如果把基于规则的判定比作是对错的绝对分析，那么算法就是对一个没有对与错的可能性描述，比如A和B有没有关系。在通过实时计算，数仓分层等手段，数据的直观价值基本都会慢慢被挖掘出来，但是也很容易被对手模仿，跨领域分析就显得越来越重要，但不可能跨个领域就找个专家回来。从按调用付费的ChatGPT，到各有千秋的私有大模型，东风来了。
取自《人工智能大模型体验报告2.0》
有人把大模型分为通用大模型、行业大模型、企业大模型，我觉得很贴切，行业大模型从数据训练到工程化落地，以及商业价值都有很高的性价比。其中企业独有的行业数据，也是一个很大的门槛。
选择合适的切入点
首先我们选择一个切入点，其中数据本身规模以及时间跨度也相对合适的最佳，比如TB级别数据，时间跨度超过3年（这里的3年需要参考相关领域的经验）。初步验证一个好的实践是，给大内存单机，基于单机配置脱取能分析的相对较大的数据集，这里主要是数据清洗，标准化，转化，过滤等。然后将数据集放入初步预热的大模型机器中，这里交给算法童靴，外加GPU机器（可以云上直接买一个月）。
算法跑出来的结果往往和预期有很大差异，这是一个很容易夭折的点。这里有很多原因，比如大模型没选好，数据本身具有局限性，数据很不标准化等。分析可行性、找到闪光点、阻塞点，在一步步调整方向就不细说了。这里有个心得，企业有圈子，数据也有圈子，分析数据本身的特点，是找到切入点的捷径。
小成本验证
工程化是个复杂的过程，TB级别数据，我们先说配置（又是一个夭折点）：
- 三台虚拟机（SSD硬盘）组建 ES集群
- 一个GPU机器 （云上按月租）
如何快速将历史数据转化为模型可用的数据集，自建的ES集群坑不少，这里有些心得，可以供大家避坑：
- 避免出现更新，如果需要指标累计，可以分层加工
- 合理分索引，三台单个索引100G以内性能还可以
- ES参数很多，遇到性能问题，可以调调参数，这里有一些好用的参数
1、索引刷新间隔
index.refresh_interval = 30s
2、日志改为异步写入
{
"index.translog.durability": "async",
"index.translog.flush_threshold_size": "1024mb",
"index.translog.sync_interval": "30s"
}
3、初次同步，副本先改为0，后续在改为1
- 避免外网使用，外网认证情况下容易断链接，去掉认证可修复，慎重
- 使用composite进行分页的话，可以配合固定字段过滤，切分任务，性能更加（查崩429还是挺常见的，一旦出现可参考）
- 写崩429，有钱加机器，没钱悠着点
数据合规性
数据脱密又是一个红线以及夭折点，比如企业税号，授权也只能用15天。算法属于离线，如何完全脱密又能分析出其中关系，设计难度很大。通用的设计恐怕能挠秃，基于应用场景的话还是有一些方法可用，比如冗余存储，通过空间保留一定的关联度信息。
合适的存储
关系存储用图数据库会好一点，比如Neo4j，社区版单机性能就挺好，最好用新版，语法支持会好很多。查询语法很多，这里就略过；写入也是一个大点，支持唯一索引，以及批量操作，是个很关键点，参考语法如下：
# 节点唯一索引
CREATE CONSTRAINT person_name
FOR (p:Person) REQUIRE p.name IS UNIQUE
# 关系唯一索引
CREATE CONSTRAINT sequels IF NOT EXISTS
FOR ()-[sequel:SEQUEL_OF]-() REQUIRE (sequel.order) IS UNIQUE
# 批处理
UNWIND ['a1', 'a2', 'a3' ] as row
merge(p:Person {name: row})
小步快跑，持续迭代，别过于追求完美，市场不等人，满足一定条件就要立马投入市场。在数据不多的情况下，也有一些方法可以保证口碑，就是先选几个行业做切入点，一个个提升准确度，慢慢放大行业覆盖率。收到市场的反馈，再持续迭代。
来个数据标注师
机器标注依然存在局限性，先做出预训练模型，再用强化学习加上人工反馈来调优，也就是RLHF，当前还是很必要的。我们一直在逐步缩小范围，这样更容易集中力量，拿出可让市场亮光的点，申请两个数据标注师就水到渠成。
形成闭环
单个质量把控完成，数据的覆盖情况以及在各个行业的展示效果一般也会有很大差异，扬长避短，逐步增加丰富度。通过市场宣传，吸收客户反馈，最终形成大闭环。