一、数字化转型催生数据驱动型组织

1.1 数字化转型持续深入

1.2 数字化转型催生数据驱动型组织

1.3 数据驱动型组织的定义

1.4 实现数据驱动业务，核心在于构建数据能力

1.5 数据中台是数据能力建设的核心支撑

1.6 非结构化数据成为增长主力

1.7 非结构化数据的特点与挑战

1.8 非结构化数据中台兴起

二、非结构化数据中台助力数据驱动型组织

2.1 非结构化数据价值挖掘的业务挑战

2.2 数字资产安全需要立体安全

2.3 数字资产安全的业务挑战

2.4 数字资产安全的业务挑战

2.5 整合、治理、洞察非结构化数据的中台

• 数据价值挖掘路径，非结构化数据中台主要基于业务主题落地，实现数据的整合、治理、洞察，进而实现资产化、知识化，非结构化数据中台涉及的业务主题主要有文档管理、内容赋能、知识创新。

2.6 立体安全的非结构化数据中台

• 基于非结构化数据中台底层架构，集成数据安全、访问安全、信息安全不同层面的数字资产安全方案，从安全维度支撑非结构化数据中台的资产化、知识化。

2.7 数据安全方案：数据备份恢复

• 面向海量非结构化数据，基于对象存储的备份恢复方式面临巨大挑战，一是备份性能慢，二是恢复性能慢，而数据备份恢复性能低下的根本原因在于单位时间内磁盘的吞吐率无法提升。

2.8 数据安全方案：实时杀毒

• 病毒无时无刻不威胁着企业数据安全，实时杀毒是数据安全的首要任务。

2.9 访问控制及安全方案

• 非结构化数据的跨网流转大幅提升操作易用性及业务效率，而保证跨网的多文档域安全数据交换，需要建立统一、安全、可控、便捷的跨网数据交换通道。

2.10 AI技术驱动的信息安全方案

• 传统隐私数据识别、监控及保护主要基于人工管控，但随着非结构化数据积累，基于AI技术进行隐私数据识别、隐私数据定级、隐私数据监管，成为最有效的信息安全方案。

三、非结构化数据中台的应用场景

3.1 非结构化数据中台应用场景

• 基于非结构化数据中台的业务主题主要有：文档管理、内容赋能、知识创新等，不同业务主题之下包含更为具象的应用场景。在不同应用场 景中，数据驱动型组织需求侧重虽有不同，但都有数据价值挖掘、数字资产安全两个维度的需求考虑，需要基于非结构化数据中台进行数据 价值挖掘、数字资产安全管理，实现不同应用场景下的业务赋能、业务合规。

3.2 文档管理：业务挑战

• 随着数字化转型的持续深入，文档数据种类多样，持续积累，成为数据资产不可忽视的重要组成部分，而传统的文档存储和管理模式已不再 适应当下文档管理需求。文档管理场景业务挑战主要聚焦于文档统一管理、安全合规、数字资产沉淀三个方面。

3.3 文档管理：解决方案

• 文档管理解决方案对所有结果性文档统一管理，并规定管理权责、权限以及规范，以实现文档从创建到使用流转，再到最后归档销毁的全生 命周期管理。在数字资产安全方面，文档管理业务场景主要涉及数据安全、访问安全需求，需要建立内容安全管控、在线杀毒、合规审计、 备份容灾等机制，满足业务合规要求。

3.4 全生命周期解决方案

• 文档管理解决方案的核心是文档全生命周期管理。全生命周期管理，是指基于与业务活动一致的流程设计，实现文档从创建到使用流转，再到最后归档销毁的管理。

3.5 内容赋能：业务挑战

3.6 内容赋能：业务挑战

• 基于非结构化数据中台能力，集成OCR等第三方生态应用，实现内容赋能业务运营。

3.6 构建企业私域数据知识网络，打造企业知识大脑

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】