大模型开发整体流程-基于个人知识库的问答助手解析 千帆社区
定期更新知识库，添加新的文档和信息。 收集用户需求，进行系统改进和功能扩展。 整个流程将确保项目从规划、开发、测试到上线和维护都能够顺利进行，为用户提供高质量的基于个人知识库的问答助手。 三、项目架构简析 1. 整体架构 经过上文分析，本项目为搭建一个基于大模型的个人知识库助手， 基于 LangChain 框架搭建，核心技术包括 LLM API 调用、向量数据库、检索问答链 等。
[AI行业案例]-观云助力商旅文行业舆情监测
解决方案 星济为了帮助企业解决以上四大难题而将“观云”诞生：观云是针对企业级客户推出的专业舆情及口碑数据平台，具有全网公开内容准实时采集、人工智能精准语义分析及多平台预警能力。观云运用大数据+AI为商旅文等行业的客户提供完整的品牌解决方案。
什么是RLHF训练 - ModelBuilder
奖励模型接收一系列文本并返回标量的奖励值，数值和人类的偏好相对应。您可以采用端对端的方式用大语言模型建模，或者用模块化的系统建模（如对输出进行排名，再将排名转换为奖励）。奖励数值将用于接入强化模型训练中。 关于本平台的更多操作步骤详细可见 奖励模型训练 。
百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台-百度AI开放平台
零售 太原市凯创科技有限公司致力于物流系统总体规划、物流领域AI智能分析、智慧物流全系方案提供等，凯创物流资源综合服务平台在国内多家大型生产型企业、物流配送中心等得到广泛应用，在仓储物流技术方面处于国内领先地位。
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使用产品 通用文字识别 语音识别 语音合成 智能创作平台 图像识别 人脸识别 AI助力打造火蓝大数据政务舆情服务平台 法律政务 山东贝赛信息科技有限公司，在大数据采集、分析、应用及网络舆情监测领域拥有二十余项软件著作权和发明专利，并在2018年通过山东高新技术企业认定，成为山东省第一家舆情领域高新技术企业。
场景方案·职业教育 - ModelBuilder
总结一下，通用的落地流程基本可以分为： 业务可行性评估 -> 优化点分析 -> 大模型效果优化 -> 知识库（RAG）&搜索优化 -> 效果评估 -> 确定大模型选择&优化手段选择 -> 部署上线 在大模型优化点分析环节，上述思路也适用于其他业务场景： 通过和大模型的多轮交互和评估测试总结出几类问题 -> 分别分析问题根因 -> 判断大模型优化手段（Prompt Engineering
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使用产品 EasyDL零门槛AI开发平台 基于飞桨EasyDL实现干线光缆智能分析预警 安防监控 安徽恒科信息技术有限公司致力于AI+大数据研发，面向智慧政务、运营商、制造和教育等行业提供安防解决方案。
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使用产品 人脸实名认证解决方案 AI助力六扇门 打造政府智慧应用 法律政务 杭州六扇门数据有限公司提供针对政府机构特别是司法系统的大数据智慧集成服务，专注于政府大数据的收集、清洗、分析和智能处理，协助政府机构实现智慧监管。
分布式数据库 GaiaDB-X 金融应用实践
因为是涉及到国家金融稳定，所以在核心系统上需要逐步摆脱对 Oracle 的依赖，并拥有两地三中心的容灾能力。 由于当前的一些数据库都不能满足他们的业务场景需求，因此该交易所和百度采用了联合开发的模式，共建数据库能力。在两年的合作过程中，我们从外围的信息管理系统入手，逐步深入到核心交易系统，再到离线库数据分析系统，进而逐步实现数据库国产化。
[AI行业案例]-NLP技术让企业专注于内容营销
全部客户案例 - 头文科技 头文科技 广州头文科技有限公司是一家为企业提供一站式内容营销解决方案的公司，通过大数据产品“头文品牌体检工具”，为近百个知名品牌提供数据化决策支持和品牌营销服务。
