大模型落地面临的关键难题
在AGI 时代，尽管⼤模型具有较强的语义理解能力、常识推理能力和任务规划能力，但在⾯向特定领域时，存在以下难题：
AGI 时代，尽管⼤模型具有较强的语义理解能力、常识推理能⼒和任务规划能力，但在⾯向特定领域时，存在以下难题：
幻觉
- 生成基于简单类比的错误答案
- 缺乏依据支持
- 生成基于简单类比的错误答案
- 缺乏依据支持
不及时
- 知识容易过时
- 难以及时更新
- 知识容易过时
- 难以及时更新
不可解释
- 答案难以解释
- 答案难以解释
安全担忧
- 存在安全隐患
- 导致数据泄露或滥⽤
- 存在安全隐患
- 导致数据泄露或滥⽤
私有部署昂贵
- 私有大模型的训练和使⽤成本⾼
- 多领域数据和多场景分析，导致开发成本⾼昂
- 私有大模型的训练和使⽤成本⾼
- 多领域数据和多场景分析，导致开发成本⾼昂
企业落地大模型应用的核心考量
业内普遍认为，企业在将大模型落地应用时，需要有三大考量 ：大模型落地的领域化、私有化和场景化，以帮助企业实现成功的大模型应用。
业内普遍认为，企业在将大模型落地应用时，需要有三大考量 ：大模型落地的领域化、私有化和场景化，以帮助企业实现成功的大模型应用。
领域化：大模型训练的领域化
如何使大模型适应不同领域，建立领域数据沉淀体系
领域化：大模型训练的领域化
如何使大模型适应不同领域，建立领域数据沉淀体系
私有化：大模型落地的安全、经济、可控
如何私有数据资源化和知识化工程，来补齐大模型的短板
私有化：大模型落地的安全、经济、可控
如何私有数据资源化和知识化工程，来补齐大模型的短板
场景化：大模型应用的场景化开发集成
如何将大模型应⽤到各类企业业务场景
场景化：大模型应用的场景化开发集成
如何将大模型应⽤到各类企业业务场景
AnyDATA Framework 3：AGI时代的领域认知智能框架
AnyDATA Framework 3 是AGI时代的领域认知智能框架，基于⼤模型中⽴战略，帮助千⾏百业的企业安全、经济地使⽤⼤模型，实现业务智能化，与客⼾共创智能世界。
AnyDATA Framework 3：AGI时代的领域认知智能框架
AnyDATA Framework 3 是AGI时代的领域认知智能框架，基于⼤模型中⽴战略，帮助千⾏百业的企业安全、经济地使⽤⼤模型，实现业务智能化，与客⼾共创智能世界。
产品价值：面向领域，易开发，开放性
⾯向领域：大模型增强和调优
-
专业：快速模型对接、提示词工作程持续提升领域任务的专业性。
-
准确：借助领域知识⽹络，增强⼤模型的答案准确性，确保数据时效性和可解释性。
-
知识增强：借助⼤模型快速抽取领域知识， 再进⼀步回馈给⼤模型，不断增进领域智慧，形成知识增强正循环。
易开发：知识网络和认知应用
-
知识⽹络⼯作台：创建全⾯的知识网络，包括领域概念库、领域知识图谱和领域规则库。快速构建知识搜索和分析组件，服务于检索增强生成（RAG）。
-
认知应用工作台：采⽤低代码开发，基于大模型、提示词、搜索增强组件和第三⽅认知应⽤组件，快速开发、发布和集成复杂的领域认知应⽤。
开放性：大模型认知应用生态
-
认知应用工厂：将认知应⽤转化为数据产品，助力开发者轻松发布并实现数据资产变现。
-
外部数据访问：通过认知应⽤工作台，开发者可轻松访问第三方认知应⽤数据产品，实现便捷的订阅、消费，打造领域范围内的智能搜索、分析和问答。
产品价值：面向领域，易开发，开放性
⾯向领域：大模型增强和调优
- 专业：快速模型对接、提示词工作程持续提升领域任务的专业性。
- 准确：借助领域知识⽹络，增强⼤模型的答案准确性，确保数据时效性和可解释性。
- 知识增强：借助⼤模型快速抽取领域知识， 再进⼀步回馈给⼤模型，不断增进领域智慧，形成知识增强正循环。
易开发：知识网络和认知应用
- 知识⽹络⼯作台：创建全⾯的知识⽹络，包括领域概念库、领域知识图谱和领域规则库。快速构建知识搜索和分析组件，服务于检索增强⽣成（RAG）。
- 认知应⽤⼯作台：采⽤低代码开发，基于大模型、提示词、搜索增强组件和第三⽅认知应⽤组件，快速开发、发布和集成复杂的领域认知应⽤。
开放性：大模型认知应用生态
- 认知应用工厂：将认知应⽤转化为数据产品，助力开发者轻松发布并实现数据资产变现。
- 外部数据访问：通过认知应⽤工作台，开发者可轻松访问第三方认知应⽤数据产品，实现便捷的订阅、消费，打造领域范围内的智能搜索、分析和问答。
AnyDATA 大模型领域化核心思想：检索增强生成模式（RAG 模式）
检索增强模式（Retrieval AugmentGeneration，简称 RAG ）是指在⼤语⾔模型推荐⽣成时，使⽤私域数据/领域知识库进⾏检索召回。领域知识库包括向量数据库、知识图谱、关系数据库等，可以充分发挥⼤模型的推理能⼒和创造能⼒，私域数据和领域知识库的准确、及时、可解释性。
RAG 模式的核心技术难点是检索增强，也就是大模型外的私域数据和知识的检索能力，这是 AnyDATA 的核心技术创新，通过数据知识化构建企业的领域知识网络，提高检索的准确性，相关性，可以结合提示词将精准、可解释的知识提交给大模型进行推理生成。
AnyDATA 大模型领域化核心思想：检索增强生成模式（RAG 模式）
检索增强模式（Retrieval AugmentGeneration，简称 RAG ）是指在⼤语⾔模型推荐⽣成时，使⽤私域数据/领域知识库进⾏检索召回。领域知识库包括向量数据库、知识图谱、关系数据库等，可以充分发挥⼤模型的推理能⼒和创造能⼒，私域数据和领域知识库的准确、及时、可解释性。
RAG 模式的核心技术难点是检索增强，也就是大模型外的私域数据和知识的检索能力，这是 AnyDATA 的核心技术创新，通过数据知识化构建企业的领域知识网络，提高检索的准确性，相关性，可以结合提示词将精准、可解释的知识提交给大模型进行推理生成。
AnyDATA 大模型五步工作法
AnyDATA 大模型五步工作法
最佳实践
AnyShare认知助手：共创内容与知识运营⾃动化
- 辅助创作：通过⽣成内容可解释的智能助⼿，帮助用户撰写内容，提供智能引⽤撰写辅助， 智能补全和语法纠错。
- 辅助知识运营：⾃动化知识主题、主动知识推荐和⾃动化知识聚合，以⽀持知识运营和内容管理。
- 智能搜索：综合搜索、图⽚搜索、搜专家、知识问答和知识搜索，以帮助⽤⼾查找特定信息和获取答案。
- 辅助阅读：通过内容摘要、知识问答、关联知识、⼤纲⽣成和表格理解，协助用户更好地理解阅读材料和获取有⽤的信息。
AnyFabric认知助手：共创智能数据运营
- 辅助数据查询和分析：智能SQL⽣成，⽀持⾼效的数据查询与分析；识别不同的业务对象，协助用户深⼊分析业务对象之间的关联。
- 辅助数据理解和解释：从时间、空间和区域维度理解数据表，帮助用户理解数据的变化趋势和地理分布，同时利⽤业务知识⽹络解释数据的业务含义，包括服务对象、规则和服务范围的解释。
- 辅助关联关系分析：分析业务对象之间的关联关系，例如失信信息如何影响商务座位的限制或⻜机头等舱票购买活动及订单对象，以协助用户更深⼊地理解业务活动和关系。
最佳实践
AnyShare认知助手：共创内容与知识运营⾃动化
- 辅助创作：通过⽣成内容可解释的智能助⼿，帮助⽤⼾撰写内容，提供智能引⽤撰写辅助， 智能补全和语法纠错。
- 辅助知识运营：⾃动化知识主题、主动知识推荐和⾃动化知识聚合，以⽀持知识运营和内容 管理。
- 智能搜索：综合搜索、图⽚搜索、搜专家、知识问答和知识搜索，以帮助⽤⼾查找特定信息 和获取答案。
- 辅助阅读：通过内容摘要、知识问答、关联知识、⼤纲⽣成和表格理解，协助⽤⼾更好地理 解阅读材料和获取有⽤的信息。
AnyFabric认知助手：共创智能数据运营
- 辅助数据查询和分析：智能SQL⽣成，⽀持⾼效的数据查询与分析；识别不同的业务 对象，协助⽤⼾深⼊分析业务对象之间的关联。
- 辅助数据理解和解释：从时间、空间和区域维度理解数据表，帮助⽤⼾理解数据的变 化趋势和地理分布，同时利⽤业务知识⽹络解释数据的业务含义，包括服务对象、规 则和服务范围的解释。
- 辅助关联关系分析：分析业务对象之间的关联关系，例如失信信息如何影响商务座位 的限制或⻜机头等舱票购买活动及订单对象，以协助⽤⼾更深⼊地理解业务活动和关 系。
客户成功案例
中新天津生态城
爱数与中新天津⽣态城紧密合作，通过 AnyDATA 知识⽹络⼯作台打造了产业链图谱、 政策图谱、企业图谱、园区画像等，通过 AnyDATA 认知应⽤⼯作台，打造了产业链招商、招商雷达、主动企业服务、区域产业分析模型等认知应⽤。共同打造了智慧城市产业⼤脑，推动了产业的升级与转型，为城市的可持续发展奠定了坚实的基础。
某化工工程集团
爱数基于AnyDATA+AnyShare为某化⼯⼯程集团构建了综合的产业与科技云平台，其中包括产业链情报知识体系，涵盖情报库、多个知识图谱和文档知识库等组件。这⼀解决方案加速了内部知识共享与创新，打破了知识壁垒，提⾼了各部门之间的协同能⼒。同时，通过赋能业务流程、提供分析和推理⽀持， 协助了研发课题方向选择、供应商采购以及实业选址决策等关键业务活动
客户成功案例
中新天津生态城
爱数与中新天津⽣态城紧密合作，通过 AnyDATA 知识网络工作台打造了产业链图谱、 政策图谱、企业图谱、园区画像等，通过 AnyDATA 认知应⽤⼯作台，打造了 产业链招商、招商雷达、主动企业服务、区域产业分析模型等认知应⽤。共同打造 了智慧城市产业⼤脑，推动了产业的升级与转型，为城市的可持续发展奠定了坚实的基础。
某化⼯⼯程集团
爱数基于AnyDATA+AnyShare为某化⼯⼯程集团构建了综合的产业与科技云平 台，其中包括产业链情报知识体系，涵盖情报库、多个知识图谱和文档知识库等组件。这⼀解决方案加速了内部知识共享与创新，打破了知识壁垒，提⾼了各部门之间的协同能⼒。同时，通过赋能业务流程、提供分析和推理⽀持， 协助了研发课题方向选择、供应商采购以及实业选址决策等关键业务活动