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随着大模型技术的飞速发展，AGI的时代正逐渐到来，这一趋势正在深刻影响各行各业。然而，许多企业在大模型的实际应用中面临着诸多挑战，如能力边界的识别、业务价值的实现路径不明，以及如何在复杂场景下有效部署大模型等问题。这些痛点亟需系统化的解决方案。

大模型的应用将使企业知识库变得更加智能化、高效化，并可提供更加丰富和个性化的服务。企业在实施过程中需要注意数据安全、算力资源管理、专业知识积累等挑战，并制定相应的解决策略。通过合理规划和技术选型，有望让大模型在企业知识库建设中发挥巨大作用，为企业带来持续的创新动力和竞争优势。

本次分享将探讨大模型在企业应用中的规划与建设，从能力边界的设定到业务价值目标的实现，提供完整的端到端解决方案。同时，分享在业务场景中的模型训练与微调、知识库建设与运营的实战经验，揭示大模型在不同业务场景中的高效应用策略。帮助与会者理解大模型在金融、医疗、政务、教育等行业中创造实际价值，助力企业从知识积累走向真正的业务价值实现。

〇 分享收益 〇

目标：

1、了解大模型在企业应用中的规划与建设关键点。

2、掌握大模型在金融、医疗、政务、教育等行业中的实际应用策略。

3、提炼大模型行业应用建设中从知识到价值转化的核心路径。

成功要点：

1、业务价值导向： 在规划和建设大模型应用时，以明确的业务目标为核心，确保大模型能够真正解决企业的实际问题。

2、能力边界识别： 准确评估大模型的能力边界，避免在能力不足的场景中进行无效尝试，最大化发挥大模型的潜力。

3、端到端整体方案： 构建从算力筹划到智能体设计的完整解决方案，确保大模型应用的每个环节都能有序衔接，实现高效落地。

4、模型训练与微调： 运用先进的训练、微调技术和PE方法，提升大模型在特定场景下的表现，确保其能够精准满足行业需求。

5、知识库的RAG建设与运营： 通过有效的RAG方案与知识库建设，支撑大模型的持续运营和优化，保持其在复杂业务环境中的高效性。

启示：

1、大模型的成功应用不仅仅依赖于先进的技术，更需要与企业的业务目标紧密结合，确保技术的每一步进展都能带来实际的业务价值。

2、对大模型能力边界的准确识别，是减少失败风险、提高成功率的关键。企业应理性评估大模型的应用场景，避免盲目扩展。

4、一个成功的大模型应用项目需要端到端的完整规划，从初期的算力配置到最终的业务落地，每个环节都必须严密把控，才能确保项目顺利推进。

5、在实际应用中，模型的持续优化与知识库的有效运营是保证大模型长期发挥作用的基础，这也是企业在大模型时代保持竞争力的重要手段。

〇 分享亮点 〇

1、大模型与通用人工智能

大模型的快速发展与各行业的深远影响

2、大模型在企业应用中的规划与建设

1）大模型应用建设规划：能力边界、业务价值目标、建设路径

2）大模型应用建设方案：完整端到端方案，包括从算力筹划、基座模型选择、领域增强、产品组件、智能体和场景解决方案。

3、大模型在业务场景中的应用与运营

1）大模型的训练、微调与PE：模型协同、训练与微调（方案、工具与数据）、PE（工具与方法论）

2）知识库的RAG、建设与运营：RAG方案、建设（体系、方案）、运营（工具、方法论）

4、大模型行业在各行业的应用案例

经典案例：金融、医疗、政务、教育等。

5、QA