效能建设的核心变量，在于数据治理。但这个“数据”，和大数据时代的“数据”，内涵又有很大不同。传统的数据治理，针对数据分析场景，主要面向结构化数据，包括主动元数据、AI增强治理等技术，已成比较成熟的体系。而数据治理的新内涵，面向大模型训练常见的非结构化数据。非结构化数据...

金融企业部署高可用的向量数据库可以采取以下运维实践和策略：1、部署集群架构：建立一个由多个节点组成的集群架构，以确保高可用性和容错能力。在集群中，数据可以复制到多个节点，当一个节点发生故障时，其他节点可以继续提供服务。2、数据复制和备份：使用数据复制和备份策略确保数...

在进行向量数据库的技术选型评估时，可以考虑以下几个方面：1、数据需求和规模：了解企业的具体数据需求，包括数据量、数据类型、数据维度和数据更新频率等。根据数据规模，评估向量数据库的承载能力和性能要求。2、查询和计算需求：确定企业对向量数据库的查询和计算需求，包括相似性...

大模型在数据分析和商业分析领域的应用可分为三类：1 、基础信息查询（ 1 ）数据表和字段查询（ 2 ）知识库查询 2 、在封闭业务逻辑下的分析（ 1 ）关键指标拆解、异动归因（ 2 ）数据的统计和趋势性分析 3 、开放性分析（ 1 ）商业分析， 如：基于历史业务经验对新业务做价值判断（ 2 ）运营建议，如：针...

在模型与数据仓库结合的过程中，合理配置和优化资源是降低运营成本的关键。以下是一些方法和建议：需求分析：首先，需要对业务需求进行详细分析，了解模型的复杂度、数据量以及查询频率等因素。这有助于确定所需的计算资源和存储资源的量级。弹性伸缩：利用云服务提供的弹性伸缩功能...

在进行技术选型与集成方案时，企业需要考虑以下几个方面：大模型技术选择：企业需要根据自身业务需求和技术实力选择合适的大模型技术。常见的大模型技术包括分布式计算框架（如Hadoop、Spark）、分布式数据库（如HBase、Cassandra）和分布式存储系统（如HDFS、GlusterFS）等。原有架构分析...

几乎所有在线服务都在收集我们的个人数据，并可能将这些数据用于训练 LLM 。然而，模型会如何使用这些用于训练的数据则是难以确定的。如果在模型的训练中使用了诸如地理位置、健康记录、身份信息等敏感数据，那么针对模型中隐私数据的提取攻击（ Data extraction attack ）将会造...

       数据资产将成为企业核心竞争力，虽然企业己存储了大量数据，但只有可控制、可计量、可变现的数据才能称为数据资产，所以数据在线的关键是让数据资产化。利用数字化协同网络，企业将更有效的收集数据，实现全方位的数据在线能力。全方位的在线数据涉及：员工行为数据、...

自研大模型的成本投入是巨大的，包括但不限于计算资源、人力资源、研发时间等。因此，大型银行在考虑自研大模型时，需要权衡成本与收益，确保投入能够带来足够的收益。其次，大型银行在数据资源方面具有天然优势，因为它们拥有庞大的客户群体和丰富的业务数据。这些数据可以用于训练...