大模型数据智能分析应用发展趋势（31页）.pptxVIP

云计算与大数据研究所

2024.9;;

厚德实学兴业致远;

l24个省通信管理局行业支撑中心(210人)

l37家院属企业

?工业互联网与智能制造领域【上海、江苏、湖北、广东、重庆…】

?大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术领域【江苏、河南、江西…】

?车联网领域【上海、四川】

?智慧医疗领域【河南】

?芯片与集成电路【无锡】

?新能源领域【嘉兴】;;

l中国信通院作为国家高端智库，支撑国务院办公厅、工业和信息化部、中央网信办、国家发改委等部委起草编制数据领域重要政策文件，推动我国数据领域发展顶层设计构建完成。;

重要工作支撑;

“数据基础设施的建设将与数据基础制度的落地和数据资源开发利用的实施一起，共同为数据要素产权确权、收益分配、交易流通、安全治理等核心问题的解决发挥作用。同时，数据基础设施也将对扩大数据产业规模、繁荣数据产业生态、促进数字经济高质量发展产生重要意义。”

——国家数据局党组书记、局长刘烈宏;

数据中台;;

。;;;

人工智能技术发展演进，从专家系统到大语言模型;

大模型落地关键技术发展趋势;

数据智能体技术发展;

大模型快速落地，催生数据智能应用新范式;

数据智能应用技术

面向通用数据智能技术提供方，为数据智能工具平台的研发、选型和评测提供参考。

通用数据智能应用技术标准：

?《商务智能分析工具技术要求与测试方法》

?《数据开发平台技术要求与测试方法》

?《知识图谱工具技术要求与测试方法》

?《数据科学平台技术要求与测试方法》

?《数据可视化平台技术要求与测试方法》

?《用户行为分析工具技术要求与测试方法》

?《数字孪生平台技术要求》

?《数据智能管理驾驶舱技术要求》

大模型+数据智能应用系列标准：

?《大模型驱动的数据分析工具技术要求》new

?《大模型驱动的知识图谱工具技术要求》new

?《检索增强生成技术能力要求》new

?《大模型驱动的智能问答系统技???要求》new

?《数据智能体技术总体要求》new

?《数据分析智能体技术要求》new;;

u大模型驱动的智能分析工具通过大模型能力提升分析流程中数据准备、洞察发现、结果输出共享等方面的能力，能够以更低的技术门槛、更高的效率使非技术背景人员实现更具深度的分析。;;

知识图谱的优势与局限

?劣势：构建和维护成本高，在自然语言处理方面存在局限性，知识的广度和更新速度也收到很大限制。

?优势：结构化的知识表示，能够提供清晰、可解释的信息;

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领域知识补充

外挂知识库能够为通用大模型的行业化应用提供行业领域知识支撑，弥补通用大模型语料里专业领域知识的不足

内容实时更新

利用检索生成技术，能够使实时检索必威体育精装版知识，弥补大模型训练数据更新不及时等相关问题

大模型可控生成

可以利用知识图谱等外拐知识库在大模型中引入指定约束，适度控制内容生成，提高大模型在行业应用场景中的适应能力。;

检索增强生成（RAG）框架-经典范式(AdvancedRAG);

知识库构建能力;

AI;

知识接入及管理;

数据智能体技术发展;

“数据智能体”系列标准介绍;

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