時間：2024-06-25 05:13 來源：證券之星 閱讀量：6137
近年來，數據與智能技術不斷融合，“數據智能”的概念應運而生。
近日，基于長期對產業的研究與觀察，充分結合行業一線專家的觀點意見，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所所長何寶宏發布了“2024數據智能十大關鍵詞”，分別為高質量數據供給、面向人工智能的數據治理、數據資源估值與入表、數據智能平臺、檢索增強生成(RAG)、“大模型+”、營銷數智化、數據安全風險評估、數據安全運營和數智素養。
“智能技術本質上是對數據價值進行深度挖掘和應用的一種方式。”何寶宏表示，這次發布的數據智能十大關鍵詞，代表了數據智能產業的當前熱點和發展方向。
當前，人工智能正在引發新一輪產業變革，成為激活數據要素價值、發揮數據要素乘數效應的重要引擎，人工智能的突破得益于高質量數據。
尤其是通用人工智能的發展，使得數據與算法的邊界更加模糊，數據嵌入到了模型的生成中，數據質量與安全直接影響模型結果。何寶宏認為，通過對人工智能所需數據進行治理，可以有效提升人工智能應用效果與研發效率，提升安全與隱私保護水位。
與此同時，如何推進大模型在各行業、各業務場景落地，是各方普遍關注的問題。落地成本高，可控性、精確性差是大模型在B端落地普遍存在的痛點，而檢索增強生成,也就是RAG技術為此提供了很好的解決方案。
據何寶宏介紹，RAG是一種通過數據檢索來改進模型內容生成效果的技術方案，通過引入來自外掛向量數據庫、知識圖譜或網絡的數據，對原有問題進行補充增強后再輸入給大模型，有效緩解大模型的幻覺問題，提高知識更新速度，增強內容生成的多樣性和可追溯性。現階段RAG技術已融入最常見的大模型應用架構，大大降低企業在大模型訓練、微調方面的資源投入，為企業大模型落地提供了更加穩定、可控、低成本的思路。
與此同時，隨著數據檢索技術不斷突破，向量、圖等多模態數據也被納入可檢索范圍，進一步提升了RAG的性能和適用場景。“總體來說，RAG技術仍有較大的發展空間，國內外各大廠商紛紛布局相關產品。”何寶宏進一步透露，中國信通院云大所也響應各方訴求，牽頭編制了《檢索增強生成技術要求》標準，騰訊云、中電信人工智能等企業參與了首批測試。另外，為進一步推動大模型賦能的數智應用實踐落地，中國信通院已推出“大模型+數智應用”系列評估測試，覆蓋商務智能、知識圖譜、智能問答、知識中臺、營銷平臺、RAG等方向。
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