天津2024年7月2日 /美通社/ -- 從AI繪畫(huà)、AI作詩(shī)到隨意聊天的機(jī)器人、提供全學(xué)科答疑的隨身家教、精準(zhǔn)識(shí)別車(chē)機(jī)指令的智駕助理，大模型應(yīng)用如火如荼。AI技術(shù)的發(fā)展，讓各行各業(yè)對(duì)智能化的未來(lái)產(chǎn)生了更多的暢想。

江天數(shù)據(jù)作為專(zhuān)業(yè)、綠色、智能的第三方數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商，率先將大模型技術(shù)應(yīng)用于IDC行業(yè)，推出行業(yè)首款大模型知識(shí)庫(kù)應(yīng)用——"云天"，為行業(yè)提供跨學(xué)科的知識(shí)庫(kù)與應(yīng)用新方案。

關(guān)注行業(yè)需求，瞄準(zhǔn)業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)關(guān)鍵點(diǎn)

對(duì)IDC行業(yè)來(lái)講，盡管大模型技術(shù)有著強(qiáng)大的吸引力，但同時(shí)，行業(yè)知識(shí)在實(shí)際應(yīng)用中所面臨的跨學(xué)科專(zhuān)業(yè)廣、知識(shí)獲取與轉(zhuǎn)化難、知識(shí)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(xué)科專(zhuān)業(yè)廣：數(shù)據(jù)中心的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)跨越電氣工程、暖通、給排水、自動(dòng)化控制、計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、建筑設(shè)計(jì)以及工程管理等多個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，廣泛的跨學(xué)科要求從業(yè)人員具備高度綜合的知識(shí)結(jié)構(gòu)；

行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范繁復(fù)，知識(shí)獲取與轉(zhuǎn)化難：數(shù)據(jù)中心作為關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施，必須遵循嚴(yán)格的行業(yè)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)，相關(guān)的設(shè)計(jì)與參考標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范文檔量巨大，專(zhuān)業(yè)知識(shí)密集且更新速度快，快速準(zhǔn)確地獲取最新、最準(zhǔn)確的信息是行業(yè)一大難題；

線(xiàn)上化與標(biāo)準(zhǔn)化不足，知識(shí)沉淀與傳承難：數(shù)據(jù)中心行業(yè)傳統(tǒng)的知識(shí)傳遞依賴(lài)于面對(duì)面交流和紙質(zhì)材料，若經(jīng)驗(yàn)豐富的專(zhuān)家退休或轉(zhuǎn)崗，大量寶貴的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)面臨著流失風(fēng)險(xiǎn)，知識(shí)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(tuán)隊(duì)的連續(xù)性和創(chuàng)新能力。

而現(xiàn)有的開(kāi)源大模型只從公開(kāi)出版物上獲取數(shù)據(jù)，在解決這些問(wèn)題時(shí)往往力不從心。

模型專(zhuān)用化、場(chǎng)景專(zhuān)業(yè)化、體驗(yàn)專(zhuān)精化

江天數(shù)據(jù)通過(guò)自身運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景孵化和智慧凝練，專(zhuān)注場(chǎng)景化落地，積累了豐富的IDC運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)。基于RAG+Agent技術(shù)路線(xiàn)，江天數(shù)據(jù)云天大模型知識(shí)庫(kù)以"模型專(zhuān)用化、場(chǎng)景專(zhuān)業(yè)化、體驗(yàn)專(zhuān)精化"三大特點(diǎn)成功實(shí)現(xiàn)行業(yè)突破。

RAG技術(shù)使大模型在生成回答時(shí)動(dòng)態(tài)檢索，利用外部知識(shí)庫(kù)信息提升內(nèi)容的準(zhǔn)確性、可靠性，減少錯(cuò)誤或"幻覺(jué)"；Agent技術(shù)通過(guò)深度打通大模型與業(yè)務(wù)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(wù)，通過(guò)自然語(yǔ)言交互，高度自動(dòng)化處理復(fù)雜工作。

智能問(wèn)答
江天數(shù)據(jù)云天大模型知識(shí)庫(kù)整合海量專(zhuān)業(yè)資源，涵蓋超60種運(yùn)維標(biāo)準(zhǔn)、超140種電氣專(zhuān)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、超170份暖通專(zhuān)業(yè)規(guī)范。面對(duì)運(yùn)維、建設(shè)、設(shè)計(jì)、設(shè)備廠(chǎng)商等不同使用角色的行業(yè)問(wèn)題，提供專(zhuān)業(yè)、準(zhǔn)確的問(wèn)答服務(wù)。對(duì)比通用普適性知識(shí)來(lái)說(shuō)，江天數(shù)據(jù)云天大模型知識(shí)庫(kù)回答的專(zhuān)業(yè)程度更高、更符合用戶(hù)專(zhuān)業(yè)技術(shù)要求。

培訓(xùn)考評(píng)
學(xué)習(xí)、出題、評(píng)估一體化，江天數(shù)據(jù)云天大模型精準(zhǔn)識(shí)別運(yùn)維人員的薄弱點(diǎn)，明確學(xué)習(xí)路徑，可視化人員能力，為運(yùn)維人員提供一對(duì)一的精準(zhǔn)輔導(dǎo)和個(gè)性化培訓(xùn)，利用碎片化時(shí)間快速提升專(zhuān)業(yè)技能的同時(shí)降低企業(yè)培訓(xùn)成本。

OP助手
江天數(shù)據(jù)云天大模型自動(dòng)化生成符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、滿(mǎn)足實(shí)際場(chǎng)景需求的運(yùn)維文檔，并支持現(xiàn)有資料上傳進(jìn)行個(gè)性化完善補(bǔ)充，輔助提升人員文檔編寫(xiě)效率。

Al 數(shù)據(jù)分析
江天數(shù)據(jù)云天大模型通過(guò)納入數(shù)據(jù)中心運(yùn)行數(shù)據(jù)、運(yùn)維管理及經(jīng)營(yíng)管理數(shù)據(jù)，結(jié)合云哨EMS系統(tǒng)進(jìn)行能效分析、PUE優(yōu)化，整合輸出商業(yè)智能報(bào)告，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能運(yùn)營(yíng)，幫助管理者更好的理解數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)邏輯，優(yōu)化業(yè)務(wù)決策流程。

解決實(shí)際場(chǎng)景中的問(wèn)題，才是大模型最終的價(jià)值所在。讓我們一起期待江天數(shù)據(jù)云天大模型知識(shí)庫(kù)應(yīng)用在未來(lái)為數(shù)據(jù)中心行業(yè)帶來(lái)的更多驚喜！