一、產品概述
AI大模型已成為推動人工智能發展的關鍵力量，它們能夠處理海量數據，學習復雜的模式，并做出精確的預測。在多個領域，如自然語言處理、圖像識別、語音識別等，AI大模型都表現出了卓越的性能，為使用單位帶來了前所未有的機遇。
本地私有化部署AI大模型是一個復雜而關鍵的過程，同時在軍事領域的應用具有廣泛的前景和重要的價值。本地私有化AI大模型是指將大規模、高復雜度的AI模型部署在本地服務器或設備上，實現數據的本地處理、存儲和分析，以滿足使用單位或個人的特定需求。本地私有化AI大模型通過結合先進的AI技術和個性化服務，為使用單位提供了一個既安全又高效的解決方案。這些模型不僅可以根據使用單位的特定需求進行定制，還能夠在保障數據安全的同時，幫助使用單位提升操作效率和決策質量。
二、業務痛點
某單位現狀存在大量非結構化文檔、圖書等資料，但知識利用率低、傳播性差，容易形成以下問題：
（一）信息孤島與碎片化。大量非結構化文檔和圖書存在于單位內，但信息相互隔離，形成信息孤島，難以形成有機的整體。難以建立全面的知識體系，導致員工難以獲取全局視圖，降低了知識的綜合性和深度。
（二）知識利用率低。由于信息碎片化和缺乏有效的組織方式，員工在處理大量資料時難以迅速找到所需信息，知識利用率低。員工花費大量時間在查找信息上，降低了工作效率，可能導致工作質量下降。
（三）信息傳播效率差。除了傳統講座、培訓外、圖書閱讀外，缺乏碎片化、視頻化知識傳播渠道，傳統信息觸達渠道效果差，無法快速、準確地傳達給需要的人群。
（四）缺乏個性化能力。傳統模式無法根據使用者的興趣和需求進行個性化推薦，導致信息過載和用戶對信息的不感興趣。
（五）在知識傳承過程中缺乏有效的傳承手段，有經驗的資深人員很難通過信息化工具將自己的能力和經驗進行推廣和傳承。
三、產品特點
（一）數據處理安全化
系統滿足國產化要求，可以本地私有化部署，軟件系統和硬件平臺均實現自主可控，確保單位數據及信息安全。
（二）模型輸出精確化
自主訓練、自主使用的情況下，通過大小模型結合、加入深度學習算法函數等、通過私有化本地數據對模型進行訓練和學習，對函數對算法參數進行調整，最大程度的提高模型性能和準確度，使大模型成為工具，能夠與各個行業深度結合，打造行業領域數字基座，提高行業生產力。
（三）模型訓練工具化
本平臺提供自然語言文本和機器視覺圖片(視頻)的標注、識別、抽取、生成等工具，用戶可以利用本地化數據自行進行本地化模型訓練。
四、產品優勢
（一）本地私有化部署
數據安全性：本地私有化部署確保數據在客戶自己的服務器上，避免了數據泄露和隱私風險。
可控性：客戶可以根據自己的需求定制和調整模型，實現更高的靈活性和可控性。
定制化服務：我們提供針對特定行業和場景的定制化模型，幫助客戶解決具體問題。
降低成本：相比云服務，本地私有化部署能夠降低長期運營成本，并減少對外部服務的依賴。
（二）硬件基座國產化
滿足國產化要求，從硬件層面上確保國家及地方各級單位數據及信息安全。
（三）模型訓練精準化
在自主訓練、自主使用的情況下，通過大小模型結合、深度學習算法函數等、對私有化本地數據進行訓練和學習，對函數算法參數進行調整，最大程度的提高模型性能和準確度，使大模型成為行業工具，能夠與各個行業深度結合，打造行業領域數字基座，提高行業生產力。
五、產品功能
（一）文本類
文本分類：可以用于對文本進行分類，例如垃圾郵件檢測、情感分析等；
命名實體識別：型可以用于從文本中識別出特定的實體，例如人名、地名、組織名等；
機器翻譯：語言的文本翻譯；
文本生成：可以用于生成文本，例如自動寫作、對話系統等；
信息抽取：可以用于從文本中抽取關鍵信息，例如事件抽取關系抽取等。
（二）圖片類
圖像分類：可以用于對圖像進行分類，例如識別圖片中的物體、場景等；
目標檢測：可以用于檢測圖像中的目標物體，并定位它們的位置；
圖像分割：可以用于對圖像進行分割，將圖像中的不同區域進行劃分；
證照識別：可以用于識別各種證照，如身份證、護照、駕駛證、合同報備等，并從中提取關鍵信息，如姓名、性別、出生日期、證件號碼等。
（三）輕量級內置模型
免訓練實體抽取模型：提取中等長度文本(512個字符以內)中的各種實體，如姓名、地址、時間、單位名稱、顏色、商標等實體及行為方式/方法的預訓練抽取模型。
免訓練文本分類模型：免訓練文本分類接口完成中等長度文本(512個字符以內)，指定分類的標簽并且自動化分類。
六、部署方式
（一）輕量級部署
AI開放平臺中的部分應用，輔助深度學習算法模型、大語言模型以及選擇相應的通用應用。
（二）中量級部署
包含AI開放平臺中的用戶鑒權框架及部分應用輔助深度學習算法模型、大語言模型以及選擇相應的通用應用。
（三）完整部署
完整部署在中量級部署的基礎上增加了模型訓練平臺以及標注平臺，可在本地完成數據的清洗、預處理、標注、模型訓練的全套流程。
