《MatrixOne Intelligence AI原生多模态数据智能解决方案白皮书》 _矩阵起源.pdf

小小亮

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2025-02-06

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Your Data for Your AI

MatrixOne

Intelligence

AI原生多模态数据智能

解决方案白皮书

Your Data for Your AI

前言 ............................................................................................................................................. 2

GenAI 时代的数据挑战 ........................................................................................................... 3

类人脑计算能力的崛起 ...................................................................................................................................... 3

非结构化数据价值开始被挖掘 ........................................................................................................................ 3

企业落地 GenAI 的数据困境 .......................................................................................................................... 5

典型行业场景的落地难题 ................................................................................................................................. 6

总结 .......................................................................................................................................................................... 8

MatrixOne Intelligence AI 原生多模态数据智能解决方案 .......................................... 9

MatrixOne Intelligence 概述 ..................................................................................................................... 9

解决方案架构介绍 ............................................................................................................................................... 9

核心产品概述 ..................................................................................................................................................... 11

解决方案技术特点及优势 .............................................................................................................................. 13

解决方案技术流程详解 ........................................................................................................... 15

整体数据流程 ..................................................................................................................................................... 15

数据接入与整合 ................................................................................................................................................ 16

数据预处理与解析 ............................................................................................................................................ 19

特征工程 .............................................................................................................................................................. 21

数据标注与增强 ................................................................................................................................................ 23

模型训练与评估 ................................................................................................................................................ 25

RAG 召回与搜索 .............................................................................................................................................. 27

总结 ....................................................................................................................................................................... 30

行业案例 ................................................................................................................................... 31

极视角多模态数据与特征平台 ..................................................................................................................... 31

深智城集团 ......................................................................................................................................................... 32

江西铜业 .............................................................................................................................................................. 33

金意陶 .................................................................................................................................................................. 34

素问 TechAgent ............................................................................................................................................. 35

总结 ........................................................................................................................................... 38

Your Data for Your AI

前言

在当今时代，Gen 人工智能（Generative AI，简称 GenAI）正以前所未有的速度席卷

全球，成为推动科技进步和产业变革的重要力量。从 ChatGPT 的横空出世到各类大模

型的广泛应用，GenAI 不仅在技术层面取得了突破性进展，更在商业和社会层面引发了

深远的影响。从文本生成、图像绘制到视频制作，GenAI 的应用场景日益丰富，为各行

各业带来了前所未有的机遇与挑战。

据麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）的报告，到 2030 年，AI 技术有

望为全球 GDP 贡献高达 13 万亿美元的增长。 Gartner 预计在 2026 年，超过 80%

的企业将使用 GenAI 应用程序编程接口（API）或模型，或者在相关生产环境中部署支

持 GenAI 的应用程序。这一比例在 2023 年还不到 5%，这意味着在短短三年内，采

用或创建 GenAI 模型的企业数量预计将会增长 16 倍。

在 GenAI 的架构中，数据处理的作用尤为关键。AI 技术与数据的紧密联系显而易见：

庞大的数据集训练出强大的 AI 模型，而这些模型的功能又能促进数据处理的进一步优

化。尽管如此，行业对 GenAI 技术栈中的算力层、模型层和应用层的各项能力及技术方

案已有深入探索，但对数据处理层的重视程度仍显不足。在通用基座大模型越来越普及

的趋势下，对企业自有数据的挖掘利用将变成 GenAI 落地企业级应用的最关键因素。

矩阵起源作为一家 Data+AI 领域的创业公司，在数据及 AI 领域已经有超过十年的行业

经验沉淀。本白皮书将从矩阵起源的专业视角，深入剖析 Data+AI 领域的最新趋势和挑

战，并给出如何对企业自有数据进行深度挖掘利用的详细蓝图，以实现更符合企业实际

业务价值的 GenAI 应用落地。

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