在当前信息革命迈向新高峰和经济发展步入转型期的特殊年代，大模型技术作为人工智能领域的新锐力量，被寄望于引领下一轮技术革新。大模型技术以其卓越的数据处理和模式识别能力，正在深入地改变着社会的多个层面：促进产业升级：大模型技术能够优化生产流程，提升效率，减少成本，特别是...

我感觉在AI大模型时代，领军人才最重要的是思想上的领军，改变过去家天下的管理方式，更多的是从每个组织构成的个体的实践中总结汇总得到对数字化的理解和提升竞争力。数字化的关键在于可量化，可比较，能节约。LLM做的就是对过去的收集和汇总，以算力节约人力时间的验证。所以我认...

在新的形势下，提升团队的数据资源运作能力变得尤为重要。以下是一些建议，有助于团队在这一方面取得进步：一、明确数据战略与目标制定明确的数据战略，确保团队对数据资源的运用与业务目标相一致。设定具体、可衡量的数据运作目标，以便团队能够有针对性地提升能力。二、加强数据...

企业关于数据湖、湖仓一体、数据仓库等统一数据平台在有效支持大模型应用方面，涉及一系列的经验、方法和难点。下面将对这些方面进行深入探讨：一、经验分享统一数据管理与治理 ：企业应建立统一的数据管理平台，整合数据湖、湖仓一体和数据仓库，确保数据的统一存储、访问和管理...

抛开大模型，提升企业基础数据质量的措施：开展企业业务系统的整合、基础数据的溯源、源头开展数据治理等，从根本上解决数据质量问题

金融企业部署高可用的向量数据库可以采取以下运维实践和策略：1、部署集群架构：建立一个由多个节点组成的集群架构，以确保高可用性和容错能力。在集群中，数据可以复制到多个节点，当一个节点发生故障时，其他节点可以继续提供服务。2、数据复制和备份：使用数据复制和备份策略确保数...

在进行向量数据库的技术选型评估时，可以考虑以下几个方面：1、数据需求和规模：了解企业的具体数据需求，包括数据量、数据类型、数据维度和数据更新频率等。根据数据规模，评估向量数据库的承载能力和性能要求。2、查询和计算需求：确定企业对向量数据库的查询和计算需求，包括相似性...

大模型在数据分析和商业分析领域的应用可分为三类：1 、基础信息查询（ 1 ）数据表和字段查询（ 2 ）知识库查询 2 、在封闭业务逻辑下的分析（ 1 ）关键指标拆解、异动归因（ 2 ）数据的统计和趋势性分析 3 、开放性分析（ 1 ）商业分析， 如：基于历史业务经验对新业务做价值判断（ 2 ）运营建议，如：针...

在模型与数据仓库结合的过程中，合理配置和优化资源是降低运营成本的关键。以下是一些方法和建议：需求分析：首先，需要对业务需求进行详细分析，了解模型的复杂度、数据量以及查询频率等因素。这有助于确定所需的计算资源和存储资源的量级。弹性伸缩：利用云服务提供的弹性伸缩功能...