大模型“落地生根”，百融云创展现AI潜力

　　网了解，现在，百融云创已经服务了7000多家客户，覆盖银行、消金、保险、电商、汽车、物流、票务、能源和建筑等多个行业，充分展现出AI潜力。

　　2024年被称作大模型落地元年，国产市场的角斗场上也出现了不少新故事，一方面，价格战为国产大模型的起飞送来了东风，另一方面，产业对新技术的发展历经了祛魅的过程。

　　其实，远在传统AI时代，叫好不叫座一直是产业的难题，在市场回归理性后，许多企业在挤去泡沫的过程中被洗牌出局，也让大家明白了一个共识：只有能为细分行业创造价值，才有美好的未来。

　　在这一次大型祛魅过程中，检测产业大模型的能力，已经不在于榜单上的分数，或者是否能远超GPT-4，而是比拼谁的商业化做得好，进而为自身的迭代提供更佳的造血能力。

　　市场才是最好的试金石。实际上，一线已经听得见炮火。

　　众所周知，百融云创是以“AI+金融”起跑。在金融行业，对绿色金融进行精准识别是发展绿色金融的重要前提，面对国内外多套绿色标准，产业大模型可以发挥至关重要的作用。

　　现在，通过百融云创大模型，金融机构在收集大量的绿色金融政策文件时，合并国内外多套绿色标准，以及金融机构内部的认定原则和标准。不管是表格、文档还是PPT，大模型都能无压力“笑纳”，最终形成全行级别的且独一无二的绿色金融知识库。

　　如何让大模型保证时效性，一直是AI企业重要的课题，这一点百融云创大模型也迎刃而解。面对最新的政策调整，金融机构可以随时上传文档，更新和完善知识库。这样一来捕捉最新产业动向，完成最新内容的生成，只需“更新知识库”，而不用“更新大模型”。

　　当然，大模型虽然好用，但相对而言也并不完美，有时会产生“幻觉”，甚至会犯事实性错误。最近，9.11和9.9哪个数字更大？一道小学生难度的数学题便难倒了一众海内外AI大模型，引发了行业热议。

　　针对大模型可能出现的“幻觉”问题，百融云创引入了检索增强生成技术，它的技术原理是整合外部知识库，在大模型接收到提问时，先去检索外部知识库，并将其提供给大模型。而后，大模型在生成答案时，能够参考这些外部数据库中的信息，从而生成更准确和相关的答案。这种方式不仅增强了大模型的输出质量，还避免了重新训练模型的繁琐过程。

　　现在，RAG技术的落地已经产生了切实的成效，使得百融云创大模型能在绿色金融知识库中实现精准的检索和生成，而且引用还会“注明出处”，实用性倍增。

　　可以说，已经多次迭代和革新的百融云创大模型，展现出低调、务实的姿态，在开发上坚持应用导向，注重实际落地和收益转化，这也是百融云创大模型备受垂直行业认可的缘由。