起源·MatrixoneintelldenceAl原生多模态数据智能解决万案白皮书Your Data forYourAl
YourDataforYourAl目录前言CenA1时代的数据挑战类人脑计算能力的崛起.3非结构化数据价值开始被挖掘。35企业落地CenAI的数据困境,典型行业场景的落地难题,总结....MatrixOneIntelligenceA|原牛多模本粉据智能解:决方安0MatrixOneIntlligence.概.99解决方案架构介.组................................."核心产品概述.心解决方案技术特点及优垫13解决方案技术湘程罪学解巧E妇22223整体数据流程数据接入与整合数据预处理与解析..特征工程数据标注与增强.模型训练与评估RAG召回与搜索总结.行业案例.....................31极视角多模态数据与特征平台.3到3别深智城集团.....江西铜业.金意陶素问TechAg..............35总结.....38
YourDataforYourAl前言在当今时代，Cen人工智能（Cenerative A1,，简称GenAl)正以前所未有的速度席卷全球，成为推动科技进步和产业变革的重要力量。从ChatCPT的横空出世到各类大模型的广泛应用,CenAl不仅在技术层面取得了突破性进展,更在商业和社会层面引发了深远的影响。从文本生成、图像绘制到视频制作,GenAI的应用场景日益丰富,为各行各业带来了前所未有的机遇与挑战。据麦肯锡全球研究院(MckinseyGlobalInstitute)的报告,到2030年AI技术右望为全球CDP贡献高达13万亿美元的增长。Gartner预计在2026年，超过80%的企业将使用CenAl应用程序编程接口（API)或模型,或者在相关生产环境中部署支持CenAI的应用程序，这一比例在2023年还不到5%,这意味着在短短三年内,采用或创建CenAl模型的企业数量预计将会增长16倍。在CenAI的架构中,数据处理的作用尤为关键。AI技术与数据的紧密联系显而易见庞大的数据集训练出强大的A!模型,而这些模型的功能又能促进数据处理的进一步优化。尽管如此,行业对CenAI技术栈中的算力层、模型层和应用层的各巧能力及技术方案已有深入探索,但对数据处理层的重视程度仍显不足。在通用基座大模型越来越普下的趋势下,对企业自有数据的挖掘利用将变成CenAl落地企业级应用的最关键因表矩阵起源作为一家Data+AI领域的创业公司,在数据及AI领域已经有超过十年的行业经验沉淀,本白皮书将从矩阵起源的专业视角,深入剖析Data+Al领域的最新趋势和扶战，并给出如何对企业自有数据进行深度挖掘利用的详细蓝图,以实现更符合企业实际业务价值的CenAI应用落地。
Your DataforYourAlGenAl时代的数据挑战类人脑计算能力的崛起驱动GenAI技术发展的核心是大语言模型LLM,其本质上是使用计算机构建巨大的神经网络结构模拟人脑神经元的构成,然后将海量的文本知识压缩到一个有庞大参数量的袖经网络中。这样的架构可以给计算机赋予人类一样的交互能力，可以理解人类的语言和需求,再生成便于人类理解的数据CenAl的类人脑计算能力与过去传统意义上计算机擅长的高速数学计算有根本性的区别传统计算能力可以轻松完成人类在短时间内难以完成的复杂科学计算，而且工作准确度极高，相同的任务可能需要大量人力进行手动计算整合才能完成，且人类的工作经常出错，但是传统计算能力难以处理以人类自然语言构成的NLP任务，比如文档理解、对话理解、图片理解等，而对于人类而言即使是儿童也具备这些能力。2．而新型的CenAI计算能力是完全模仿人脑的结构所设计的,所展现的能力也跟人类行为极为相似，通过自然语言交互，同样能很轻松的胜任文档理解、对话理解图片理解等任务，同时具备一定的创造力，可以生成现实中不存在的东西,但是并不擅长复杂的数学计算,准确度也是天牛的缺陷,因此，CenAI真正带来的是一种全新的类人脑计算能力,它与传统的计算机精确数学计算能力共同构成了我们当今IT世界的新型计算基应非结构化数据价值开始被挖掘数据作为IT世界的另外一个重要基石，在CenAI的新型计算能力加持下也发生了巨大的变化。传统上在数据处理领域,我们会把数据分成三类,结构化数据、半结构化数据和非结构化数据：结构化数据是定量数据,由值和数字组成,是高度组织化的数据，易于访问和解释。它们往往以二维表格和数据库的形式存在。
Your DataforYourAl非结构化数据是定性数据，没有内部...
