一旦掉入 AI 墳場，幻覺將永遠存在，噩夢才剛開始。
最近有許多客戶在考慮上 AI 大模型一體機、AI 私有化、AI 大模型部署等項目，但小心進入 AI 大模型的墳場，在光鮮亮麗的背后，AI 大模型也面臨著諸多困境，其中最為核心的問題便是數據。
數據質量：垃圾進，垃圾出
AI 大模型的訓練依賴于海量數據，但數據的質量卻參差不齊。如果輸入的數據本身就存在偏差、錯誤或噪聲，那么訓練出來的模型自然也會“學壞”，輸出的結果同樣是“垃圾”。因此，數據質量直接決定了 AI 大模型的性能和可靠性。
數據來源：面臨枯竭
隨著 AI 大模型的不斷發(fā)展，其對數據的需求也越來越大。然而，地球上的數據總量是有限的。當世界上所有的數據都被訓練完畢后，AI 將面臨“無米之炊”的困境。因此，如何尋找新的數據來源，或者如何更有效地利用現有數據，成為 AI 領域亟待解決的問題。
數據：AI 的“燃料”和“營養(yǎng)劑”
數據是 AI 的“燃料”，也是 AI 健康成長的“營養(yǎng)劑”。沒有高質量的數據，AI 大模型就無法正常運行和發(fā)展。因此，企業(yè)在考慮引入 AI 技術時，不應盲目追求模型的規(guī)模和復雜度，而應將重點放在數據的準備和管理上。
企業(yè)的數據準備工作
企業(yè)的數據準備工作是一個復雜而龐大的工程，主要包括以下兩個方面：
結構化數據：結構化數據通常存儲在數據庫、業(yè)務系統(tǒng)等系統(tǒng)中，具有明確的結構和格式，易于處理和分析。例如，客戶信息、銷售數據、財務數據等。
非結構化數據：非結構化數據包括圖片、文本、文檔、音視頻等，分布在不同的系統(tǒng)和平臺中，具有分散、孤立的特點，難以進行結構化處理。例如，社交媒體上的用戶評論、客戶服務記錄、產品說明書等。
非結構化數據的挑戰(zhàn)與機遇
相對于結構化數據，非結構化數據的處理難度更大，但也蘊藏著更大的價值。如何有效地提取、清洗、整合和利用非結構化數據，成為企業(yè)在 AI 時代獲得競爭優(yōu)勢的關鍵。
Baklib：企業(yè) AI 知識管理的利器
目前市面上有很多非結構化數據的處理工具，Baklib 是其中一個值得關注的平臺。Baklib 創(chuàng)舉的“資源庫 -- 知識庫 -- 體驗庫”三層架構，能夠很好地實現 AI 數據準備工作：
資源庫：集中存儲和管理各種非結構化數據，如文本、圖片、文檔、音視頻等。
知識庫：對資源庫中的數據進行結構化處理，提取有用的信息和知識。
體驗庫：將知識庫中的知識應用于各種場景，為用戶提供個性化的體驗。
企業(yè)要成功引入 AI 技術，必須首先做好 AI Data Ready 的準備工作。只有擁有高質量、多樣化、易于管理的數據，AI 大模型才能發(fā)揮出其真正的潛力，為企業(yè)帶來更大的價值。
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