圖書存在于單位內，但信息相互隔 離，形成信息孤島，難以形成有機的整體。難以建立全面的知識體系，導致員工 難以獲取全局視圖，降低了知識的綜合性和深度。
（二）知識利用率低。由于信息碎片化和缺乏有效的組織方式，員工在處理大量資 料時難以迅速找到所需信息，知識利用率低。員工花費大量時間在查找信息上， 降低了工作效率，可能導致工作質量下降。
（三）信息傳播效率差。除了傳統講座、培訓外、圖書閱讀外，缺乏碎片化、視頻 化知識傳播渠道，傳統信息觸達渠道效果差，無法快速、準確地傳達給需要的人 群。
（四）缺乏個性化能力。傳統模式無法根據員工的興趣和需求進行個性化推薦，導 致信息過載和用戶對信息的不感興趣。
（五）在知識傳承過程中缺乏有效的傳承手段，有經驗的資深人員很難通過信息化工具將自己的能力和經驗進行推廣和傳承。
四、解決方式
（一）知識抽取
將非結構化文檔、圖書等資料中的知識抽取出來，形成結構化數據，方便存儲和檢索?？梢钥焖贅嫿ㄖR體系，有效解決信息孤島問題。
（二）知識推薦
根據用戶的興趣和需求，推薦相關的知識，提高知識獲取效率。讓用戶更加探索式學習，提高整個學習的積極性，提高學習效果。
（三）知識問答
針對用戶的提問，提供準確、全面的答案，提升知識利用效率。可以針對圖書內容，針對用戶問題，生成個性化回答，提高知識利用率。
（四）知識生成
根據用戶的需求，自動生成新的知識內容，促進知識傳播，降低知識創作和門檻。
五、產品特點
（一）數據處理安全化
系統滿足國產化要求，可以本地私有化部署，軟件系統和硬件平臺均實現自主可控，確保單位數據及信息安全。
（二）模型輸出精確化
自主訓練、自主使用的情況下，通過大小模型結合、加入深度學習算法函數等、通過私有化本地數據對模型進行訓練和學習，對函數對算法參數進行調整，最大程度的提高模型性能和準確度，使大模型成為工具，能夠與各個行業深度結合，打造行業領域數字基座，提高行業生產力。
（三）模型訓練工具化
本平臺提供自然語言文本和機器視覺圖片(視頻)的標注、識別、抽取、生成等工具，用戶可以利用本地化數據自行進行本地化模型訓練。
