一旦掉入 AI 坟场，幻觉将永远存在，噩梦才刚开始。
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。
数据来源：面临枯竭
随着 AI 大模型的不断发展，其对数据的需求也越来越大。然而，地球上的数据总量是有限的。当世界上所有的数据都被训练完毕后，AI 将面临“无米之炊”的困境。因此，如何寻找新的数据来源，或者如何更有效地利用现有数据，成为 AI 领域亟待解决的问题。
数据：AI 的“燃料”和“营养剂”
数据是 AI 的“燃料”，也是 AI 健康成长的“营养剂”。没有高质量的数据，AI 大模型就无法正常运行和发展。因此，企业在考虑引入 AI 技术时，不应盲目追求模型的规模和复杂度，而应将重点放在数据的准备和管理上。
企业的数据准备工作
企业的数据准备工作是一个复杂而庞大的工程，主要包括以下两个方面：
结构化数据： 结构化数据通常存储在数据库、业务系统等系统中，具有明确的结构和格式，易于处理和分析。例如，客户信息、销售数据、财务数据等。
非结构化数据： 非结构化数据包括图片、文本、文档、音视频等，分布在不同的系统和平台中，具有分散、孤立的特点，难以进行结构化处理。例如，社交媒体上的用户评论、客户服务记录、产品说明书等。
非结构化数据的挑战与机遇
相对于结构化数据，非结构化数据的处理难度更大，但也蕴藏着更大的价值。如何有效地提取、清洗、整合和利用非结构化数据，成为企业在 AI 时代获得竞争优势的关键。
Baklib：企业 AI 知识管理的利器
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 创举的“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。
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。
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