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企业级RAG行业应用落地方案——阿里云百炼

news 来源：原创 2025/8/29 9:46:45

行业痛点分析

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这张图主要围绕“行业痛点锚定”展开，通过雷达图和表格结合的方式，分析电商选品在不同维度下的情况：

分析对象：聚焦电商选品。
维度展示：从可结构化程度、重复性、数据可得性、人机互动性、AI带来的价值这五个维度评估。
得分情况：各维度得分用雷达图呈现，连线构成的区域面积反映综合表现。图中显示电商选品在不同维度有一定得分，表明在这些维度上有相应表现。

对五个维度进行详细说明：
- 可结构化程度：指是否有明确规则、流程或模板，高适配性表现为有标准化文档、流程图、SOP等。
- 重复性：关注是否存在大量重复、低判断任务。
- 数据可得性：衡量是否容易收集并使用历史数据，高适配性体现为有日志、文本记录、行为数据等。
- 人机互动性：看是否与用户有频繁互动，如客服、销售、教育等场景。
- AI带来的价值：评估替代或增强人的效率是否明显，如降本增效、提高响应速度等。这张图整体通过可视化和表格说明，帮助理解电商选品在各维度的特性及评估要点，为分析行业痛点及AI应用适配性提供参考。

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这张图探讨了AI的本质以及人与AI的协作方式：

标题：“AI的本质到底是啥”点明主题。
图像与比喻：左侧有一个穿着学士服、手持文凭的卡通人物形象，下方文字将AI比喻为“名校毕业的实习生助理” ，形象地传达出AI具备一定能力但可能也需要引导的特点。
明确的任务：AI需要被赋予清晰、明确的任务指令，就像给实习生安排具体工作，让其知道目标和方向，才能有效发挥作用。
丰富的案例数据：为AI提供大量丰富的案例数据，如同给实习生提供众多参考资料，使其能从中学习规律、模式，提升执行任务的能力。
定期的进度沟通：人与AI协作时，要像与实习生定期交流工作进展一样，及时了解AI的运行情况、是否遇到问题，以便调整策略和优化任务执行。整体通过比喻和要点罗列，以通俗易懂的方式阐述AI的本质以及人与AI协作的关键要素。

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不同行业的AI应用场景及相关案例/数据，旨在展示AI在各行业的实际应用情况：

行业：涵盖金融行业、医疗健康、智能制造、教育行业、城市治理、文化传媒等多个领域。
应用场景：
- 金融行业：包括智能投顾、信贷审批、反欺诈监管、金融产品推荐等。
- 医疗健康：涉及医学影像诊断、药物研发（如虚拟临床试验）、手术规划、重症监护大模型等。
- 智能制造：有工业缺陷检测、流体仿真（如航空/船舶设计）、危象岗位无人化等。
- 教育行业：包含AI个性化辅导、智能备课系统、编程批改自动化等。
- 城市治理：涉及智慧交通调度、环境监测、应急响应决策支持等。
- 文化传媒：有AIGC内容生成（美术/音乐/视频）、三维自动化设计等。
案例/数据：
- 金融行业：咨锐通过大模型提升金融客服拟人化交互体验。
- 医疗健康：广东“启元重症大模型”显著提升医生工作效率。
- 智能制造：富士康工业自动化生产线效率提升30%，成本降低40%-60%。
- 教育行业：科大讯飞方案减少教师63%备课时长。
- 城市治理：中国电信AI节能系统半年节电5亿度。
- 文化传媒：Colov空间智能实现家居设计供应链一体化。

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这张图围绕“行业AI场景判断”展开，通过表格形式呈现了不同AI应用场景的相关信息：

场景：分为服务和业务助手、个人助理、多模态文件交互和数据处理三类。
行业和场景举例：
- 服务和业务助手：涉及互联网、制造、游戏等行业，应用场景有对客服务、对内助手、产品搜索和推荐等。
- 个人助理：涵盖互联网、教育、游戏、社交等行业，包括闲聊助手、情感陪伴、学习助手等场景。
- 多模态文件交互和数据处理：涉及互联网、教育、安防等行业，如视频理解和信息抽取、作业批改等场景。
业务关注点：
- 服务和业务助手：关注回答准确率、数据覆盖范围。
- 个人助理：关注回答准确率、业务数据关联性、人设契合度、多模态。
- 多模态文件交互和数据处理：关注成本、延迟、多场景适配度。
关键RAG功能：
- 服务和业务助手：具备丰富的文档/多媒体/数据库支持、多数据源打通、文档Meta信息增强、搜索过滤、大模型召回判定等功能。
- 个人助理：有Prompt优化、多模态数据上传、互联网搜索、音频/视频交互等功能。
- 多模态文件交互和数据处理：包括自定义文件解析设置、视觉解析增强、企业级数据管理等功能。

商业价值

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关于“真需求”的理念：

展示了一本书籍《真需求》，封面上有文字“从有个想法，到找到钱，一本书全都说透了！真需求是打造商业帝国的超级秘籍” ，表明这本书聚焦于剖析商业领域中真实需求相关内容，帮助理解如何从创意转化为商业成果。
标题：“价值是由买方决定的” ，强调在商业或市场环境中，价值的判定主体是买方。
三角形图示：三角形的三个顶点分别是“价值”“共识”“模式” ，中间标注“真需求” 。意味着真需求是价值、共识和模式的核心基础，只有明确真需求，才能围绕其构建起被市场认可的价值、达成各方共识并形成有效模式。

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围绕ROI（投资回报率）成本核算展开，从总投资成本和预计收益两方面进行分析：

总投资成本

人员成本：企业为员工支付的薪酬、福利、培训等相关费用，是人力投入产生的成本。
开发成本：包括产品或项目开发过程中涉及的软硬件采购、技术研发、设计等费用，是将创意转化为实际产品或服务所需的投入。
运营成本：涵盖日常运营中的场地租赁、设备维护、水电费、营销推广等费用，用于维持业务的正常运转。

预计收益

开源：通过拓展业务范围、开发新客户、推出新产品或服务等方式增加收入来源，扩大企业的盈利渠道。
节流：通过优化流程、降低采购成本、控制费用支出等手段减少企业运营过程中的不必要开支，实现成本节约。

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这张图介绍了小成本市场验证的三个阶段，具体如下：

第一阶段：快速验证功能

目标：利用公共AI平台（如百度）和现有工具、资源构建AI智能体，解决用户痛点问题。
核心优势：节省时间与资源，借助外部平台快速实现概念验证，减少研发投入。
关键行动：选择合适公共平台，定义用户问题，构建智能体并完成功能验证。
风险与应对：过度依赖外部平台存在数据安全和功能局限风险，此阶段重点关注数据隐私。

第二阶段：产品化功能

目标：将第一阶段成功功能集合成企业自主产品，提升市场竞争力。
核心优势：基于第一阶段成果，整合分散AI功能，提高用户体验和市场竞争力。
关键行动：进行功能整合与优化、用户体验设计、市场定位与推广。
风险与应对：需评估开发团队技术能力，整合AI智能体应用功能。

第三阶段：私有化部署

目标：在企业内部部署AI服务，保障数据安全，实现灵活定制与长期发展。
核心优势：提升数据安全和业务自主性，企业可按需调整AI服务并融入内部流程。
关键行动：搭建基础设施，选择合适技术，进行内部团队AI能力建设。
风险与应对：私有化部署成本高、技术复杂，需充足预算和技术支持。

技术可行性评估

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这张图围绕“判断逻辑自洽”，阐述了可行性研究分析的相关内容：

判断逻辑自洽：强调对方案或计划进行逻辑合理性的判断，确保其内部逻辑连贯、合理。
可行性研究分析：对项目或计划是否可行进行全面研究和分析，是判断逻辑自洽的重要手段。

分析方法

沙盘推演：通过模拟、分析等方式对方案进行深入思考和规划。这是一种在实际实施前，对各种情况进行模拟推演的方法，有助于提前发现问题。
真实业务：强调分析要基于实际的业务场景和需求，确保研究贴合现实，避免脱离实际。
步骤记录：在分析和推演过程中，详细记录每一个步骤，便于后续复盘、检查逻辑漏洞和总结经验。
多次验证：通过反复验证，对方案的各个环节进行检验，确保其在不同情况下的可靠性和稳定性。
demo预演：制作演示模型并进行预演，直观展示方案的实际效果和运行流程，帮助发现潜在问题并及时调整。

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“数据才是AI行业专家的前提”强调数据在AI领域的基础性和重要性；“数据整理占整体70%以上的工作量” ，突出数据整理工作在AI项目中的比重极大。

数据来源分类

公开数据集：指可以免费获取、面向大众开放的数据集，通常由科研机构、政府部门或相关组织发布，是AI研究和开发常用的数据资源。
企业内部数据：企业在日常运营过程中积累的客户信息、业务交易记录、生产数据等，对于企业定制化AI应用开发具有重要价值。
行业数据：聚焦特定行业的专业数据，反映行业特征、市场动态、技术趋势等，有助于AI在行业内的精准应用和创新。
数据厂商：专门从事数据收集、整理、存储和销售的机构，通过提供各类标准化或定制化数据产品，满足不同用户对数据的需求。
爬虫网络获取：利用网络爬虫技术从网页上抓取公开数据，但需注意遵循法律法规和网站的robots协议。

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AI应用的技术选型梯度，从低到高分为四个层级：
娱乐级应用（白银）

特点：5分钟创建一个应用，强调便捷快速。
技术构成：基于公共数据，借助大模型，通过prompt（提示词）来构建应用。这种组合开发难度较低，能快速实现一些趣味性、简单功能的应用，主要用于娱乐场景。

助手级应用（黄金）

特点：为应用装上记忆和手脚，意味着应用具备一定的数据处理和执行能力。
技术构成：采用私有数据，结合大模型与RAG（检索增强生成）技术。RAG能让模型更好地利用外部知识源，使应用在处理特定领域任务时表现更智能，可作为助手辅助完成工作。

专家级应用（钻石）

特点：让应用像人一样思考，要求应用具备更高的智能和理解能力。
技术构成：使用私有数据，搭配大模型、Advanced RAG（高级检索增强生成）以及Workflow（工作流）。Advanced RAG进一步提升知识检索和利用效率，Workflow使应用能按照复杂流程处理任务，适用于专业性强的领域。

解决方案级应用（王者）

特点：让应用融入到软件生态，强调应用的综合性和生态融合能力。
技术构成：整合各种能力，形成专家级应用，为复杂问题提供完整解决方案，在软件生态中发挥关键作用。

项目开发

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“财会助手”的网页界面，主要提供财务相关的法规和问题解答服务：

界面分为多个板块，包括左侧的法规分类展示区和右侧的交互引导区。

法规分类展示

会计法规：列出多项会计法规条目，如“企业会计准则第1号——存货”等，方便用户查找会计领域的相关准则规范。
税务法规：呈现涉及税务的法规信息，像“国家税务总局关于办理2023年度个人所得税综合所得汇算清缴事项的公告”等，帮助用户了解税务政策。
证券法规：展示与证券相关的法规通知，例如“关于发布《上海证券交易所公司债券发行上市审核规则适用指引第1号——申请及推荐》的通知” ，为证券业务提供法规依据。
经济法规：包含各类经济领域法规，如“中华人民共和国企业国有资产法” ，涉及经济活动的法律规范。

交互引导区

有一个“Hi, 我是财会助手！点击我进入咨询问答”的提示框，鼓励用户进行提问。下方还列举了一些相关专业热门问题，如“企业财务预算与实际差异分析”等，涵盖财务工作中的常见分析、报表编制、税务处理等问题，方便用户快速找到关心的内容并获取解答。

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这是“财会助手”的交互界面，呈现了一个AI助手咨询场景：

界面布局与元素

顶部：左上角显示“财会助手”名称，明确功能定位。中间是一个带有头像的“财会AI助手”标识，头像风格简洁，强化交互对象感知。
左侧栏：有多个图标，可能分别对应主页、咨询记录、收藏、设置等功能入口，方便用户在不同功能间切换。
中间区域：展示了一些推荐问题，如“如何组建企业的外账与内账准备”“企业如何进行资产负债表分析”等，涉及企业财务工作的多方面，帮助用户快速找到可咨询的方向。
底部：是输入框，提示文字“您有什么问题，都随时问我哦”引导用户输入需求，右侧有发送按钮，方便用户提交问题获取解答。

做了个RAG，对内部数据进行处理，以及互联网数据（数据等级最低）。
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高等级的用户能对AI回答进行校正，不同等级的专家的置信度都不一样。

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这张图介绍了代码数据清洗的相关内容，列出数据清洗的方法及其对应的目标：
- 去重：去除重复内容，避免数据冗余对后续分析和模型训练产生干扰。
- 数据标准化：统一数据格式和处理方式，让不同来源、不同形式的数据具有一致性，便于分析和处理。
- 文本清理：去除噪声数据、特殊字符、停用词等，使文本数据更纯净，突出有效信息，提升文本分析准确性。
- 语法与语义修正：纠正拼写错误和语法问题，保证数据语义一致，避免因错误表达导致理解偏差。
- 标注与标签清洗：确保数据标注准确，防止标注偏差影响模型学习效果和预测准确性。
- 去偏差处理：减少数据中潜在偏见，保证数据公平性，避免模型学习到有偏差的数据而产生不公平或错误的结论。
- 数据增强：增加数据多样性，提升数据泛化能力，使模型能学习到更丰富的特征，提高在不同场景下的适应性。

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这张图是关于文件处理工具MinerU的推荐介绍：

主要功能

页面处理：能剔除冗页、页眉、脚注，实现页码移重，确保语义连贯，优化文件页面结构。
文本输出：输出符合人类阅读顺序的文本，适用于单栏、多栏及复杂排版，方便阅读和使用。
文档结构保留：保留文档结构，包括标题、段落、列表等，维持文档原有逻辑层次。
元素识别标注：可按页对图像、图片描述、表格、表格标题及脚注进行识别并标注，便于分类和处理。
格式转换：自动识别并转换文档中的公式为LaTeX或其他格式，满足不同编辑需求；自动检测且转换PDF里乱码为HTML格式，提升可读性。
OCR功能：OCR支持84种语言的检测与识别，具备多种输出格式，如静态文本、JSON等，还支持多种可视化结果及多种计算平台，兼容性强，支持Windows、Linux和Mac平台。

提炼一些QA文档，这种模式的精确度会更高一些

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这张图围绕“人工数据清洗”展开，呈现了一个数据管理系统界面，可能是某个企业或项目的数据后台。界面上有多个数据列，包括类似编号、名称、金额、操作人、操作时间等字段信息，显示了多条数据记录。

中间部分用红色框标注出了一些数据记录，可能是在展示需要进行人工清洗的具体数据范围，比如检查这些数据是否存在重复、错误、不完整等问题，以便后续进行修正、删除或补充等操作，确保数据的准确性和一致性，为后续数据分析、模型训练等工作提供高质量的数据基础。

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重点展示的关键信息、分析结果或优化后的内容，用于突出显示处理后的效果和重要结论，表明在文本处理、分析等方面取得了一定成果。

多模态RAG产品分享

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这张图展示了在文档处理中三种不同类型的理解任务及其挑战：
PPT阅读顺序理解

任务内容：PPT文档具有二维的空间布局，阅读顺序不像word、PDF等顺序文档那样直观。正确理解阅读顺序对准确理解文档内容至关重要。
图示：展示了一个PPT页面，上面有多个内容区域和编号，体现PPT布局的复杂性。

复杂表格理解

任务内容：复杂表头关系、无线表格分割、表格合并、表格跨页等制表方式，会给表格信息的准确解析带来困难。
图示：呈现了一个具有复杂表头和行列结构的表格，展示了实际中复杂表格的样式。

图表数据理解

任务内容：传统的OCR（光学字符识别）解析方式在处理饼图、折线图、柱状图等多模态数据时，难以精准地将图表信息转化并传达出来。
图示：展示了两个饼图，分别表示按性别划分和按级别划分的情况，体现图表数据理解的复杂性。

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这张图对比了OCR文档解析和VLM文档解析两种方式：

OCR文档解析

优点：
- 擅长包含大量文字内容的文档解析，能有效处理以文字为主的文档。
- 基本能还原文档所有文字内容，保证文字信息完整性。
缺点：面对版面结构复杂的文档，阅读顺序可能错乱，易丢失文档结构信息，无法很好处理图表、图形等非文字元素与文字的排版关系。

VLM文档解析

优点：擅长包含复杂版面结构的文档解析，对有多种元素组合的复杂版面处理能力强；对流程图、架构图有较强还原能力，能较好处理非文字信息。
缺点：如果文档中文字内容较多，解析会占用大量token，导致速度慢、成本高；可能存在部分内容丢失问题或幻觉现象，即生成看似合理但实际错误的信息。

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对比LLM生成模型和VLM生成模型的优缺点：

LLM生成模型

优点：可以容纳更多的检索召回结果作为参考，意味着在处理文本信息时，能整合更多相关数据来辅助生成内容，理论上可提供更全面丰富的输出。
缺点：对于图表类参考信息理解能力不足，在涉及图表数据解读、分析等任务上表现欠佳。

VLM生成模型

优点：对于统计图表、表格或有复杂版面的参考页面，生成准确率很高，相比LLM有更高上限，擅长处理包含图表、复杂版面的文档内容。
缺点：非常依赖召回准确率，通常只能提供top1 - 5检索结果，检索范围相对较窄，可能会遗漏重要信息。

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对比传统推理生成模式和多智能体推理生成框架：
传统推理生成模式

构成：由检索模块和生成模块组成。先通过检索模块（Top-K ）获取信息，再传递给生成模块。
局限：受限于检索精度、上下文长度等因素，检索精度不足可能导致获取信息不准确，上下文长度限制会影响处理复杂、长文本任务的能力。

多智能体推理生成框架

特点：多智能体迭代推理框架，可实现推理过程动态扩展。
构成及功能：
- 多模态检索：能从多种模态（如图像、文本、音频等）获取信息，丰富信息来源。
- 全局线索提取智能体：从整体信息中提取关键线索，把握全局信息。
- 细粒度评估智能体：对信息进行细致评估，确保信息准确性和有效性。
- 回答智能体：基于前面智能体处理后的信息生成回答。各智能体相互协作，形成更灵活、强大的推理生成机制。

行业痛点分析

商业价值

技术可行性评估

项目开发

多模态RAG产品分享

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