”垂直领域“的理解

最新推荐文章于 2025-06-19 14:00:55 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CCJHDOPC/article/details/51242991
传统领域是一个产业向边缘扩散，是横向分布的，规模大。//大而全
垂直领域是只做细分产业，是纵向分布的，在于精。          //小而精


所谓的垂直，就是把一个人的需求划分开，能分多细就分多细


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垂直搜索  


垂直搜索是针对某一个行业的专业搜索引擎，
是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。

相对通用搜索引擎的信息量大、查询不准确、深度不够等提出来的新的搜索引擎服务模式.


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案例：

O2O: e代驾，

在线教育：51talk的1:1外教， 对话，破解1:n的哑巴英语

等等

垂直领域知识库构建实战:教育领域
AI天才研究院
05-04 980
垂直领域知识库构建实战:教育领域 1.背景介绍 1.1 知识库的重要性 在当今信息时代,知识是最宝贵的资源之一。有效管理和利用知识对于个人、组织和社会的发展至关重要。知识库作为一种结构化的知识管理系统,可以系统地收集、组织和共享特定领域的知识,
大规模语言模型从理论到实践 垂直领域评估
AI天才研究院
06-17 702
大规模语言模型从理论到实践 垂直领域评估 1.背景介绍 大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。自从OpenAI发布了GPT系列模型以来，LLMs在文本生成、翻译、问答系统等多个应用场景中展现了强大的
软件观点 － 从横向领域和纵向领域来谈业务和技术的关系
weixin_34341229的博客
01-07 3492
现在国内大部分管理软件公司有几类，有的靠关系拉单子，有一单作一单，技术对它们来说不重要，而关系永远是第一。有的专注于用户需求，摸透用户业务，这类公司对业务的关注度很高，也就是横向领域上，业务排在第一。还有一类就是已经在行业很有知名度，要做行业内的专家，公司这时已经认识到了业务和技术的共同重要性，平台概念也主要在这类公司提出。软件工厂主要针对的也是在第三类软件公司下的应用。 在《软件工厂方法》一文...
AI垂直领域如何理解?
weixin_44943389的博客
06-09 895
在机器学习和自然语言处理中，垂直领域（Vertical Domain）指的是特定的领域或行业，其中包含特定的主题、专业术语和领域特定的知识。数据和文本：垂直领域的数据和文本通常包含领域特定的信息和上下文。例如，在医学领域，数据可能涉及病人的病历、诊断报告和医学文献，而金融领域可能涉及股票市场数据、财务报表和投资策略等。例如，医学领域的数据可能是高度复杂和不完整的，金融领域可能面临着高度变化和不确定性的市场情况。专业领域：垂直领域通常与特定的行业或专业领域相关，例如医学、金融、法律、计算机科学等。
大模型必看：垂直领域大模型建设路径与实践场景全析
最新发布
2401_85325726的博客
06-19 818
在人工智能发展的浪潮中，大模型技术已经成为推动各行业数字化转型和创新发展的核心驱动力。大模型凭借其强大的语言理解、生成和知识推理能力，展现出巨大的应用潜力。
5G垂直领域
sundaygeek的专栏
08-29 1434
5G垂直领域 5G垂直领域--智慧城市 The smart city vertical covers data collection and processing to more efficiently monitor and control city resources, andto provide services to city residents.   5G垂直领域--智慧农业 ...
ai垂直领域和水平领域如何理解?
weixin_44943389的博客
06-09 4747
在水平领域中，AI技术不仅限于特定行业或领域，而是适用于广泛的问题和应用。垂直领域（Vertical Domain）：指的是在特定行业或领域中应用人工智能技术和解决方案的情况。在垂直领域中，AI技术被专门应用于解决该领域内的具体问题。在这些领域中，AI技术被用于医学诊断、风险评估、销售预测、智能交通管理等特定领域的应用。垂直领域强调了特定行业的定制化需求和解决方案，而水平领域强调了AI技术的通用性和横跨多个行业的适用性。在AI领域中，"垂直领域"和"水平领域"是两个相关但不同的概念。
垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总
zenRRan的博客
07-11 1876
来自：NLP工作站进NLP群—>加入NLP交流群写在前面大家好，我是刘聪NLP。迄今为止，应该没有人还怀疑大模型的能力吧？但目前大模型实现真正落地，其实还有一段艰难的路要走。对于ToC端来说，广大群众的口味已经被ChatGPT给养叼了，市场基本上被ChatGPT吃的干干净净。虽然国内大厂在紧追不舍，但目前绝大多数都还在实行内测机制，大概率是不会广泛开放的（毕竟，各大厂还是主盯ToB、ToG市...
使用deepseek+ragflow搭建垂直领域大模型
qq_40358970的博客
02-10 5365
使用 DeepSeek 和 RAGFlow 搭建垂直领域大模型是一个复杂但非常有潜力的任务。垂直领域大模型是针对特定行业或领域进行优化和定制的大型语言模型。与通用大模型（如GPT-4）不同，垂直领域大模型专注于某一领域的专业知识、术语和任务，能够提供更精准、专业的输出。
垂直领域零售电商-产品业务架构图-集团公司
03-29
对于垂直领域零售电商而言，业务架构图可以帮助管理者和开发者理解业务运作的全貌，并指导后续的产品开发和优化。 6. 支撑系统的角色：支撑系统在业务架构中扮演基础服务的角色，如数据稽核、风险控制、监控预警等...
AI创业者的码头：专注于垂直领域
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
01-28 874
1. 背景介绍 在当今快速发展的AI时代，创业者面临着巨大的机遇和挑战。AI技术的进步和应用领域的扩展，为各行各业带来了颠覆性的变化。然而，成功的AI创业并非易事，创业者需要具备深厚的技术功底，敏锐的商业洞察力，以及对市场需求的准确把握。本文将从AI创业者的角度出发，探讨专注于垂直领域的AI创业之路。 2
国内垂直领域知识图谱发展现状与展望
06-30
知识图谱尤其是垂直知识图谱技术是目前学术界和工业界研究的热点，在人工智能领域具有广泛的应用。为了充分展现国内在垂直知识图谱领域研究的现状，以垂直领域知识图谱为研究对象，对其发展现状和趋势进行综 述。
垂直领域大模型微调最全指南
m0_56022510的博客
06-17 7373
一年来多以来，大语言模型发展和变化越来越快，总体呈现出模型尺寸越变越大，算力需求越来越多，模型推理要求越来越高的特点。在这种背景下，现在不同的人关于垂域 LLM 出现了一些争议，一部分人认为随着大模型的能力越来越强，垂类的知识会加训融合到大模型。尤其当下，在 GPT-4o 效果一枝独秀的前提下，其他无论是通用模型，还是基于垂类模型都被 GPT-4o 吊打，一个典型的对比就是 GPT-4o 加持的Code Colpliot的代码能力一点都不逊色与Devins等智能体工程师。
AI热门垂直领域大模型盘点（附论文）
学姐带你玩AI的博客
06-20 5051
上回分享了一些，今天咱们就来聊聊垂直领域大模型，照旧附上论文资料，同学们自取哈！其实照目前的趋势来看，垂直领域大模型的未来发展是要比通用大模型好的，一是通用大模型有GPT4这座难以跨越的大山，二是自研通用大模型的成本实在太高，一般公司承受不来。所以，各类厂商们自然就会选择参与垂直领域大模型的角逐。目前卷出来的垂直领域大模型已经有很多了，我今天就来和大家分享几个比较出名的，感兴趣的同学也可以自己上手一试。
关于垂直领域大模型的探索和尝试
淘系技术
07-19 1202
在过去一年多的实践工作中，我们团队围绕大模型在专业领域的应用做了一些尝试和探索。在此也把这两年的一些技术经验分享出来，希望跟大家一起交流和探讨。垂直领域大模型的特点垂直领域大模型是指以通用大模型作为base model，再喂以特定领域或行业的领域知识，经过训练和优化的大语言模型。与通用语言模型相比，垂直领域大模型更专注于某个特定领域的知识和技能，具备更高的领域专业性和实用性。但因为一些特殊性（比如...
垂直领域知识图谱_垂直知识图谱的构建与应用研究-知识管理论坛.pdf
weixin_39733232的博客
12-22 607
垂直知识图谱的构建与应用研究-知识管理论坛知识管理论坛2016 年 第 3 期(总第 3 期)【学术探索】垂直知识图谱的构建与应用研究1 2 1 3◎ 阮彤 王梦婕 王昊奋 胡芳槐1 华东理工大学信息学院 上海 2002372 华东理工大学计算机科学与工程系 上海 2002373 上海海翼知信息科技有限公司 上海 200433摘要：[目的/意...
垂直领域知识图谱构建与应用
AI天才研究院
03-25 1147
垂直领域知识图谱构建与应用 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 在当今信息爆炸的时代,如何有效地管理和利用海量的信息数据已经成为企业和组织面临的重大挑战。知识图谱作为一种新型的知识表示和管理方式,正在成为解决这一问题的关键技术之一。 知识图谱可以将信息中隐藏
专注精准：垂直领域模型的深度解析
许德鹏
06-24 1456
垂直领域模型是人工智能领域的一个重要研究方向，它将我们的科技推向了新的高度。通过深入理解和解决特定领域的问题，垂直领域模型不仅为我们打开了新的研究视角，也为我们提供了解决实际问题的新途径
垂直领域知识图谱构建及应用平台的设计与实现
fzq0625的博客
03-10 920
在主要的基于随机游走和图神经网络的图表示学习的编码过程中，都需要首先通过采样或者信息传递技术来构建训练数据，然后通过数据训练过程学习出图表示映射的参数，因此图表示学习过程需要大量的计算资源与内存资源，这也是本文构建的平台要解决的问题之一，平台将底层计算资源虚拟化，实现动态调度与管理，提升资源聚合效率，支撑知识抽取与图表示学习等高资源需求模块。面向垂直领域的知识图谱的构建一般先需要整理该领域内大量的相关文本资料，然后利用知识抽取技术抽取出以三元组为代表的知识，最后经过实体消歧、知识融合等技术建成知识图谱。
垂直领域大模型
03-11
### 垂直领域大模型概述 垂直领域大模型是指针对特定行业或应用场景设计的人工智能模型。这类模型能够更好地理解和处理特定领域的数据，提供更精准的服务和支持。相较于通用型大模型，垂直领域大模型具有更强的专业性和针对性。 #### 大模型分类 当前的大模型主要分为两类：一类是面向广泛任务的通用大模型；另一类则是专注于某一具体行业的垂直领域大模型[^1]。前者旨在解决多种类型的自然语言处理任务，后者则聚焦于医疗、金融等行业内的特殊需求。 #### 构建方式 对于垂直领域大模型的应用建设而言，存在两种主流方法： - **基于现有通用大模型进行微调**：这种方法可以节省大量的训练资源，并且能够在较短时间内获得较好的效果； - **依据垂直领域特点全新构建专用模型**：这种方式虽然耗时较长且成本较高，但是可以获得更加贴合业务逻辑的结果[^2]。 无论采取哪种途径，在实际操作过程中都离不开算法工程师、产品经理等多个岗位人员的合作努力。 #### 技术优势 值得注意的是，相比于传统的常识知识图谱技术，现代的大规模预训练模型具备更好的灵活性来应对复杂的现实世界问题。尤其是在涉及人类日常经验判断方面表现尤为突出——即所谓的“开放域问答”。这使得其成为现阶段唯一有效利用人们普遍认知能力来进行此类工作的手段之一[^3]。 ```python # 示例代码展示如何加载并使用一个预训练好的BERT模型作为基础架构实现简单的情感分析功能 from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') inputs = tokenizer("I love programming.", return_tensors="pt") labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0) outputs = model(**inputs, labels=labels) loss = outputs.loss logits = outputs.logits ```
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