如何设计智能投研系统，使其能够从海量、多源、非结构化的数据中自动提取有价值的投资线索，并生成可信赖的投资分析报告？为了这个目的会遇到的具体难点挑战如下：该系统需集成高效的数据挖掘与处理技术，解决数据清洗、信息抽取的难题。同时，模型需要具备跨市场、跨资产类别的分析...(more)

如何确保智能客服系统在处理复杂金融产品咨询时，既能准确理解客户意图，又能严格遵守金融监管政策，提供合规且个性化的服务？面临到的具体难点与挑战：智能客服需具备高度的语义理解和情境感知能力，以应对金融领域专业术语的多样性和客户表述的不确定性。同时，系统需内置严格的合规...(more)

如何设计安全、稳定的API接口，支持大模型服务的灵活接入与多场景融合？ 会遇到的一些难点挑战:需要确保API的安全性，实现认证鉴权、流量控制与速率限制；设计可扩展的API架构，支持多版本共存与无中断升级。难点在于性能优化，尤其是在高并发请求下保证低延迟响应，同时要兼顾API的易...(more)

重点会关注的一些难点挑战：需要设计高效的数据结构，以存储和索引高维向量数据；必须实现快速的查询算法，以支持实时的AI模型推理；需要优化存储系统，以支持大规模数据的高吞吐量读写；需要确保数据一致性和高可用性，处理数据倾斜问题，降低存储与检索成本。结合以上4个方面，希望大家可...(more)

提高大模型的使用效果，所采集数据的质量是非常重要，企业如何如何配合大模型建设，做好数据治理，提高数据的完整性、准确性、一致性等，是需要特别关注的事项。同时，对于数据字典、血缘关系、数据结构和业务含义等内容的梳理，对于模型开发人员准确理解业务目标，并实现符合用户要求的...(more)

金融业务应用场景有很多，例如：智能投研、财富管理、合规风控等等。考虑选取智能投研，主要是因为这个应用场景，一般是对内使用，对大模型的投产应用要求相对较低。智能投研的子场景包含了代码编程、故障诊断、需求校验、测试用例编写、知识问答、智能推送、任务编排等等；底层的原...(more)

综合部署与模型管理平台，开源的热门框架有很多。例如：Ollama, LM Studio, Ray Serve, GPT4ALL, vLLM, HuggingFace TGI, OpenLLM, LMDeploy, FastChat, LangChain。框架不仅仅考虑易用性，也需要考虑生态和运维成本等多种因素。能否请专家老师提供一个详细的对比，并推荐适用于...(more)

MMCU负责评估机器学习模型在生产环境中的合规性，即模型是否符合相关法规、道德准则和业务规定。MMCU可以对模型的预测行为、数据使用、隐私保护等方面进行评估和监督，确保模型在实际应用中符合相关法律法规和标准要求。通过MMC，可以帮助机构遵守各种合规性规定，避免潜在的法...(more)

下一代存储的概念已经悄然驶来，传统的存储已经无法满足大数据时代下的数据存储、使用等需求。很多厂商在AI的加持上在存储上添加了更多智能的开关：比如智能冷热分区划分、智能链路调度、智能数据类型分析与存储，甚至杀毒功能都嵌入到存储中。那么AI如何更好的帮助用户快速、...(more)

OpenAI的ChatGPT横空出世，标志着大模型进入了一个新的领域。很多企业的业务都开始或多或少的引入了AI大模型的元素，使其做到辅助支撑的角色。尤其是在信息安全运营的领域，很多安全厂商都相继出了自己的安全大模型，帮助用户从被动安全运营到智能安全运营的转变。那么在训练过...(more)

各银行纷纷建设各自私有的基于serverless技术的faas平台，请问应用场景有哪些，该技术给金融科技带来哪些改变。

未来银行类金融企业私有容器云平台的建设发展方向有哪些。

容器云平台在各银行的功能定位及如何与行内已有的监控、日志、运维运营等系统对接。

目前各单位的测试及生产K8S集群都存在资源利用率不高的情况，如何设置各应用容器的request、limit值及根据实际资源使用情况来推动各项目组在保证不影响应用的前提下降低配置来提高整个集群的资源利用率。...(more)

容器应用如何在开发、测试、生产等多环境迁移，比如测试部署完成的应用如何方便快速投产，其中包括如何做yaml转换、配置管理、yaml文件管理、迁移流程等。