为什么AI小模型才是最好的答案( 二 ) _AI小模型

确定问题和需求：首先，需要明确要解决的问题是什么，以及所需的功能和性能要求。这有助于确定所需的模型类型、大小和复杂度。
选择或开发小型模型：根据问题和需求，可以选择一个现有的小型模型，或者开发一个新的模型。在选择模型时，需要考虑模型的性能、准确性、可训练性和可部署性等因素。同时，为了减小模型的大小和提高推理速度，可以采用模型剪枝、量化等技术来优化模型。
收集和准备数据：为了训练模型，需要收集足够的数据，并进行预处理和标注。对于小型模型，可能需要使用较少的数据来避免过拟合，并采用数据增强等技术来增加数据的多样性。
训练模型：使用收集的数据来训练模型。在训练过程中，需要调整模型的参数以最小化损失函数，并提高模型的准确性。
评估和优化模型：在训练完成后，需要对模型进行评估，以了解其性能和准确性。如果模型的性能不足，可以通过调整模型结构、增加数据、采用更复杂的训练方法等方式来优化模型。
部署模型：一旦模型满足要求，可以将其部署到目标环境中。在部署过程中，需要考虑模型的部署方式、推理速度、实时性等因素。
监控和维护：在模型运行期间，需要对其进行监控和维护，以确保其性能和准确性。如果发现模型出现问题或性能下降，需要及时进行调整和优化。

基于AI小模型的解决方案是一种利用小型、轻量级的深度学习模型来解决特定问题的方法。这种解决方案通常适用于资源有限的环境，如移动设备、嵌入式系统或边缘计算设备，因为它们不需要大量的计算资源或存储空间。这可以帮助我们在资源有限的环境中实现高效、准确的AI应用。
4.3 基于AI小模型的系统架构

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提供基于AI小模型的企业级知识管理，包括企业级AI知识库，及相关的业务解答、知识检索、文案创作、客户咨询等应用，全面赋能企业知识管理，实现各业务环节的降本增效。
4.3.1 核心功能-企业级AI知识库

知识管理支持多种格式知识文件批量上传，可对知识进行分类化标签化管理。
专家修正提供专家修正功能，提高知识质量，提升解答精准度。
FAQ止血 [问答边界管理]重要问题，按答案回答，避免胡编乱造。
敏感词屏蔽自定义敏感词，实现语义级，全应用屏蔽（搜索、问答、生成都不会用到）。
权限管理

不同人员可使用不同的知识库数据权限管理。

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4.3.2 核心功能-业务问答拥有互联网广域知识库和本地企业知识库的知识支持，结合AI小模型交互能力，通过智能人机、多轮对话即可完成问题理解、知识提炼、内容衍生等业务解答。
帮助内部员工快速掌握相关知识体系，获取业务关键知识点，高度适应知识性企业数据量日益增长、数据分布零散等情况，彻底唤醒“沉睡”知识。

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4.3.3 核心功能-知识检索传统关键词检索，往往存在检索效率低、内容无关联、数据维护难等痛点。
此功能利用自然语言理解、知识推理、AI小模型匹配等技术，在搜索过程中智能匹配搜索意图，搜索结果展示中，关联多模态数据，实现跨媒体、关联知识推荐的智能语义检索。帮助从业人员快速、准确定位搜索结果。

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4.3.4 核心功能-文案创作市场上同类型产品众多，销售人员通常无法对市场上各家竞品公司产品的差异有一个直观了解。
基于AI小模型及企业级知识库，能够直观定位同行业公司、同类型产品之间的差异，从而为目标客户提供最适合的产品方案，辅助生成营销推广、竞品比对、产品分析文案，助力销售。
同时，支持通用公文写作，如通知、报告、请示、函等有格式要求的公文写作类型。