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大模型应用落地路径:Data+AI体系建设要点

本资料通过制造业AI客服与知识库项目、高校图书馆智能系统两大典型实践案例,深入展示了RAG知识问答、文档解析与切片、智能体工作流等AI落地关键技术方案。

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2026.06

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  1. 01

    AI落地挑战与应对

    了解企业AI应用落地的核心难题与解决策略

  2. 02

    行业落地方案

    制造业与高校AI知识库和智能客服实践

  3. 03

    关键技术实施

    掌握RAG问答、文档解析与智能体开发方法

  4. 04

    AI基础设施规划

    参考AIWorks平台与DeepSeek一体机建设路径

资料内容概览

聚焦企业大模型应用落地实践,通过制造业AI客服与高校图书馆智能系统案例,系统解析RAG知识问答、文档解析与智能体开发等关键技术方案,助力企业构建AI Ready数据体系。帮助企业CTO/CDO快速理解核心方法并推进相关项目落地。

2025年,随着DeepSeek等大模型的爆火,企业纷纷积极拥抱AI,但在实际落地过程中面临准确率不足、模型幻觉、业务结合困难等普遍问题。如何将大模型能力真正融入业务场景,实现AI从概念到生产力的转化,成为所有企业亟需解决的核心课题。

本资料为2025年袋鼠云春季数智发布会演讲内容,通过制造业AI客服与知识库项目、高校图书馆智能系统两大典型实践案例,深入展示了RAG知识问答、文档解析与切片、智能体工作流等AI落地关键技术方案。

同时发布了AI应用开发平台AIWorks,涵盖知识库管理、多模型适配、工作流编排等能力,并介绍了DeepSeek一体机等AI硬件产品与模型微调训练服务。

适合这些角色阅读

  • 企业CTO/CDO
  • AI工程师
  • 数据架构师
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