Hipparchus的博客

完善的企业级权限控制体系LLM本地化部署能力评估思路拆解异常检测根因分析趋势预测自动报告生成虽然挑战重重，但随着技术持续进步和实践经验积累，让100%业务用户都能高效使用数据的未来终将实现。

选择合适的词向量模型需要综合考虑语言需求、文本长度和硬件条件三个关键因素。从轻量级模型开始尝试根据实际效果逐步优化特殊业务场景可考虑模型微调。

AI在制造业应用中的价值与实施路径 摘要：制造业面临生产成本上升、生产线灵活性不足和产品质量不稳定等核心问题，AI技术可有效提升自动化效率、优化生产计划和提高质检水平。当前AI应用正从智能生产向供应链管理和产品服务领域转移，并涌现出产品设计周期优化等新增长点。成功实施AI项目需要五个关键步骤：战略目标匹配、明确应用场景、夯实数据基础、组建复合型团队（技术专家+行业专家+应用专家）、分阶段验证实施。企业需根据数据成熟度等级（L1-L5）制定差异化建设策略，从原型验证逐步推进到规模化应用。

对于AI应用在企业落地实践中的几点思考，如何让AI应用真正帮助企业落地。

对于企业在AI应用使用和落地的几点思考。

在上一节中我们讲述的例子中我们可以发现，这个工具必须要有具体的使用场景，比如我们需要的是一个端到端的具有一定流程（查网页->筛选网页->设计ppt样式->写ppt->ppt发送到我的邮箱），而不是像chatgpt一样，只是聊天玩可以使用一些现有的工具或方法实现查网页，涉及ppt，写ppt，发邮件最后一点，也是最重要的一点就是这个过程，不需要我控制，我只是输入命令，工具自动决策，只给我输出结果。工具是一个可以做事的人而不是一个baby。