在银行行业中，引入大模型能力可以帮助银行更好地进行风险控制、客户画像、营销推荐等方面的工作，提高业务效率和客户满意度。而构建私有化部署过程中，考虑同步引入智能体管理平台也是有必要的。智能体管理平台可以帮助银行更好地管理和监控大模型的运行情况，包括模型的训练、...

在大模型训练过程中，保障存储稳定性是至关重要的。以下是几个关键步骤和策略，有助于确保存储系统的稳定性和可靠性：选择合适的存储解决方案 ：根据模型训练的数据量、计算需求和性能要求，选择合适的存储解决方案。这可能包括分布式文件系统（如HDFS）、对象存储或高性能的本地存储...

数据质量和合规性 ：金融行业的数据通常涉及敏感信息，如客户身份信息、交易记录等。因此，在自建大模型基础环境时，必须确保数据的质量和合规性。这包括数据的准确性、完整性、一致性和安全性。同时，需要遵守相关法律法规和行业规范，确保数据的合法获取和使用。计算资源和基础设...

在金融场景中，部署应用大模型面临以下核心难点和卡点：数据质量和数据隐私：大模型需要大量的高质量数据进行训练和部署。然而，金融数据往往复杂多样，存在缺失值、异常值和噪声等问题。此外，金融数据涉及敏感信息，如个人身份和交易记录，需要严格的数据隐私保护。因此，确保数据质量和...

在智能客服等适合的落地场景中，落地大模型可以按照以下步骤进行：（1）企业训练大模型时如何准备训练数据？确定训练数据的来源：可以使用企业内部的历史对话数据、客户交互数据等。此外，还可以考虑使用公开可获得的数据作为补充。数据清洗和预处理：对训练数据进行清洗、去除噪声和异...

这个简单利用外接知识库方式langchain+chatGLM/Wenda项目都可以参考其实就是知识库向量化，问题向量化，最后做相似度匹配。