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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2025-07-18来源:首席数字官浏览数:23次
在AI技术飞速演进的今天,大模型正逐渐成为各类智能应用的“核心引擎”。要想把大模型的强大能力真正落地,需要一套行之有效的架构,将原始数据、模型能力、业务需求紧密串联。下面,我们将结合一张完整的AI大模型应用架构图,从多源数据接入到最终业务落地,分层剖析它的设计思路与关键模块,让你迅速搭建起自己的智能化系统。
大模型的应用通常离不开海量且多样化的数据输入,本层负责将各种数据源统一纳入平台:
文本:电子文档、网页抓取、邮件记录、客服对话
音频:电话录音、会议纪要、语音指令
视频:培训录像、监控画面、产品演示
图片:手写笔记扫描、示意图、照片
通过接入网关与消息总线,所有数据被打上时间戳与来源标签,为后续处理提供完整的上下文。
原始数据格式繁杂、噪声众多,必须先进行标准化与清洗,典型流程包括:
语音转文本
调用自动语音识别(ASR)服务,将音频转换为可读文本。
视频帧分离
关键帧抽取与场景切割,让模型能聚焦画面中最重要的内容。
OCR与图像识别
识别图表、手写体与嵌入式文字,将视觉信息转成结构化文本。
分词与句法分析
进行中文分词、词性标注和依存句法,以便下游模型更好理解语义。
完成后,各类数据都会被统一格式化为“文本+元信息”的标准输入。
大模型本身强大,却也需要结合行业知识与业务规则,才能输出高价值结果。本层由两大子系统组成:
1. 知识中台本体定义:预先规划好“实体-属性-关系”体系,形成领域本体。
知识库存储:采用图数据库(如Neo4j)与RDF三元组库并行存储,兼顾灵活推理与标准化语义。
检索服务:向量化查询与精确匹配并举,既能模糊搜索,又能精准定位实体关系。
2. 模型中台大模型推理:以GPT、LLaMA等为代表的通用大模型,负责生成式任务、对话理解与多轮交互。
微调与多任务:针对行业场景,进行少量样本微调(Fine-tune)或提示工程(Prompt Engineering),提升领域适应性。
插件与工具链:通过Function Calling或插件机制,调用外部API(数据库查询、业务系统写入、可视化组件)完成闭环任务。
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