过去一年,大模型的讨论从能力边界转向工程落地。真实业务场景中,模型输出的稳定性、可追溯性和单次调用成本往往比榜单排名更重要。
检索增强生成(RAG)在企业知识问答中应用广泛,配合权限控制可以显著降低幻觉风险。对于敏感数据,私有化部署或混合推理是常见选择。
工程团队还普遍引入评估集与回归测试,把模型变更纳入常规的发布流程。
企业关注点从模型参数转向可靠性与成本,检索增强与私有化部署成为优先方案。
过去一年,大模型的讨论从能力边界转向工程落地。真实业务场景中,模型输出的稳定性、可追溯性和单次调用成本往往比榜单排名更重要。
检索增强生成(RAG)在企业知识问答中应用广泛,配合权限控制可以显著降低幻觉风险。对于敏感数据,私有化部署或混合推理是常见选择。
工程团队还普遍引入评估集与回归测试,把模型变更纳入常规的发布流程。