大模型正在重塑产业。
但企业想要真正拥抱大模型，实现大模型的自建，仍然面临很多现实问题：
要怎样才能拥有企业的专属垂直领域大模型？
如何高效率、低成本地处理数据？
模型数据如何动态更新？
私有数据如何安全地接入大模型？
我们相信，未来将会有更多新的开源模型出现，企业可以利用现有的开源模型基于结合自身业务进行延展及创新。
专属大模型不仅具备通用大模型的知识和能力，还积累了特定行业和场景的知识，可以更好地支持各种垂直行业的应用和服务，满足企业对大模型的特殊要求。企业可以结合自身的行业知识和场景需求，对大模型进行再训练和精调，打造适合自己的专属大模型，并将其整合到自己的解决方案中。
企业可以使用私有数据（具有高质量领域知识图谱）作为知识来源和训练数据，以弥补通用大模型在真实性和一致性方面的不足。
与此同时，通用大模型内部蕴含的丰富知识又可以帮助提高知识图谱的质量、广度和完整性，以便进行更深入的知识挖掘和应用。
企业向大模型提供更多的数据和内部To B软件接口来训练它，大模型就会变得更智能、更高效，能力也更强大。
如果没有提供数据，大模型将无法发挥全部功能；如果不进行持续训练，大模型的效用也将难以维持，并且效果也不会突出。
私有化部署大模型产品以及进行行业版/企业版微调或领域知识增强，本质上是为了实现两个主要目标：
增强数据安全与隐私保护： 在当前的数字化时代，数据安全和隐私保护已成为企业面临的重要挑战之一。私有化部署允许企业将AI模型部署在内部服务器或私有云环境中，这样可以更好地控制数据的存储和处理，避免敏感信息泄露给第三方或公有云服务提供商。此外，私有化部署还使企业能够遵守地域性数据保护法规。
提高模型的针对性和有效性：通用AI模型虽然在多个领域都有不错的表现，但往往缺乏对特定行业或企业独特需求的深入理解。通过行业版或企业版的微调/领域知识增强，可以将模型训练或调整以适应特定的业务场景和数据特点，如使用特定行业的术语、处理行业特有的交互模式等。这种针对性的优化可以显著提高模型在特定应用场景中的性能，如提高客服对话系统在银行或保险领域的准确率和用户满意度。
当然，企业专属大模型应用的打造并非一劳永逸，需提前做好这些工作：
企业专属大模型的实用性依赖于即时可靠的数据，通过语义关系理解、推理和生成信息。为了发挥企业专属大模型的能力，首先需要建立有效、即时、高质量的数据源，无论是私域数据还是公域数据。
企业专属大模型没有现成的框架可供直接使用，因为每家企业都有特定的知识结构和知识治理水平。在构建自身专属的大模型应用时，企业需要明确打造独特的知识结构和体系，构建领域知识图谱，加强知识表示和关联表达，以便大模型更好地理解知识并进行推理和生成。试图让大模型在杂乱无序的数据源中理解语义、洞察关联是不现实的。
因此，为了发挥企业专属大模型的能力和专业效用，我们必须先专注于做好一些事情：完善的知识结构、全面、高质量、即时可信的知识，以及可靠的知识管理体系，以便进行知识挖掘。
首先，需要识别并确定所需的知识，明确知识来源，设计知识结构，构建知识体系，并明确知识点的生成、获取、处理、提取、固化、转移和保护机制，加强组织知识资产、人员知识资产和关系知识资产。
其次，打破信息孤岛，整合企业所有数据，激活内容价值，建立统一的知识平台。
第三，促进知识流动，因为知识在业务中的流动、协作和应用是大模型无法替代的，并且最能体现知识价值，需要保证知识流的畅通，并满足多元化的知识应用需求。
第四，提高知识治理水平，不断将足够数量且高质量的数据源纳入统一的知识基础，并通过机制提升知识质量，加强知识表示和关联表达。
第五，培养员工的人工智能应用能力，增强员工对知识的感知、判断、整合和执行能力，能够根据问题和任务发现知识，并将任务规则生成的内容评审后的可信知识反馈到企业的知识体系中。最后，发展和深化Know-How能力，重要的是见解和洞察力，将企业从应用知识驱动转变为创造知识驱动，从知识资本驱动转向创新资本驱动。
