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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-02-11 11:15:05
作者：hangyu
阅读量：214
文章目录
企业大模型应用解决方案包含哪些要点？涵盖数据收集与整理，收集业务相关数据并清洗、标注，保障数据质量；模型选择与定制，依据业务特点选基础模型并结合场景定制训练；场景融合与应用开发，将大模型融入核心业务，开发智能客服、精准营销等应用；持续优化与维护，通过新数据迭代训练模型，建立运维体系保障稳定运行。
1.数据收集与整理
企业首先要收集大量与自身业务相关的数据，这些数据是大模型训练的基础。比如制造业企业收集生产流程数据、供应链数据；零售企业收集销售数据、客户行为数据等。收集后对数据进行清洗、标注和整理，确保数据的准确性和可用性，为大模型提供高质量的“养分”。
2.模型选择与定制
根据企业业务特点和需求，选择合适的大模型架构，如GPT系列、百度文心一言等基础模型。然后结合企业的特定业务场景，对模型进行定制化训练。例如金融企业在风险评估模型中，加入自身的风险评估指标和历史案例数据，使模型更贴合企业实际业务。
3.场景融合与应用开发
将大模型融入企业核心业务场景，开发相应的应用程序。在客户服务方面，利用大模型构建智能客服，快速响应客户咨询；在市场营销领域，通过大模型分析客户数据，实现精准营销和个性化推荐。
4.持续优化与维护
大模型应用需要持续优化，通过不断收集新数据，对模型进行迭代训练，提升模型的准确性和适应性。同时，建立完善的运维体系，确保模型的稳定运行，及时处理可能出现的技术问题。
某大型物流企业在业务扩张过程中，面临着运输路线规划不合理、仓储管理效率低等问题。传统的物流管理系统难以满足日益增长的业务需求。
引入得助智能大模型一体机后，情况得到显著改善。在运输路线规划上，一体机结合实时交通数据、天气信息、货物重量和目的地等多源数据，利用大模型的强大计算和分析能力，为每辆货车规划最优运输路线。一次，某地区突发暴雨，得助智能大模型一体机迅速调整了途经该地区的货车路线，避免了延误和货物受损，运输效率提高了20%。
在仓储管理方面，得助智能大模型一体机通过分析历史订单数据和库存动态，实现智能库存预测和补货提醒。根据不同季节和市场需求，提前调整库存布局，使仓储空间利用率提升了15%，库存周转率提高了18%，有效降低了运营成本。
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