IDC对大模型平台进行了明确的分类，主要分为两类：模型开发平台与应用程序开发平台。这种分类的必要性显而易见，因为它直接影响到企业在人工智能潮流中挑选适应自身发展的工具。这一议题已经引起了众多企业的广泛关注。
模型平台的构成要素
IDC对大模型平台进行了明确界定。首先，模型开发平台为开发者提供了训练和优化工具，这些工具是构建基础模型的核心。该平台如同一个装备齐全的武器库，为开发者提供了模型开发的必备工具。其次，应用开发平台则帮助开发人员专注于应用开发，并提供了丰富的便捷工具支持。例如，许多企业开发人员借助这一平台显著提升了开发效率。这两个平台协同工作，共同构成了大模型平台体系，为企业的AI发展奠定了坚实基础。目前，众多企业已认识到这两个平台在自身数字化转型中的核心地位。
性能对比与企业选择关注
众多大型模型平台供应商充斥市场。国际数据公司（IDC）对这些平台进行了详尽的对比分析。企业在挑选大型模型平台时，拥有众多选择。在这一决策过程中，关键技术指标成为至关重要的考量因素。IDC指出，企业在选择大模型平台时，应特别重视供应商在模型层与数据层的技术实力。在模型层，模型的匹配度必须与企业应用场景相匹配，这对于企业能否充分利用大模型资源具有决定性意义。企业需对供应商的技术能力进行细致评估，以确保其满足自身发展需求。以汽车制造企业为例，它们需考虑大模型在自动驾驶等特定应用场景中的适应性。
百度智能云千帆平台概况
百度智能云的千帆大模型平台，融合了大型模型的开发、服务以及应用开发等功能，构成了一个综合性服务平台。该平台充当着全面服务枢纽的角色，为众多企业提供了全流程的服务保障。截至目前，文心大模型每日的调用次数已超过15亿次。千帆平台取得的成果显著，助力客户优化了3.3万个模型，并成功打造了77万个企业级应用。这些数据充分展现了千帆平台在市场上的活跃程度及其实际成效。在产品开发等关键环节，众多企业对千帆平台的支持表现出高度依赖。
模型精调的重要意义
模型微调对大型模型在行业内的应用效果产生了显著影响。通过将行业专有知识和数据特性融合于大模型之中，其性能表现得到了显著提升。这过程相当于为大型模型注入了行业特有的精神内涵。因此，这种操作有效提升了特定行业应用模型的准确性和可信度。众多行业领先的大型模型服务提供商均提供此类微调服务，旨在助力企业构建更强大的AI应用实力。以金融行业为例，金融企业借助微调后的模型，在风险评估等领域能够作出更加精准和高效的判断。同时，企业也高度重视这种服务对其核心业务功能的促进作用。
RAG技术与企业的诉求
企业将生成式AI视为其投资战略的关键要素。他们期望通过这项技术实现成本削减、效率提升以及产品创新。RAG技术有效解决了应用过程中遇到的问题，通过整合生成式AI与内部数据库等资源，确保了生成内容的精确性与合理性。内部数据库是企业的重要资产，而RAG技术则成为高效利用这些资产的重要手段。在此过程中，向量数据库扮演了核心角色，其语义理解和检索能力为RAG技术的实施奠定了坚实基础。调查数据显示，高达41%的高管认为构建RAG架构至关重要，这一比例反映了企业决策层对新型技术架构的高度重视。
百度智能云VectorDB的优势
VectorDB，百度智能云旗下的向量数据库，在多个方面展现了其强大的竞争力。尤其在核心性能、功能完整性、大规模模型支持、战略生态合作以及工程化实施这五大关键领域，VectorDB均处于行业前沿，与同类产品并肩前行。截至目前，VectorDB已服务于超过500家企业，兼容多种算法、框架和模型。对于企业而言，无论是开发新型AI应用还是优化现有应用，VectorDB都扮演着至关重要的角色。面向未来，百度智能云VectorDB将持续在三大重点领域深化发展，致力于为企业AI应用提供更专业的向量数据库服务，这也使得企业对其抱有更高的期待。
在此，向读者抛出疑问：面对众多新兴的人工智能技术与平台，普遍认为的核心考量因素究竟是什么？热切期待广大读者踊跃参与讨论，分享个人见解，并对文章表示赞同并予以转发。
