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大语言模型垂直应用场景服务和方案实践
〇 分享简介 〇
随着ChatGPT的横空出世，大语言模型（LLM）已经成为当前IT行业投资热点，越来越多的开发者和创业团队正在开发基于大语言模型的应用和工具。一方面，互联网科技大厂纷纷切换赛道，投巨资自研大语言模型，希望重复移动互联网时代的平台模式，基于大语言模型构建应用生态，为用户提供C端服务。另一方面，众多的行业应用开发者也希望基于商业化或者开源的大语言模型，充分发挥自身的行业经验和数据积累，重塑B端的垂直应用，大语言模型的应用方向具有很大挑战。
但，面对纷繁复杂、属性各异的大语言模型，选择合理的垂直应用场景和方案，已经成为行业应用开发者的通用课题。
本次分享将针对商业化的公有云大语言模型，以及基于开源的私有化大语言模型两种方案展开，同时，基于开源大语言模型，分享垂直行业的应用场景和方案，为垂直行业应用开发者提供最有益的借鉴。
〇 分享收益 〇
目标：
1，了解大语言模型的应用场景
2，了解基于大语言模型的应用系统框架
3，基于大语言模型的应用案例
成功要点
基于大语言模型改善系统交互方式、提升用户体验，同时结合向量数据库能力，提高信息查询精准度，减少大语言模型的“幻觉”。
启示：
基于大语言模型的应用开发者提供设计思路、开发方法、应用框架等，帮助开发者快速开展基于大语言模型的开发实践
〇 分享亮点 〇
1. 大语言模型发展趋势
2. 大语言模型应用方向和挑战
3. 基于大语言模型的应用系统框架
4. 大语言模型典型的汽车行业垂直应用案例
5 QA
