2025年人工智能行业：AI原生多模态数据智能解决方案白皮书.pdfVIP

AI原生多模态数据智能AI原生多模态数据智能

目录

前言2

GenAI时代的数据挑战3

类人脑计算能力的崛起3

非结构化数据价值开始被挖掘3

企业落地GenAI的数据困境5

典型行业场景的落地难题6

总结8

MatrixOneIntelligenceAI原生多模态数据智能解决方案9

MatrixOneIntelligence概述9

解决方案架构介绍9

核心产品概述11

解决方案技术特点及优势13

解决方案技术流程详解15

整体数据流程15

数据接入与整合16

数据预处理与解析19

特征工程21

数据标注与增强23

模型训练与评估25

RAG召回与有哪些信誉好的足球投注网站27

总结30

行业案例31

极视角多模态数据与特征平台31

深智城集团32

江西铜业33

金意陶34

素问TechAgent35

总结38

1

前言

在当今时代，Gen人工智能（GenerativeAI，简称GenAI）正以前所未有的速度席卷

全球，成为推动科技进步和产业变革的重要力量。从ChatGPT的横空出世到各类大模

型的广泛应用，GenAI不仅在技术层面取得了突破性进展，更在商业和社会层面引发了

深远的影响。从文本生成、图像绘制到视频制作，GenAI的应用场景日益丰富，为各行

各业带来了前所未有的机遇与挑战。

据麦肯锡全球研究院（McKinseyGlobalInstitute）的报告，到2030年，AI技术有

望为全球GDP贡献高达13万亿美元的增长。Gartner预计在2026年，超过80%

的企业将使用GenAI应用程序编程接口（API）或模型，或者在相关生产环境中部署支

持GenAI的应用程序。这一比例在2023年还不到5%，这意味着在短短三年内，采

用或创建GenAI模型的企业数量预计将会增长16倍。

在GenAI的架构中，数据处理的作用尤为关键。AI技术与数据的紧密联系显而易见：

庞大的数据集训练出强大的AI模型，而这些模型的功能又能促进数据处理的进一步优

化。尽管如此，行业对GenAI技术栈中的算力层、模型层和应用层的各项能力及技术方

案已有深入探索，但对数据处理层的重视程度仍显不足。在通用基座大模型越来越普及

的趋势下，对企业自有数据的挖掘利用将变成GenAI落地企业级应用的最关键因素。

矩阵起源作为一家Data+AI领域的创业公司，在数据及AI领域已经有超过十年的行业

经验沉淀。本白皮书将从矩阵起源的专业视角，深入剖析Data+AI领域的必威体育精装版趋势和挑

战，并给出如何对企业自有数据进行深度挖掘利用的详细蓝图，以实现更符合企业实际

业务价值的GenAI应用落地。

2

GenAI时代的数据挑战

类人脑计算能力的崛起

驱动GenAI技术发展的核心是大语言模型LLM，其本质上是使用计算机构建巨大的神经

网络结构模拟人脑神经元的构成，然后将海量的文本知识压缩到一个有庞大参数量的神

经网络中。这样的架构可以给计算机赋予人类一样的交互能力，可以理解人类的语