大模型时代的数据智能演进：构建路径与应用落点探讨

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AI前线5月26日直播：探讨大模型时代数据智能的构建路径与应用落点，聚焦企业落地难题与实践反思。

原文标题：大模型时代，数据智能的构建路径与应用落点 | 直播预告

原文作者：AI前线

冷月清谈：

AI前线将于5月26日晚举办线上直播，主题为“大模型时代，数据智能的构建路径与应用落点”。本次直播邀请了来自DaoCloud、货拉拉、中电金信与数据项素的多位嘉宾，他们将从不同视角审视数据智能的路径选择，探讨企业落地过程中的真实难题与解决思路，并分享在数据构建、智能体落地、系统集成等方面的实践与反思。您可以通过扫描海报二维码或点击预约按钮观看直播，并在文末留言向讲师提问。

怜星夜思：

1、大模型在数据智能中的作用是什么？它的引入会带来哪些新的挑战？
2、对于企业来说，在落地数据智能时，最容易遇到的坑有哪些？有什么可以提前规避的方法？
3、直播中提到了“智能体框架”，这个概念具体指的是什么？企业应该如何构建适合自身业务的智能体框架？

原文内容

从训练数据构建、智能体框架，到 ChatBI 落地挑战，5 月 26 日晚上 20:00，来自DaoCloud、货拉拉、中电金信与数据项素的多位嘉宾将围绕「大模型时代的数据智能如何演进」展开对话。扫码预约，不见不散！

直播介绍
直播时间

5 月 26 日  20:00-21:30

直播主题

大模型时代，数据智能的构建路径与应用落点

直播嘉宾

主持人：郭峰，DaoCloud 道客 / 联合创始人兼首席技术官

嘉宾：

  • 单海军，中电金信研究院 / 副院长

  • 覃睿，数据项素 / 产品副总裁

  • 凌霄，货拉拉 / 大数据专家

直播亮点

  • 从不同视角审视“数据智能”的路径选择

  • 探讨数据智能在企业落地过程中的真实难题与解决思路

  • 数据构建、智能体落地、系统集成等方面的实践与反思

如何看直播？

扫描下图海报【二维码】，或戳直播预约按钮，预约 AI 前线视频号直播。👇

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如何向讲师提问？

文末留言写下问题，讲师会在直播中为你解答。

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大模型这玩意就像一把双刃剑。用好了能上天，用不好就原地爆炸。最大的坑我觉得是幻觉问题，它一本正经地胡说八道的时候，你都不知道该不该信它。所以，怎么让人工智能更“靠谱”，是个大问题。

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智能体框架可以理解为一个“大脑”，它能自主感知环境、做出决策并执行行动。企业需要根据自身业务特点，定义智能体的目标、规则和知识库，并选择合适的算法和技术来实现。这是一个持续迭代的过程。

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从学术角度看，大模型提升了数据智能的自动化和泛化能力，但也对算力、存储和算法优化提出了更高要求。挑战主要集中在模型的可解释性、鲁棒性和隐私保护等方面。企业需要构建完善的评估体系，谨慎推进大模型的应用。

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别跟我说那些高大上的。落地最大的坑就是老板不懂装懂，瞎指挥！明明数据都没打通，非要搞什么智能推荐。解决方法？忽悠老板先从基础做起，把数据清洗干净，比啥都强。

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大模型就像个超级大脑，能处理以前处理不了的海量数据，挖掘出更深层次的关联。但问题也来了，这么大的模型怎么训练、部署、维护？数据安全怎么保障？成本会不会太高？都是需要考虑的。

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从架构设计的角度看，智能体框架包含感知层、决策层和执行层。感知层负责收集和处理数据，决策层利用算法进行推理和决策，执行层负责执行决策结果。企业需要根据业务需求选择合适的模块组合和技术架构。

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根据我踩过的坑总结，最常见的就是需求不明确，盲目跟风。或者数据质量太差，模型根本跑不起来。还有就是团队缺乏相关经验，不知道怎么用好这些工具。提前规避的方法就是做好充分的调研，小步快跑，先解决最核心的问题。

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智能体框架？听起来好科幻。简单说就是给机器装个“灵魂”，让它自己思考。企业要做的就是给这个“灵魂”设定好目标，然后喂它足够多的知识。至于怎么喂，那就是各自的本事了。

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从项目管理的角度来看，数据智能落地难点在于业务理解、技术选型和组织协同。企业应该优先选择具有明确业务价值的场景，构建跨部门的合作机制，并引入专业的数据团队提供支持。同时，关注数据治理，确保数据质量。