近日，各人最初的IT阛阓酌量和询查公司IDC发布《中国生成式AI诈欺竖立平台阛阓：企业颐养AI竖立平台的雏形》施展。该施展不仅对阛阓上主流的大模子平台厂商进行了对比分析，还为企业用户选拔大模子平台提供了关节的时代筹算。在这次评估中，百度智能云赢得七项满分，位于总计大模子平台厂商第又名。亚马逊云AWS、阿里云比肩第二名。

IDC施展指出，大模子平台给诈欺法子竖立提供了一个新的旅途，企业在选拔大模子平台的时期，应该要点原谅厂商在模子层和数据层的才气。在模子层才气方面，如何让模子更好的适配企业的诈欺场景至关进犯。而在数据层才气方面，如何作念好RAG（检索增强生成），保证生成内容的准确性，排斥幻觉最为关节。

而在这两个方面，百度智能云齐有深厚的时代积聚。百度智能云千帆大模子平台（以下简称千帆平台）是大模子与AI诈欺竖立及处事平台，不错从模子竖立、模子处事、诈欺竖立三大维度，为企业提供全进程处事。当今，文心大模子日均调用量朝上15亿次，千帆平台仍是匡助客户精调了3.3万个模子、竖立了77万个企业诈欺。

模子精调助力大模子与产业深度交融

大模子具有高大的泛化才气，不错处理许多通识类问题，但在某些特定行业及畛域的进展不如东谈看法。这是因为不同业业有着专有的专科学问、逻辑和数据特质，通识学问无法裕如遮掩这些非凡需求。模子精调是增高大模子在行业诈欺中进展的关节，通过将行业的专科学问和数据特征融入大模子，不错让其更好地闲隙行业特定需求，从而耕种诈欺的准确性和可靠性。

行业内主流大模子处事商也正在通过大模子平台提供模子精调处事，匡助企业快速打造AI诈欺。

AWS SageMaker集成了亚马逊的高性能预侦探模子库，这些预侦探模子在大畛域的通用数据上进行了侦探，仍是学习到了丰富的特征暗示和学问，为模子精调提供了风雅的基础，同期，SageMaker 还提供了多种先进的机器学习算法，用户不错凭证精调任务的特质和需求，选拔适应的算法来进一步优化模子性能。

百度智能云千帆大模子平台提供了完好意思的器用链，是业界首个上线DPO、KTO等模子侦探法子的平台，提供了高质地通用语料数据和开箱即用的模子精调样板间。不管是念念要我方准备数据、作念精调，照旧念念快速上手、复制行业最好履行，千帆平台齐不错高效复古。当今，在千帆平台上，每天有朝上一半的调用量是来自精调后的模子。

拿医疗行业例如，杭州全诊医学基于千帆平台和文心大模子打造了AI医疗助理诈欺，概况在导诊、预诊、诊间、住院、手术、随访等全阶段处事大夫患者。以扶植大夫撰写病历为例，全诊医学通过使用20万份精标病历数据对大模子进行了精调，使AI医疗助理的医学用语更准确、更模范，大幅耕种病历内容质地。病历生成的准确度耕种了45%，大夫的接诊量提高了20%，造福更多病患。

RAG已成为企业处置大模子幻觉问题的灵验技能

生成式 AI 已成为企业布局和投资的要点，企业但愿借助大模子收场降本增效和居品鼎新。然则，通用妄言语模子（LLM）在内容诈欺中雷同存在幻觉问题或恢复不准确的情况，尤其是在面向 B 端场景时，难以灵验闲隙企业的落地需求。为处置这一问题，企业频繁接受 RAG（检索增强生成）时代，将生成式 AI与企业里面数据库、学问库相合并，使生成内容愈加准确、合理。在此过程中，向量数据库凭借其在语义集中和高效检索方面的专有上风，成为企业收场 RAG 的关节构成部分。

不久前，IDC发布了《RAG与向量数据库阛阓出路掂量》施展，对使用大模子的企业进行了深刻调研。施展线路，在生成式 AI 的竖立过程中，41% 的高管以为构建 RAG 架构至关进犯；此外，81% 的 IT 指引者以为，基于业务数据的生成式 AI 模子概况为企业带来权臣的竞争上风。这标明，RAG 时代在耕种通用大模子准确性方面效力权臣，且企业对其招供度正抓续提高。跟着更多企业缔结到 RAG 的进犯性，它有望成为生成式 AI 落地的关节推能源。

在分析了RAG和向量数据库阛阓的发展趋势后，IDC还评估了阛阓上的主要厂商。在这一评估中，百度智能云的向量数据库 VectorDB 在中枢地能、功能全面性、大模子复古、计策与生态配合、工程化落地五个关节畛域保抓最初，概述名次比肩第一。

当今，百度智能云 VectorDB 仍是在朝上 500 家客户中内容落地使用，复古 HNSW、Puck、PQ 等常用算法，主流 LLM、RAG 框架，以及百度智能云千帆和开源 Embedding 模子，复古企业一站式部署落地。面向以前，百度智能云 VectorDB 将连续在居品形状、内核功能、生态复古三个方面要点发力九游体育app娱乐，为企业 AI 诈欺落地处事，提供最专科的向量数据库处事。