2024年企业AI大模型应用落地白皮书

　　策略建议：基于全流程开发平台底座，实现高效低门槛落地AI大模型应用在当今数字化转型的浪潮中，AI大模型的应用已成为企业提升竞争力、优化业务流程的重要手段。面对 A大模型在企业端落地的困难需要基于全流程并发底座来实现以下价值：

    　　聚焦业务场景需求并合理选择模型

    　　企业首要任务是深入剖析业务需求，定位核心难题。鉴于大语言模型在文本处理、自然语言理解上的高成熟度和实用性，常被企业视为首选，能显著提升信息处理和生成效率。

    　　若业务涉及多模态处理，则需权衡技术可行性与成本效益。此时：模块化或微服务架构成为优选，将多模态功能作为独立服务融入系统，确保稳定性和扩展性。同时，通过优化系统架构，可有效降低技术集成难度和成本。

    　　明确任务性质结合业务逻辑优化流程

    　　确定业务需求与模型后，企业需明确任务性质：辅助生成与决策性任务。辅助生成如文档、代码补全，应利用大模型提升内容质量与效率，优化输入输出流程。决策性任务如风险评估、市场预测，则采取混合智能，结合大模型预测与企业决策逻辑，确保大模型输出为决策辅助而非替代人类判断，以维持企业控制力并提升决策科学性。

    　　评估自身数据丰富度及质量

    　　在梳理业务场景、选择模型和优化流程之后，企业需要开展数据评估工作。评估的重点包括数据的丰富度、多样性、时效性和隐私保护要求等方面。企业需要确保可获取的数据量足以支持模型的训练和微调，并评估数据的多样性以确保模型能够泛化到不同的应用场景。此外，企业还应关注数据的时效性和隐私保护要求，确保数据的合法合规使用。

    　　明确技术选型与适配性

    　　企业需要考虑框架的成熟度、易用性、可扩展性以及与企业现有系统的兼容性等因素。通过综合评估这些因素，企业可以选择最适合自身需求的AI大模型框架（如Transformer、BERT GPT等）。同时，企业还需要确保所选技术能够与企业现有系统高效集成，减少迁移和改造成本。

    　　建立持续学习与代机制

    　　AI大模型的应用不是一次性项目，而是一人持续优化的过程。因此，企业需要建立大模型应用性能监控和反馈机制，定期评估模型效果并根据业务需求变化和用户反馈进行调优和迭代。通过持续优化大模型的性能和应用效果，企业可以确保AI大模型始终能够满足企业的业务需求并带来实际的价值。

    　　培养独立的AI人才与团队

    　　为了支撑AI大模型的应用和发展，企业需要引进并培养具备AI技术能力的专业人才。这些人才将负责大模型的微调、RAG技术的引入以及与其他系统的集成等工作。通过构建独立的AI 团队，企业可以确保AI大模型应用的持续性和创新性，为企业的数字化转型和智能化升级提供有力支持。

    　　探索大模型应用与业务的深度融合

    　　目前，大模型应用更多用于企业的辅助生成场景。然而，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，企业应积极探索AI对企业决策的赋能作用。通过数据分析和预测模型等手段，企业可以为管理层提供科学决策依据推动企业的数字化转型和智能化升级。同时企业还可以将AI大模型与核心业务深度融合实现业务流程的自动化和智能化，进一步提升企业的竞争力和创新能力。

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