写过很多篇关于大数据的【数据中台】相关文章，它的核心理念：避免数据的重复计算，通过数据服务化，提高数据的共享能力，赋能数据应用。有小伙伴就问，既然数据中台作为底座基础能力，加工价值数据赋能应用，那么现在最为火爆的AI大模型可以作为底座能力赋能应用吗？?

我认为AI大模型完全可以作为基础能力赋能应用。因为从某种角度来看，AI大模型本身就具备了一种智能化的数据处理和分析的能力。它们通过学习大量的训练数据，能够自行优化参数，提升预测精度，这种自学习机制与数据中台追求的降本增效有着异曲同工之妙。

一、大模型应用中台

大模型应用中台是企业公司在数字化转型和智能化升级过程中，为了高效管理和运用大模型技术而构建的一套平台体系。它的核心作用是将大模型的能力与公司的业务流程深度融合，提升业务效率和服务质量。

• 大模型集成：

整合不同底层大模型接口，实现快速接入。

• 数据安全匹配：

根据业务场景匹配数据安全要求，选择使用外部模型或私有化模型。

• 智能知识库分析：

结合向量数据库，支持多种知识录入方式，提高答案的召回率和准确性。

• 任务可视化编排：

通过图形化界面实现复杂工作流，扩展AI智能体的能力。

• 多渠道接入：

支持对话窗口、API等方式，快速集成企业微信、钉钉等业务系统。

• 数据建设：

补充GPU算力资源，私有化部署开源模型，整合内部数据和文档。

【详细解说】

它通过整合不同底层大模型的接口差异，实现各种内外部大模型的快速接入。这个平台能够灵活地匹配业务场景的数据安全要求，例如，对于需要分析的研报和资讯，可以对接外部模型，而对于处理内部敏感数据，则可以基于私有化开源模型和专属向量知识库进行大模型技术的安全应用。

该中台具备智能知识库分析能力，通过结合向量数据库，支持文本向量分段、大模型问答拆分、精准导入等多种知识录入方式，并通过“向量+全文+重排”的方式提高答案的召回率和准确性，适应问答、阅读、生成等不同场景的需求。

此外，大模型应用中台还提供任务可视化编排功能，允许通过图形化界面轻松实现包含知识库搜索、AI对话、关键词提取、问题分类、API调用等模块的复杂工作流，从而扩展构建AI智能体的能力。

为了实现多渠道快速接入，平台支持通过对话窗口、API等方式与企业微信、钉钉以及各业务系统快速集成，提供图片、文档、音视频、链接等多种形式的信息反馈，为用户提供全面的知识解答。

在数据建设方面，大模型应用中台积极补充GPU算力资源，完成千亿级参数开源模型的私有化部署，为公司安全开展和使用大模型技术提供基础保障。同时，平台也在不断加强企业内部多系统间的流程和数据互通，对内部数据和文档进行整合与治理，例如对问答知识的清洗、预处理和向量化工作，让大模型理解并使用企业的工具和数据，与业务流程深度融合。

二、大模型应用中台架构

大模型应用中台可以采用不同类型的架构风格，在此使用5大架构风格里的调用/返回风格里的层次结构。

各个功能组成一个层次结构，每层为上一层提供服务，使用下一层的服务，每一层只能见到与自己邻接的层。修改某一层，最多影响其相邻的两层(通常只能影响上层)。优点是可以将一个复杂问题分解成一个增量步骤序列的实现。缺点是并不是每个系统都可以很容易的划分为分层的模式，并且因为进行层次调用，会影响效率。

大模型应用中台的架构：

（1）统一大模型接入

可以屏蔽不同底层大模型接口差异，实现各种内外部大模型的快速 接入，与市场上最新技术保持一致；同时通过灵活的模型切换，可以快速匹配业务场景的数据安全要求，例如针对一些研报和资讯的分析，可以对接外部模型，而针对内部敏感数据，则可以基于私有化开源模型和专属向量知识库进行大模型技术的安全应用。

（2）智能知识库分析

大模型结合向量数据库的方式为让其具备领域级知识理解能力提供了可能性，平台通过灵活的知识库分析框架，支持文本向量分段、大模型QA拆分、QA精准导入等多种知识录入方式；同时通过“向量+全文+重排”的方式进一步提高了答案的召回率和准确性，适应问答、阅读、生成等不同场景。

（3）任务可视化编排

目前的企业业务需求千差万别，想让大模型完全自主地规划与完成 任务是不太现实的，而通过工作流编排则可以更好地保证大模型执行的可控性；同时通过图形化界面可以轻松实现包含知识库搜索、AI对话、关键词提取、问题分类、API调用等模块的复杂工作流，无限扩展构建AI智能体。

（4）多渠道快速接入

平台支持通过对话窗口、API等方式与企业微信、钉钉以及各业务系 统快速集成，方便随时随地使用；同时支持提供图片、文档、音视频、链接等多种形式的信息反馈，为用户提供全面的知识解答。

（5）大模型数据建设

公司积极补充GPU算力资源，完成千亿级参数开源模型私有化部署，为公司安全开展和使用大模型技术提供了基础保障。同时，大模型与原有系统和传统AI技术之间应该是强强联合，大模型作为解决问题的中枢大脑，可以灵活组合不同工具来完成业务目标。公司在推进大模型落地的同时，也在不断加强企业内部多系统间的流程和数据互通，对内部数据和文档进行整合与治理，例如对问答知识的清洗、预处理和向量化工作，进一步让大模型理解并使用企业的工具和数据，与业务流程深度融合。

三、大模型应用中台案例

• 投资GPT平台

基于大模型应用中台相关成果，推出多款办公助手如多模型体验官、客户全景洞察、文档智能问答等，现已在PC和企业微信上全面开放，员工可随时随地使用，大幅提高工作效率。

同时基于大模型强大的自主规划能力，不断构建Agent智能体扩展大模型能力边界，完成工商数据、新闻舆情、网页抓取等多智能体集成，可以灵活组合不同工具来完成业务目标，自适应进行多路由问答。

员工可实时体验多个大模型的最新技术，实现全面客户洞察，特别是工商、评级等数据，同时支持文档问答和全网智能搜索，甚至能进行语音克隆与画图等多样化AI应用。