【速通RAG实战：进阶】12、如何寻找大模型在企业业务中的价值？

一、大模型技术在企业级场景中的价值定位与核心维度

（一）技术价值演进：从效率工具到生产力革命

大模型（Large Language Model, LLM）与检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术的成熟，正推动企业数字化转型从「流程自动化」向「智能决策化」跃迁。根据Gartner 2024年报告，采用大模型的企业在知识密集型场景效率提升达40%-70%，而早期实践者如极客时间、DR钻戒等已通过场景落地验证了技术的商业价值。

核心技术特征解析：

• LLM的认知能力：具备上下文理解、逻辑推理、自然语言生成等通用智能，可处理非结构化数据（如文档、对话、视频）。
• RAG的知识增强：通过检索外部知识库实现事实性信息校准，解决LLM「幻觉」问题，尤其适用于企业垂直领域。

（二）三维度价值挖掘框架

企业需从场景适配性、技术融合性、数据治理能力三大维度构建落地策略，形成「需求识别-能力构建-持续运营」的闭环。

1. 场景适配性：寻找高ROI应用场景

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