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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-07-24 17:50:00
作者:liuxuan
阅读量:157
文章目录
中关村科金得助智能知识库本地化部署大模型确保数据主权与合规性,提升性能稳定性与响应效率,支持深度定制与场景适配。通过租用GPU算力降低成本,一站式训推、量化压缩、推理加速等技术实现高效资源利用,适用于金融、医疗、零售等多行业场景。AI知识库部署方案精准理解用户需求,优化知识管理,保障数据安全。

本地化部署彻底规避数据跨境传输风险,满足金融、医疗等行业对敏感数据 “不出域” 的监管要求。例如,某市医保局通过中关村科金得助智能AI知识库本地化大模型本地化部署,实现医保结算数据本地存储,严格遵循《个人信息保护法》。某学院在校园服务中应用本地化模型,确保师生隐私数据安全。
摆脱对云端的网络依赖,7×24 小时稳定运行。通过本地算力平台,实现统计分析任务响应速度提升 80%,复杂数据处理从数天缩短至数小时。模型在消费级显卡上实现极速生成,远超云端 API 的平均响应速度。
支持私有知识库融合与行业规则嵌入。某政府机构通过中关村科金得助智能AI知识库模型整合政策库,生成符合行业规范的智能审核报告,公文起草效率提升 60%。大模型一体机可同时运行 DeepSeek等多个大模型,满足政企复杂决策需求。

相较于需要购买高性能设备,花费巨大的代价,我们更推荐大家通过租用GPU算力,部署本地大模型。以中关村科金AI大模型知识库大模型为例,能够支持GPU虚拟化,实现物理GPU资源(如显存、流处理器、纹理单元等),可以被多个虚拟机或容器共享。提升GPU利用率,并降低模型训练平台使用成本。
核心功能
1.一站式大小模型训推:在资源受限或需要快速响应的环境中,模型训练平台提供一站式服务,显著降低模型训练与推理成本
2.模型量化压缩:通过模型量化技术,优化GPU资源使用,服务更多AI应用场景,模型训练平台实现资源的高效利用
3.Triton引擎推理加速:将模型参数转换并编译为GPU指令相关的二级制文件,提高运行时计算效率
4.动态GPU资源潮汐调度:根据系统负载变化,动态分配和回收资源,最大化GPU资源利用,降低成本。针对不同工作负载场景,如实时对话,电销,质检和会话洞察等场景,提供潮汐调度或优先级调度等策略,最大化利用GPU资源,降低平台使用成本
5.模块化按需服务快速部署:支持不同客户诉求的模块选择组合,具备异构、多种大模型组合的能力,可实现快速部署实施,模型训练平台满足个性化服务需求
适用场景
私域运营、电销转化、售后管理、客户服务、企业私有数据处理:企业可以在保护核心数据资产的同时,定制化地提升工作效率和加快数字化转型。
零售:精准营销、活动推送、个性化产品推荐、虚拟导购、售前咨询
金融:智能投顾、风险评估、贷款营销、贷款审核、贷后管理、保险销售、续保提醒、理赔跟踪
医疗:智能问诊、就诊预约、用药管理、自动随访、复查提醒、诊后回访、疫苗接种提醒、检查结果解读、实验室研究环境:学术研究人员可以在本地环境中进行模型实验,无需依赖外部云服务。

精准理解与应答:基于领域大模型、多模态文档解析、知识搜索等先进技术;深入理解用户提问和文档内容,响应用户个性化的搜索需求
多场景灵活应用:具备强大的多场景适配能力,灵活应用于企业内部多个领域;如教学科研、投研投顾、客服、HR、研发等,满足多样化的知识管理需求
用户体验全升级:采用对话式交互方式,搜寻知识更简单;根据用户的使用习惯和偏好,提供个性化知识推荐
知识资产最优化:有效整合和管理企业内外部知识库资源;一站式构建和维护AI知识库,促进知识共享和利用
控制成本更节约:通过自动化和智能化手段,降低人力成本、资源消耗和项目研发时间
Saas和私有化不同交付模式,满足不同企业需求
数据内容更安全:借助外挂知识库和大模型幻觉检测技术,确保内容可用准确;数据加密、数据隔离等技术,保障客户数据安全
本地化部署AI大模型如何保障企业数据安全?
通过将模型和数据完全部署在企业内部服务器,避免敏感数据外流,满足金融、医疗等行业对数据"不出域"的合规要求,同时采用加密隔离技术确保全流程安全。
企业部署私有化大模型需要哪些技术支持?
需具备GPU虚拟化、模型量化压缩和动态资源调度能力,支持多模型并行运行,通过Triton引擎等推理加速技术实现消费级显卡的高效利用。
哪些行业最适合采用本地化AI知识库方案?
金融、医疗、政务等对数据敏感行业,以及需要定制行业知识库的零售、制造业企业,可通过本地部署实现合规与业务场景深度适配。

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