企业如何用大模型解决实际业务问题？灵境云的“专属模型”给出了答案

在数字化转型的浪潮中，许多企业纷纷投入大模型的应用探索，却发现了一个普遍问题：“我们买了算力，部署了开源大模型，但并没有解决实际业务问题。” 这是我们在与客户调研中听到的最多的一句话。

大模型虽然能力强大，但在实际应用中却面临诸多挑战：无法精准理解业务语境、无法确保数据安全、无法快速落地到业务场景。那么，企业到底需要怎样的大模型呢？

从“通才”到“专才”，企业专属模型才是关键

企业真正需要的是一个能够结合自身数据、贴合业务语境、安全可控、随时可用的“专属模型”。这样的模型可以解决企业高重复率的工作，降低企业成本，提高效率。而灵境云旗下的灵宝小助手，正是基于这样的需求，推出了全能型 AI 智能交互新引擎，提供满血版 DeepSeek 私有化部署解决方案，打通了以算力基座 + 模型服务 + 场景业务端到端架构，让企业从“通才”迈向“专才”。

灵境云打造企业专属模型的四步法

第一步：企业知识结构化

企业内部有海量的结构化与非结构化数据，如 PDF 文档、会议纪要、规章制度、数据库、业务流程文档、知识图谱等。灵境云通过数据清洗、标注与整合，将这些数据构建成统一的知识底座，为后续的模型训练打下坚实基础。

第二步：构建 RAG 知识引擎

RAG（检索增强生成）技术是灵境云的一大亮点。它让模型在回答问题时，先检索企业知识库，再进行生成。这样一来，AI 不再“编故事”，而是像经验丰富的员工一样，能“查得到、答得准、解释清”，确保答案符合企业规范与业务逻辑。

第三步：模型微调，定制你的“专属智脑”

灵境云提供微调、强化学习等模型训练服务，结合企业数据对 DeepSeek 模型进行精调。经过这一步，模型能够理解企业语言风格和业务表达方式，懂得企业内部逻辑与专业术语，具备专属判断能力，回答更加贴合公司业务。

第四步：本地部署，数据不出企业防火墙

数据安全是企业的核心诉求之一。灵境云支持私有化、混合云多种部署模式，实现数据零上云，确保信息安全，满足金融、政务、医疗等行业严格的合规要求，同时还能实现更低延迟的实时交互。

灵境云的强大算力支持

灵境云拥有强大的算力集群，支持 H20、昇腾、燧原等多种资源。这意味着训练效率高、部署周期短，企业能够快速搭建起自己的 AI 应用，无需在算力上过多担忧。

案例分享：AI 如何为城市道路管理“上岗”

以某市道路巡查与养护管理平台为例，过去系统虽然积累了大量图像数据、地理信息和报告文档，但数据利用率很低。数据分散，人员需要到多个系统翻找；报告生成慢，内容模板不统一；道路损坏识别依靠人工记录，效率低、易出错。

接入灵境云企业专属模型后，平台实现了 AI 智能体赋能，打造出多个业务“虚拟专家”：

• 道路材料科学专家：根据维修数据提出最优材料建议；

• 统计报告撰写专家：一键生成巡检报告、质量月报；

• 道路检测专家：自动分析检测数据并解读趋势；

• 道路维修养护专家：根据历史数据给出预测和建议方案。

这些智能体不仅能在 PC 端处理复杂业务，还做到了数据有人看，报表有人写，分析有解释，方案有建议。

灵境云 AI 提供了面向企业的“算力 + 模型 + 数据清洗 + 部署 + 应用”全链路解决方案，助力每一家企业打造真正属于自己的 AI 智能体。灵境云算力平台的强大支持，以及灵境云支持私有化部署的灵活性，都为企业提供了坚实的保障。