AI 大模型数据准备
企业准备使用大模型时面临数据清洗、标注和向量化等挑战，需要系统性数据准备方案
企业准备使用大模型时，数据质量直接决定模型效果。数据准备不是简单的数据清洗，而是涵盖数据采集、清洗、标注、向量化的系统性工程。
数据采集
内部数据源： 企业知识库、文档系统、业务数据库、客服对话记录。需要评估数据量、质量和可用性。
外部数据源： 公开数据集、行业报告、技术文档。注意版权和合规要求。
数据采集的关键是建立数据目录，明确每个数据源的格式、更新频率和质量等级。
数据清洗
去重： 文档级去重（SimHash、MinHash）和段落级去重。重复数据会降低模型泛化能力。
格式统一： 将 PDF、Word、HTML 等异构文档转换为纯文本或 Markdown。保留结构信息（标题、列表、表格）。
质量过滤： 过滤低质量内容（广告、乱码、机器翻译痕迹）。使用规则和模型结合的方式判断内容质量。
数栈·多模态数据智能平台
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数据标注
标注类型： 分类标注、实体标注、关系标注、问答对标注。根据下游任务选择标注方案。
标注工具： Label Studio、Prodigy、Doccano。选择支持团队协作和质量控制的工具。
质量控制： 交叉验证、一致性检查、抽样审核。标注一致性应达到 85% 以上。
数据治理
统一标准、质量、安全与资产管理，沉淀高质量数据集，支撑经营决策、监管合规与 AI 应用。
向量化
Embedding 模型选择： 通用模型（text-embedding-ada-002）或领域微调模型。向量维度和检索效率需要权衡。
向量数据库： Milvus、Pinecone、Weaviate。选择支持高性能检索和水平扩展的方案。
RAG 数据集构建
将清洗后的文档切分为合适大小的 chunks（通常 512-1024 tokens），生成 embedding 并存入向量数据库。建立 chunk 与源文档的映射关系，支持溯源。
下一步建议： 从核心业务文档开始，建立数据采集→清洗→标注→向量化的标准流程，然后逐步扩展数据源。
