天津2024年7月2日 /美通社/ -- 從AI繪畫、AI作詩到隨意聊天的機器人、提供全學科答疑的隨身家教、精準識別車機指令的智駕助理，大模型應用如火如荼。AI技術的發(fā)展，讓各行各業(yè)對智能化的未來產(chǎn)生了更多的暢想。
江天數(shù)據(jù)作為專業(yè)、綠色、智能的第三方數(shù)據(jù)中心運營商，率先將大模型技術應用于IDC行業(yè)，推出行業(yè)首款大模型知識庫應用——"云天"，為行業(yè)提供跨學科的知識庫與應用新方案。
關注行業(yè)需求，瞄準業(yè)務挑戰(zhàn)關鍵點
對IDC行業(yè)來講，盡管大模型技術有著強大的吸引力，但同時，行業(yè)知識在實際應用中所面臨的跨學科專業(yè)廣、知識獲取與轉(zhuǎn)化難、知識沉淀與傳承難等情況，都成為大模型落地IDC行業(yè)之前亟待解決的難題。
跨學科專業(yè)廣：數(shù)據(jù)中心的建設和運營跨越電氣工程、暖通、給排水、自動化控制、計算機科學與信息技術、網(wǎng)絡架構、建筑設計以及工程管理等多個專業(yè)領域，廣泛的跨學科要求從業(yè)人員具備高度綜合的知識結(jié)構；
行業(yè)標準規(guī)范繁復，知識獲取與轉(zhuǎn)化難：數(shù)據(jù)中心作為關鍵信息基礎設施，必須遵循嚴格的行業(yè)規(guī)范與標準，相關的設計與參考標準規(guī)范文檔量巨大，專業(yè)知識密集且更新速度快，快速準確地獲取最新、最準確的信息是行業(yè)一大難題；
線上化與標準化不足，知識沉淀與傳承難：數(shù)據(jù)中心行業(yè)傳統(tǒng)的知識傳遞依賴于面對面交流和紙質(zhì)材料，若經(jīng)驗豐富的專家退休或轉(zhuǎn)崗，大量寶貴的知識經(jīng)驗面臨著流失風險，知識共享和傳承效率低下，新員工難以快速汲取前人的智慧，影響團隊的連續(xù)性和創(chuàng)新能力。
而現(xiàn)有的開源大模型只從公開出版物上獲取數(shù)據(jù)，在解決這些問題時往往力不從心。
模型專用化、場景專業(yè)化、體驗專精化
江天數(shù)據(jù)通過自身運營場景孵化和智慧凝練，專注場景化落地，積累了豐富的IDC運營經(jīng)驗。基于RAG+Agent技術路線，江天數(shù)據(jù)云天大模型知識庫以"模型專用化、場景專業(yè)化、體驗專精化"三大特點成功實現(xiàn)行業(yè)突破。
RAG技術使大模型在生成回答時動態(tài)檢索，利用外部知識庫信息提升內(nèi)容的準確性、可靠性，減少錯誤或"幻覺"；Agent技術通過深度打通大模型與業(yè)務系統(tǒng)，讓大模型能夠像人一樣感知環(huán)境、自主決策、執(zhí)行任務，通過自然語言交互，高度自動化處理復雜工作。
智能問答
江天數(shù)據(jù)云天大模型知識庫整合海量專業(yè)資源，涵蓋超60種運維標準、超140種電氣專業(yè)標準、超170份暖通專業(yè)規(guī)范。面對運維、建設、設計、設備廠商等不同使用角色的行業(yè)問題，提供專業(yè)、準確的問答服務。對比通用普適性知識來說，江天數(shù)據(jù)云天大模型知識庫回答的專業(yè)程度更高、更符合用戶專業(yè)技術要求。
培訓考評
學習、出題、評估一體化，江天數(shù)據(jù)云天大模型精準識別運維人員的薄弱點，明確學習路徑，可視化人員能力，為運維人員提供一對一的精準輔導和個性化培訓，利用碎片化時間快速提升專業(yè)技能的同時降低企業(yè)培訓成本。
OP助手
江天數(shù)據(jù)云天大模型自動化生成符合行業(yè)標準、滿足實際場景需求的運維文檔，并支持現(xiàn)有資料上傳進行個性化完善補充，輔助提升人員文檔編寫效率。
Al 數(shù)據(jù)分析
江天數(shù)據(jù)云天大模型通過納入數(shù)據(jù)中心運行數(shù)據(jù)、運維管理及經(jīng)營管理數(shù)據(jù)，結(jié)合云哨EMS系統(tǒng)進行能效分析、PUE優(yōu)化，整合輸出商業(yè)智能報告，以數(shù)據(jù)驅(qū)動智能運營，幫助管理者更好的理解數(shù)據(jù)背后的業(yè)務邏輯，優(yōu)化業(yè)務決策流程。
解決實際場景中的問題，才是大模型最終的價值所在。讓我們一起期待江天數(shù)據(jù)云天大模型知識庫應用在未來為數(shù)據(jù)中心行業(yè)帶來的更多驚喜！
