在智能投研、智能客服场景中，向量数据库需要处理海量的金融数据，包括文本、图像和时间序列数据等。这些数据的高维度特性对数据库的存储和检索性能提出了高要求。难点在于如何优化向量数据库的索引结构，以提高查询速度，同时保证数据的准确性和一致性。此外，数据的安全性和隐私...(more)

在智能客服系统中，GPU芯片的性能对自然语言处理模型的训练和推理速度至关重要。然而不同品牌和型号的GPU在兼容性、计算效率、功耗和散热等方面存在差异，导致实际应用中的性能表现不尽相同。此外，GPU资源的调度和管理也面临挑战，如何在多任务环境中高效分配和利用GPU资源是一...(more)

常见开源中间件譬如（apache、tomcat、nginx、redis、zookeeper、rabbitmq）具体哪些应用系统（重要业务？对客业务系统？办公类系统？）中使用，高可用如何实现，怎么保障业务的连续性

券商业务，特别是交易执行和风险管理，对数据存储系统有极高的性能要求。需要存储解决方案能够支持高吞吐量的数据读写，以应对高频交易产生的大量数据。同时，存储系统必须保证低延迟，以满足实时交易和分析的需求。此外，数据的安全性和可靠性也是券商业务中的重要考量，如何选择合适...(more)

在券商业务场景中，如高频交易和复杂金融分析，对计算资源的需求波动比较大。如何实现GPU资源的动态分配和弹性伸缩，以适应市场波动带来的计算需求变化，并且还需要保证模型响应速度。另外，如何在不同业务线之间智能分配GPU资源，同时保证交易执行的低延迟和高吞吐量。还需解决资源...(more)

想在企业运营中引入智能助手等AI应用场景，但实际过程中，企业的数据分布在多个系统，多个数据源，了解百度、阿里主流大模型，似乎无法对接多数据源，同时存在数据向量化问题。希望在企业智能运营场景给些实践或建议。...(more)

看到CPU厂家提到 ，对于推理场景，使用AMD 、intel 多核高性能CPU 也可以支持。对于这种技术层面是否有问题以及建议。

利旧升级、供应链、平衡建设成本等多种因素，存在希望把多家的GPU混合使用问题，对应异构GPU的资源管理、算力调度场景可行性和技术建议。

银行业专家老师们是否有什么银行容器云的日志存储方案、数据共享存储方案分享？具体到存储设备类型、存储协议、高可用方式等，效果如何，希望和大家交流下。

银行云平台（虚拟机\容器两个维度），在按照两地三中心的架构部署时，针对单数据中心内，建设虚拟化\容器的集群时，是否考虑按照双集群对称建设（即每个集群的计算、存储、网络等硬件设备1:1且相互独立），以提供集群级别的高可用，保证单中心部署的应用能够跨集群部署和运行。...(more)

金融风险的特点和模式在不断演变，风控模型需要具备持续学习和更新风险知识的能力。如何利用大模型实现风险知识的自动化挖掘和更新，并将新知识及时应用于风控策略的优化中，是一个亟待解决的难点。同时，还需要考虑如何平衡模型更新与风控策略稳定性之间的关系。...(more)

基于大模型生成的投资建议需要具备专业性、可解释性和时效性。如何让模型深入理解市场动态和投资逻辑，生成符合专业要求的投资建议，并提供清晰的推理过程和依据，是一大难点。同时，还需要考虑如何实现投资建议的实时更新和风险提示。...(more)

智能投研/投顾需要处理来自新闻、公告、研报、财报等多个来源的异构数据，并从中抽取关键信息和知识。大模型如何有效融合这些异构数据，并通过知识抽取技术构建高质量的知识图谱，是提升投研/投顾效率和准确性的关键。...(more)

在智能投研场景下，需要管理和调度多个大模型，包括预训练模型、微调模型、推理模型等。这些模型在参数规模、计算资源需求、使用场景等方面差异显著。如何实现对这些模型的统一管理，包括模型注册、版本控制、资源分配、权限管理等，是一大挑战。此外，还需要考虑如何优化模型的存...(more)

智能客服场景下，企业通常积累了海量的知识库数据，包括产品手册、FAQ、客户咨询历史等。传统的关系型数据库难以满足大规模文本数据的检索和管理需求。向量数据库通过将文本转换为稠密向量进行存储和查询，可以显著提升检索效率。然而，如何选择合适的文本向量化模型，平衡向量维...(more)

目前市面上主流的大模型知识助手产品有以下几种：讯飞-星火文档问答、网易-QAnything、中关村科金-ChatPilot知识助手、百度AI智能知识库、阿里-通义千问知识问答助手等。主要产品能力与服务场景集中在文档问答、文案辅助生成等场景中，在数据资产查询-检索-利用的过程中，仅能...(more)