曾任职于 IBM,担任认知解决方案研究院 AI 首席架构师,多年技术资产研发和头部企业 AI 落地经验,多次获得公司杰出技术贡献奖(OTAA),所负责项目曾获 IDC 行业应用场景创新奖等奖项。先后发表 20 余项 AI 技术专利,The Open Group Certified Distinguished Architect。

曾任职于 IBM,担任认知解决方案研究院 AI 首席架构师,多年技术资产研发和头部企业 AI 落地经验,多次获得公司杰出技术贡献奖(OTAA),所负责项目曾获 IDC 行业应用场景创新奖等奖项。先后发表 20 余项 AI 技术专利,The Open Group Certified Distinguished Architect。
大模型在企业精准场景落地时,有 Model Centric 和 Data Centric 两种范式。相较于大模型厂商提升模型能力,Data Centric 更关注如何从数据出发,解决实际大模型落地的痛点。
本次演讲将深入探讨企业在大模型结合场景落地过程中面临的技术挑战与困境,以及如何基于以数据为中心的大模型落地范式和架构,将企业内部外部数据转换为知识,构建统一语义层,结合知识引擎与 Hybrid RAG 技术,做到大模型落地应用效果好、过程可解释、结果可追溯。
演讲提纲:
听众收益:
了解 Data Centric 核心要点,以及如何利用此范式助力提升大模型落地效果



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