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大模型与知识图谱融合?爱数推出基于大模型的领域认知智能产品与方案
来源:火狐体育nba直播 | 作者:火狐体育nba直播 | 发布时间 :2024-01-17 12:06:41 | 66 次浏览: | 分享到:

  在数据总量慢慢的变大的今天,数据存储、数据管理、数据挖掘的重要性正在B端企业凸显。

  大模型的影响力正在深入各行业,对各厂商而言,既是机遇也是挑战。 2023年世界人工智能大会期间,超过30家大模型厂商在上海亮相,有人在大炼模型,也有人迅速找到场景落地,事实上在大模型出现之前就已经有一些天然的场景需求。

  在数据总量慢慢的变大的今天,数据存储、数据管理、数据挖掘的重要性正在B端企业凸显。换句话说数据已成为企业的有形资产,数据治理正在成为新经济稳步的增长的重要方向之一。慢慢的变多数据厂商正在思考——如何用大模型赋能数据治理。

  2023世界人工智能大会期间,爱数在“大模型时代的领域认知智能”论坛上宣布,全面升级AnyShare智能内容管理平台,并推出AnyShare认知助手和AnyShare大模型一体机;同时推出领域认知中台方案,助力行业客户解决数据治理、数据运营、内容管理难题,加速业务智能化。爱数表示,其愿景是以数据重塑生产力,共创智能世界。

  爱数的这次发布并没有和大多数大厂一样以名称、参数为重点,而是从应用场景出发,更看重为行业客户解决数据治理、数据运营、内容运营等难题,将大模型嵌入已有的数据业务才是关键。

  爱数产品副总裁李基亮表示,智能离不开数据,数据离不开业务,业务需要更好的生产力、使用者真实的体验,这个是一脉相承的。爱数的初衷是通过大模型赋能数据知识化、数据资产化、赋能业务智能化。

  2006年爱数最早成立时,主要做的是数据保护,也就是常说的灾备。2008年推出的备份一体机很快就占领了中国市场,到了2011年随着产品和解决方案的逐渐成熟,爱数又升级到数据管理,除了拥有备份、容灾,还有像AnyShare等内容管理产品。

  到了2019年,爱数进入了新战略周期,发布了“大数据基础设施”战略,在产品和解决方案上进行升级,提供全域数据的能力。爱数认为,随着云、大数据的发展,企业对于数据的挑战慢慢的变大,需要整体的解决方案才能帮企业利用数据,更好地发挥数据价值。

  为了实现“大数据基础设施”战略,爱数提供了五大产品AnyBackup(灾备与多云数据管理)、AnyShare(非结构化数据)、AnyRobot(机器日志数据)、AnyDATA(知识图谱数据),并通过AnyFabric(一体化数据运营平台)的编织架构,实现所有数据和业务之间的关系网络,实现全域数据资产管理和运营创新。

  二十年来,爱数始终专注于数据能力的提升,作为释放数据价值、实现数据驱动创新的关键一步,爱数在AI领域持续投入大量研发力量。

  2021年开始,爱数推出认知智能框架AnyDATA,并与德国汉堡大学、复旦大学、天津大学建立联合实验室,借助大模型的东风,爱数基于领域知识图谱与领域大模型升级领域认知智能,全面升级产品的智能化水平,并推出领域认知中台方案,与客户共创,让AI深入应用场景,真正赋能客户的数据。

  大模型走向行业落地之后,是要赋能千百行业的,从千行百业原生出契合各自场景需求的大模型,某一些程度上才应该是最恰当的方式之一。对爱数这样已经从事数据服务、认知智能的厂商来说,积极拥抱大模型,将全域数据能力及领域认知智能积累的优势与大模型技术深度结合,就成为一种自然而然的选择。

  基于领域大模型及领域知识网络的领域认知智能,爱数逐步提升企业内容管理平台的智能化水平,推出基于领域认知智能的AnyShare认知助手,提供创新的智能搜索、智能问答、辅助创作、辅助阅读等认知能力,焕新内容门户、文档中心、工作中心、知识中心、表格中心等应用场景的智能化体验,真正的完成内容管理“智能化”,进一步释放内容生产力。

  目前,爱数正在布局智慧城市、化工能源方面的业务体系,大模型的引入让数据治理的效率更加高,精度更准确。“事实上,2022年开始我们就在跟客户沟通认知智能如何在数据治理领域落地,如何在管理数据、治理数据、找数据、用数据等环节中智能化,这样的一个过程中,我们通过知识图谱,通过深度学习来减少工作量,看业务和数据、业务与业务的关联性。”李基亮表示,“到今年上半年,大模型真正让我们意识到,大模型能够在一定程度上帮助解决80%的理解生成的工作量,还有20%能够最终靠知识图谱来实现精准、可解释性的问题。”

  大模型的落地始终要面向解决行业痛点,这是爱数大模型应用的重要思路。首先是安全,这是目前大部分模型厂商落地前需要仔细考虑的最要紧的麻烦。爱数深知这一点。

  为了解决大模型存在安全风险隐患等痛点,爱数与行业生态伙伴共创,打造更具安全性的产品,推出AnyShare领域大模型一体机AS19000,以极低的成本实现私有化部署,将领域大模型训练和推理分离,提高AnyShare的智能化能力,为客户提供一体化的智能内容管理体验。

  大模型走向应用,在庞大的公域数据预训练后,都必须要有一个根据政企业务需求来做再训练的过程。爱数的一体机用物理隔离的方式解决了数据安全问题,同时预训练和硬件提前配置为政企用户带来一体化的体验智能管理内容体验。爱数表示,“拎进机房就能用。”

  当大模型进入具体应用场景,原本就深耕场景的厂商其优势就凸显出来。大模型赋能千百行业,而目前的核心问题则在于做好连接。

  在当前数字化和智能化的行业实践中,爱数深耕业务、数据治理、知识运营,同时结合大模型做好技术落地。为了更好地应对实践中存在的痛点,爱数推出数据驱动业务的领域认知中台,以领域认知智能赋能数据资产化,实现业务智能化。

  爱数的领域认知中台以业务数字化为上层原则,基于统一的业务模型,理解业务目标、流程、标准、规则和指标。在数据资源化的基础上,基于领域知识网络和领域大模型实现数据知识化,通过爱数领域认知助手落地具体应用场景,以AnyFabric数据与业务数字化运营中心和AnyShare知识中心为载体,实现业务智能化。爱数领域认知中台不仅仅可以有效覆盖全业务域,还拥有完善的安全保障体系,确保数据安全、访问控制安全、安全运维及安全灾备。

  “大模型不是最后一公里,还有非常长的路要走,所以,我们要做的是用好大模型的能力,赋能数据、赋能业务。”李基亮如是说。

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