一、项目背景

AI大模型已成为推动人工智能发展的关键力量，它们能够处理海量数据，学习复杂的模式，并做出精确的预测。在多个领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等，AI大模型都表现出了卓越的性能，为企业带来了前所未有的机遇。

二、系统功能

（一）自然语言处理

对话生成、文本分析和生成任务等。例如，它可以用于自动回答用户查询、撰写文章、编写代码或生成创意内容等。

（二）数据生成器与知识挖掘工具

大模型现在可以作为一个强大的数据生成器， 帮助用户快速生成大量的文本数据，从而提升数据分析和机器学习模型训练的效率。同时，作为知识挖掘工具，它能够从庞大的数据中提取关键信息，协助用户在科研、市场调研等领域获得有价值的洞察。

（三）模型调度员与自然交互界面

大模型可以根据用户需求，自动调度不同的模型来处理特定的任务，如使用语言模型处理文本任务，或者调用图像引擎生成图像。这种灵活性使得大模型成为一个强大的多模态交互界面，用户可以通过自然语言与之交互，完成多种复杂的任务。

（四）超越文本查询的边界

本公司大模型不仅限于处理文本查询，还能处理图像、PDF 文档等多种格式的内容。这种多模态处理能力，能够应用于更广泛的领域， 如教育、医疗、法律等，为这些领域提供更加全面和深入的分析与解决方案。

（五）个性化定制功能

用户根据特定需求创建属于自己的大模型版本。这项服务赋予用户更多的控制权，使他们可以根据自己的具体需求定制聊天机器人。例如， 企业可以创建仅供员工访问的特殊助理，或者家长可以创建专门用于教育孩子解决数学问题的工具。

三、业务痛点

（一）信息孤岛与碎片化。大量非结构化文档和图书存在于单位内，但信息相互隔 离，形成信息孤岛，难以形成有机的整体。难以建立全面的知识体系，导致员工 难以获取全局视图，降低了知识的综合性和深度。

（二）知识利用率低。由于信息碎片化和缺乏有效的组织方式，员工在处理大量资 料时难以迅速找到所需信息，知识利用率低。员工花费大量时间在查找信息上， 降低了工作效率，可能导致工作质量下降。

（三）信息传播效率差。除了传统讲座、培训外、图书阅读外，缺乏碎片化、视频 化知识传播渠道，传统信息触达渠道效果差，无法快速、准确地传达给需要的人 群。

（四）缺乏个性化能力。传统模式无法根据员工的兴趣和需求进行个性化推荐，导 致信息过载和用户对信息的不感兴趣。

（五）在知识传承过程中缺乏有效的传承手段，有经验的资深人员很难通过信息化工具将自己的能力和经验进行推广和传承。

四、解决方式

（一）知识抽取

将非结构化文档、图书等资料中的知识抽取出来，形成结构化数据，方便存储和检索。可以快速构建知识体系，有效解决信息孤岛问题。

（二）知识推荐

根据用户的兴趣和需求，推荐相关的知识，提高知识获取效率。让用户更加探索式学习，提高整个学习的积极性，提高学习效果。

（三）知识问答

针对用户的提问，提供准确、全面的答案，提升知识利用效率。可以针对图书内容，针对用户问题，生成个性化回答，提高知识利用率。

（四）知识生成

根据用户的需求，自动生成新的知识内容，促进知识传播，降低知识创作和门槛。

五、产品特点

（一）数据处理安全化

系统满足国产化要求，可以本地私有化部署，软件系统和硬件平台均实现自主可控，确保单位数据及信息安全。

（二）模型输出精确化

自主训练、自主使用的情况下，通过大小模型结合、加入深度学习算法函数等、通过私有化本地数据对模型进行训练和学习，对函数对算法参数进行调整，最大程度的提高模型性能和准确度，使大模型成为工具，能够与各个行业深度结合，打造行业领域数字基座，提高行业生产力。

（三）模型训练工具化

本平台提供自然语言文本和机器视觉图片(视频)的标注、识别、抽取、生成等工具，用户可以利用本地化数据自行进行本地化模型训练。