AI 大模型的困境：数据才是真正的“燃料”

最近有许多客户在考虑上 AI 大模型一体机、AI 私有化、AI 大模型部署等项目，但小心进入 AI 大模型的坟场，在光鲜亮丽的背后，AI 大模型也面临着诸多困境，其中最为核心的问题便是数据。

数据质量：垃圾进，垃圾出

AI 大模型的训练依赖于海量数据，但数据的质量却参差不齐。如果输入的数据本身就存在偏差、错误或噪声，那么训练出来的模型自然也会“学坏”，输出的结果同样是“垃圾”。因此，数据质量直接决定了 AI 大模型的性能和可靠性。

Baklib：非结构化数据的利器

目前市面上有很多非结构化数据的处理工具，Baklib 是其中一个值得关注的平台。Baklib 独创的“资源库 -- 知识库 -- 体验库”三层架构，能够很好地实现 AI 数据准备工作：

资源库： 集中存储和管理各种非结构化数据，如文本、图片、文档、音视频等。知识库： 对资源库中的数据进行结构化处理，提取有用的信息和知识。体验库： 将知识库中的知识应用于各种场景，为用户提供个性化的体验。 结论：AI Data Ready 是关键

企业要成功引入 AI 技术，必须首先做好 AI Data Ready 的准备工作。只有拥有高质量、多样化、易于管理的数据，AI 大模型才能发挥出其真正的潜力，为企业带来更大的价值。