每一个企业，都值得拥有自己专属的AI大模型

大模型技术的发展日新月异，模型参数规模越做越大，能处理的文本长度、多模态融合等方面也在快速演进。然而，如何将这些大模型的潜力在企业中落地应用，仍然是业界面临的一大挑战。企业业务场景千差万别，大模型必须经过针对性的训练和微调，才能有效适应不同企业的需求和业务流程。面对这些挑战，业界一直在探索各种解决方案，但尚未形成统一的最佳实践。

大模型三级跳，企业级大模型才是正解

大模型技术的快速发展，使其在许多应用场景中展现出了强大的能力。根据应用范围的不同，大模型可以分为三类：通用大模型、行业大模型（也称领域大模型）和企业级应用大模型。

通用大模型是在大规模多样化数据集上训练的模型，典型的例子包括OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini，以及国内百度的文心一言、阿里的通义千问、字节的豆包、腾讯的混元、科大讯飞的讯飞星火等。通用大模型的优势在于其强大的迁移学习能力，能够在各种任务上表现出色，可以说“上知天文下知地理”，似乎无所不知。然而，通用大模型的局限性在于其缺乏对特定行业或企业的深度理解，难以满足复杂且专业化的业务需求。

行业大模型（领域大模型）是在通用大模型的基础上，针对特定行业或领域的数据进行进一步训练和优化的模型。行业大模型能够更好地理解和处理特定领域的任务，对行业知识有更深入的理解。例如，在医疗领域，行业大模型可以更准确地解读医学文本和辅助诊断；在金融领域，行业大模型则可以进行精确的市场预测和风险评估。

相对于通用大模型，行业大模型更进了一步。但是这还不够，其仍然无法完全适应不同企业的独特需求和业务流程。

例如，假设工商银行要应用一个金融大模型，一般的金融大模型虽然具备广泛的金融行业知识，能够理解金融市场的动态、风险管理原则和基本的客户行为分析，但由于缺乏对工商银行自身业务流程、内部数据和特定需求的深入理解，难以有效解决工商银行的具体业务问题。那么，怎么解决这个问题呢？这就需要引入企业级大模型。

企业级应用大模型是为特定企业量身定制的大模型，它不仅结合了通用知识和行业知识，还深入了解特定企业的具体情况、业务流程和数据特点。例如，针对某个零售行业，企业级大模型可以通过分析销售数据和客户行为，识别出该企业最畅销的产品和最受欢迎的促销活动，从而优化库存管理和营销策略。更进一步，企业级大模型能够无缝嵌入企业的业务流程，实现自动化和智能化的运营管理。这种嵌入不仅限于数据分析和预测，还包括实时决策和操作执行。

通过嵌入业务流程，企业级大模型可以持续学习和适应业务变化，自动更新和优化决策模型，确保企业在动态市场环境中始终保持竞争优势。这种深度集成和自动化能力，使得企业级大模型不仅是一个支持工具，更是企业运营的智能引擎。

知识库，是构建企业级大模型的核心

通过上面的分析可知，企业级大模型通过深度理解企业业务、嵌入业务流程、灵活适应业务变化和保护数据安全，成为支撑企业经营和业务发展的重要技术工具。那么，要怎么来构建企业级大模型呢？核心的环节是什么呢？

要构建企业级大模型，核心在于建立一个全面且高效的企业知识库。企业知识库不仅是存储企业数据的仓库，更是大模型训练和微调的基础。通过知识库，企业能够整合多种数据类型，生成高质量的训练语料，开发和优化大模型，并最终将其应用于实际业务场景，实现智能化和自动化运营管理。

那么，如何来构建这样的一个企业知识库，并在其基础上定制企业级大模型呢？具体来看，需要从多模态大数据存储、语料加工、大模型开发工具链、大模型垂直应用开发四个环节着手。

构建多模态大数据存储和管理平台，存储多模态数据，这是知识库的基础。

企业的数据往往是多模态的，包括文本、图像、音频、视频、传感器数据等，这些数据类型各异、格式多样，需要一个统一的平台来进行存储和管理。构建一个多模态数据平台，首先需要解决数据集成的问题。企业内部的数据来自不同的部门和系统，必须通过数据集成技术，将这些分散的数据整合到一个统一的存储平台上。

语料加工工具，构建高质量语料库，将语料转化为知识。

高质量语料库是训练和微调大模型的基础，构建语料库需要一套完善的语料加工工具，用于数据清洗、标注、转换和增强等操作，将原始数据转化为高质量的训练语料。原始数据往往包含噪声和冗余信息，需要通过数据清洗和预处理，去除无关或错误的数据。

大模型开发工具链，帮助训练、微调大模型。

构建好了数据基础和语料库，接下来的工作就是进行企业级大模型的开发。而大模型的训练和微调需要一套完善的开发工具链，这些工具链包括数据准备、模型训练、参数调优、模型评估等各个环节，确保大模型能够高效、准确地反映企业的需求。模型训练是大模型开发的核心环节，通过高性能计算平台和分布式训练技术，可以在大规模数据集上训练大模型。模型训练过程中，需要不断进行参数调优，以提高模型的性能和准确性。在模型训练完成后，需要对模型进行评估和验证，确保其在实际应用中的效果。

大模型应用开发平台，不为开发大模型而开发大模型，而是要在企业中用起来。

大模型应用开发平台需要与企业的现有业务系统和流程进行集成，实现数据的实时交换和业务的无缝衔接。通过API和微服务架构，可以将大模型的功能模块化，方便与企业业务系统的集成。

大模型应用开发平台不仅用于数据分析和预测，还需要支持实时决策和操作执行。通过将大模型的预测结果和建议嵌入业务流程，可以实现自动化的决策支持和操作执行，提高企业运营效率。此外，大模型应用开发平台还需要提供友好的用户界面和交互工具，方便企业用户进行数据探索和模型调优。

需要指出的是，上面的每一个环节要做好都有不小的困难，对服务商的要求很高。例如，在数据存储环节，传统的关系型数据库在处理非结构化和半结构化数据（如图像、音频和视频）时存在性能瓶颈；高质量的训练语料需要精确的标注和转换，这些过程不仅耗时耗力，还需要高水平的专业知识和人工智能技术支持；大模型的训练需要庞大的计算资源和复杂的技术支持，如何在有限的资源下高效地进行模型训练和参数优化仍然是一个难题；大模型应用开发平台要具有强大的兼容性和扩展性，能够支持各种API和微服务架构等等。

星环科技知识平台TKH，企业级大模型构建平台的一个样本

以上，我们就如何通过优化知识库各个环节来构建企业级大模型进行了讨论。从逻辑上，这似乎是企业级大模型应用落地的一条理想路径。但是，任何事情都是知难行易。要打造这样一个工具链条，难度非常高。

此次星环科技发布的知识平台TKH，让我们可以窥见这类产品的一些底色。对照上面讨论的四个环节，星环科技都有对应的产品平台来提供相关的服务。

Transwarp Data Hub for LLM—— 多模态数据存储和管理

TKH平台具备强大的多模态数据存储和管理能力，它基于Transwarp Data Hub for LLM知识管理平台的多模型统一技术架构，支持关系型数据、向量数据、全文检索、图数据、时序数据等的统一存储管理。这一能力大幅简化了知识库的知识存储与服务层架构，降低了开发与运维成本。通过这种统一管理，企业能够高效地处理和分析来自不同来源和格式的数据，为构建高质量的大模型打下坚实的基础。

Transwarp Corpus Studio（TCS）——语料加工与高质量语料库构建

星环科技的语料加工工具Transwarp Corpus Studio（TCS），是构建高质量语料库的关键，TCS覆盖了语料获取、清洗、加工、治理、应用和管理的全生命周期，具备多种灵活的采集和构建方式，能分布式地高效处理海量语料。TCS内置了丰富的智能化语料加工能力，包括清洗、转换、标注、增强、质检、合规检查等，适应多种使用形态，确保了语料的高质量，为大模型的训练和微调提供了可靠的语料支持。

正如星环科技创始人、CEO孙元浩所说：“星环语料开发工具是我们在人工智能领域的又一重要创新。它不仅能够提升语料开发的效率，还能够确保数据的安全和质量，这对于构建高质量的大模型及其应用至关重要。”

Transwarp Sophon LLMOps——大模型开发工具链与微调能力

星环科技的大模型运营平台Transwarp Sophon LLMOps，覆盖了从语料、模型到应用的全流程，支持企业级大模型的生产和运营管理。Sophon LLMOps具备语料知识和相应处理/治理的沉淀、高质量语料/模型/应用资产共享复用、灵活开放的应用开发、可持续的服务运营等特性，这些工具和特性使得企业能够快速积累和运营专属知识库和智能应用。

TKH平台不仅提供了构建大模型的工具，还提供了一个企业级应用开发平台。该平台支持将语料快速转化为咨询检索、业务洞察、知识问答、行业分析等多种应用形态，大大降低了应用语料的门槛。在TKH平台平台上，星环科技开发了一系列AI原生应用，例如无涯·问知、无涯·问数、无涯·金融、无涯·工程，验证了其构建企业级大模型的工程能力。

星环科技TKH平台在安全性能方面也表现出色，它提供了全方位安全防护，包括细粒度的权限管控、数据脱敏、模型加密、安全围栏等，确保企业数据安全和合规性。此外，TKH平台的无涯大模型Infinity通过了国家网信办大模型安全评估备案，进一步证明了其安全性。

在部署模式上，TKH支持灵活的部署选项，包括私有化部署（AIPC版、企业版）和公有云服务，以满足不同企业的需求。这种灵活性使得企业能够根据自己的业务需求和安全要求，选择最合适的部署方式。

TKH的应用场景广泛，包括但不限于企业级AI知识库、金融市场研究、智慧监管助手、政府智慧中台建设等。通过TKH，企业能够实现“人工智能+”业务的落地和创新。

以知识平台为桥梁，将大模型的能量注入企业当中

可以预见，星环TKH这样的知识管理平台还将持续进化，在打破数据壁垒，推进知识融通和应用方面，发挥更大的价值。

企业知识库、知识管理平台以及基于此构建的企业级大模型应用，通过提供统一入口和全新的交互方式，大幅提升企业管理和运营效率。通过一个统一的知识入口，员工可以便捷地访问各类信息资源，例如，研发团队获取技术文档，市场团队查看客户反馈，管理层调取财务报表。

而且，这类平台可以高效连接各类非标、独立系统，如ERP、CRM和供应链管理系统，实现数据的无缝整合和统一查看，减少系统对接复杂度，降低使用门槛。例如，销售人员无需在多个系统之间切换，只需通过一个入口即可获取客户订单、库存状况和物流信息。

知识管理平台和企业级大模型应用还能实现统一、实时、精准的知识处理、协作和管理功能，如设计团队和生产团队通过平台实时共享设计图纸和生产计划，管理层实时监控项目进展和资源分配，做出及时调整和决策。通过统一入口和智能管理功能，企业知识库、知识管理平台提高了软件开发敏捷性，提供了更全局、准确的经营管理抓手，提升了整体运营效率和决策质量，推动企业智能化转型和数字经济发展。

借助企业级大模型，可以进一步推进产业链知识共享和应用。企业不仅需要内部的数据和知识，还需要与供应商、客户和其他合作伙伴共享信息，以提高整个产业链的效率和响应速度。通过构建行业大模型，企业可以将自身的知识和数据与供应商、客户和其他合作伙伴共享，形成一个互联互通的知识网络。例如，制造企业可以将生产计划和库存数据与供应商共享，优化供应链管理。

展望未来，企业级大模型在推动企业数智化升级、数字经济建设和提升新质生产力方面具有重要前景。它通过整合和分析企业内外部海量数据，提供智能化决策支持和业务优化方案，提高运营效率和创新能力。在数字经济建设中，大模型提升企业和产业的数字化水平，实现数据的全面整合和高效利用，推动数字经济快速发展。这一切的发展，最终将汇合到新质生产力的蓬勃浪潮中。

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