卓越运营：重点是为业务场景确定最佳模型或模型组合。可以是具有多功能的多模态基础模型，也可仅是用于下游 NLP 场景用例的 LLM。确定向量所需维度的嵌入式模型也在其中。
安全与隐私：对系统生成的内容进行监控，以识别隐私或敏感数据。通常通过使用内容节制或执行护栏技术（如：集成围栏、标记语言模板等）进行检查。

合规：对生成的所有内容执行安全的存档流程，以满足未来的审计流程或监管要求
可靠性：与LLM可观索性层集成，监控和评估语言型的性能和行为，以了解模型的工作方式和决策过程，识别任何限制或偏差，并验证系统的行为是否与预期一致。

成本优化：成本优化过程，选择公共模型还是私有模型部署，是进行模型微调还是使用 RAG模式实施，或者通过指令调整来提高性能。

数字化转型要求组织具有敏捷性和适应性，能够快速获取并利用信息和专业知识。知识管理可以通过创建一个便于员工访问的集中式知识库和建立知识共享协作，在实现这一目标方面发挥至关重要的作用。

长期以来，关系数据库（RDBMS）等传统数据库为我们提供了良好的服务，但在处理文本、图像和语音等非结构化数据时存在局限性;而这些数据构成了当今生成的大部分数据。高效处理高维数据的需求正促使我们转到向量数据库-专为有效处理大型复杂数据类型而设计的 NoSQL 数据库。
向量数据库是专为存储和管理向量等高维数据而设计的。向量是一个数字数组，在生成式人工智能环境中它可以表示复杂的数据类型，如文本、图像、语音甚至结构化数据。当用于数据分析或机器学习时，向量可以表示n维空间中的一个数据点，其中每个分量都代表数据的一个特定特征或属性。在自然语言处理中，向量可以代表一个词或一段文本在这里，每个维度可以对应语言模型捕捉到的特定语境或语义。

行业共识：必须与组织私域数据结合，大模型才能解决实际应用问题。

公司成立于2016年，是一家专注于工业软件集成与人工智能应用的高科技公司。面向企业级客户提供全面的工业级软件解决方案、基于机器学习的行业知识体系及智慧供应链解决方案，为客户提供领先的数字化转型核心竞争力。