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电子商务方案设计案例_温州网站开发技术_深圳网站设计专业乐云seo_如何进行搜索引擎的优化

2025/4/29 3:56:20 来源:https://blog.csdn.net/cloudbigdata/article/details/147524949  浏览:    关键词:电子商务方案设计案例_温州网站开发技术_深圳网站设计专业乐云seo_如何进行搜索引擎的优化
电子商务方案设计案例_温州网站开发技术_深圳网站设计专业乐云seo_如何进行搜索引擎的优化

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本文共计1900字 预计阅读时长6分钟

当前,中国经济正迈向高质量发展新阶段,数字经济已成为核心增长引擎。数据作为关键生产要素,其价值亟待通过数据智能技术充分释放。然而,众多企业在推进数智化转型的道路上,仍面临概念不清、目标不明、实践缺乏参考等挑战。在此背景下,行业亟需清晰的指引和成熟的实践方案。

在中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)于2025年4月17日召开的《数据智能研究报告(2025年)》首次研讨会上,腾讯云大数据分享了我们在Data+AI融合领域的思考与产品创新实践。

腾讯云大数据产品专家田小康指出,当前大模型、大数据及AI应用普遍面临非结构化数据价值转化低、大模型推理性能不可满足应用诉求,以及AI应用尚未有效转化为生产力提升等核心痛点。针对这些挑战,腾讯云大数据平台进行了一系列前瞻性的探索和实践,旨在构建高效、智能的企业级Data+AI基础设施,助力企业突破瓶颈,真正实现降本增效与业务创新。

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攻克非结构化数据价值难题:多模态统一元数据与企业级RAG

企业内部积累了海量的非结构化和半结构化数据(如文档、图片、音视频、日志等),传统数据平台难以有效利用。为了打通数据价值的“最后一公里”,腾讯云大数据推出了创新的解决方案:

1.TBDS多模态统一元数据服务

该服务能够自动从各类数据源(包括结构化表、文本文件、PDF/Word、声音、图像、视频等)提取特征、摘要和关键字,生成统一的元数据视图,并内嵌多模态模型进行Embedding表示。这使得原本孤立、难以理解的数据变得可被AI理解和检索。通过实体抽取和关联,构建企业级数据资产图谱,为下游AI应用提供坚实的数据基础。

2.TBDS内嵌于数据流程的Modular RAG

结合统一元数据,腾讯云TBDS提供了模块化的检索增强生成(RAG)能力。该RAG方案深度嵌入数据处理流程,覆盖预检索、混合检索、后检索、验证等多个环节,支持普通、检索增强、准确、RRR多轮增强等多种模式,能有效结合向量数据库、知识图谱等进行查询,显著提升大模型基于企业内部知识回答问题的准确性和相关性。

3.统一元数据+MCP协议

为了简化 AI 应用与复杂数据资产的交互,腾讯云推广使用机器协作协议(MCP, Machine Collaboration Protocol)。通过MCP Server,统一的元数据服务(包括表查询、血缘查询、多模态关键字查询、实体关系查询等)可以作为“工具”注册给大语言模型(LLM)。AI应用(如ChatBI)可以通过Tool Calling的方式,动态、多轮地与元数据服务交互,极大地提升了数据价值转换的效率和灵活性,同时降低了AI应用对接数据平台的复杂度,实现了能力的复用。

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突破AI性能与成本瓶颈:

高性能LLM推理引擎

大模型推理速度慢、成本高是制约AI应用大规模落地的关键因素。腾讯云依托服务亿万用户的经验,打造了深度优化的高性能LLM推理引擎,并将该能力通过TBDS等产品以私有化输出的形式提供给企业客户构建深度优化的LLM推理服务。该引擎融合了Page Attention、Speculative Decoding、动态Batching、Prefix Caching、Flash Attention、TP/PP 并行优化、算子深度优化 等多项前沿技术,旨在大幅提升LLM的推理速度、降低计算成本,让更多创新的AI应用形式(如生成式推荐)成为可能,助力企业AI应用降本提速,推动AI从“实验室”走向“生产线”。

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 提升数据平台智能化水平

赋能实际生产力

腾讯云认为,Data+AI的融合不仅在于让AI应用更好地利用数据,也在于用AI技术反哺数据平台自身,提升其智能化水平和使用效率,从而间接提升生产力。

1.大数据智能管家: 

这是一个融合AI能力的闭环自治系统。它通过采集分析平台的日志、指标、事件等多维信息,结合模型库和知识库,实现从异常识别感知、多维诊断预测、提出优化建议到最终自治执行(如SQL熔断降级、存储治理、参数调优、故障自愈)的全链路智能管理。这极大地降低了大数据平台的运维复杂度,保障了平台的稳定性和性能。

2.TBDS iQuery智能取数: 

针对业务人员“找数难、取数慢”的问题,iQuery通过AI技术提升数据资产建设(需求、特征、库表)和智能取数能力。它能理解自然语言需求,进行需求澄清和改写,通过多层召回与排序匹配最合适的数据资产,最终自动生成SQL查询并执行,让数据获取更智能、更便捷,让数据可以普惠到非数据开发人员。

3.WeData AI增强: 

作为一站式数据集成开发治理平台,WeData 全面融入AI能力,新增ML Ops及LLM Ops功能。提升开发运营效率(如智能助手、智能运维),提供“智能应用”工具链和积木式AI数据场景应用Pipeline,方便用户快速构建AI智能应用。同时,利用AI增强数据分类分级、血缘分析、风险识别等能力,提升数据安全防护水平。

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总结与展望

面对数据智能时代的机遇与挑战,腾讯云大数据致力于通过Data+AI的深度融合创新,为企业提供坚实的的数智化底座。我们的TBDS多模态统一元数据、高性能LLM推理、MCP协议等技术,旨在帮助企业挖掘数据深层价值,降低AI应用门槛和成本;而大数据智能管家、iQuery、AI增强的WeData则着力于提升数据平台的自身智能和效率。

我们相信,通过这些实践探索,腾讯云大数据能够有效帮助企业应对数智化转型中的痛点,拓宽AI应用场景,实现AI应用的降本提速,最终将数据智能转化为实实在在的生产力提升和业务增长新动能。腾讯云大数据愿与各行各业的伙伴携手,共同迈向更加智能化的未来。

腾讯云大数据始终致力于为各行业客户提供轻快、易用,智能的大数据平台。

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