MatrixOne

BI/AI 解决方案

BI/AI 一体化方案帮助企业快速构建大模型智能化应用

智能化应用的建设挑战

超海量数据实时处理难

AI 智能化应用需要超海量数据的训练及微调,处理的数据量非常大,并要求实时处理和分析能力。这对数据处理的能力提出了极高的要求,而许多企业的现有数据处理能力难以满足这一需求。

数据类型复杂

AI 智能化应用的训练即推理需要处理的数据类型多样,包括结构化数据、半结构化数据,以及非结构化数据,如图像、音频和文本等。对于多元异构数据的存储和应用都需要有相关的专业数据技术能力来支撑。

大模型工具链碎片化

大模型应用浪潮如今极为火热,但大模型的模型开发工具碎片化严重:模型训练、自有数据向量化、大模型的调用都属于独立的工具链。这导致了数据处理和模型开发的流程碎片化,增加了开发和维护的复杂性。

大模型应用幻觉严重

虽然如今的大模型能力比过去的 NLP 能力已有巨大提升,但仍然无法避免其本质上是一种以概率为基础的技术,对于需要精确回答的问题,大模型难以避免幻觉、胡说等问题,这依然对智能化应用形成了较大挑战。

MatrixOne 解决方案

MatrixOne BI/AI 一体化方案是一种创新的解决方案,专为解决上述挑战而设计。该方案整合了数据湖、数据仓库以及向量数据库的能力,提供了一站式的数据处理和 AI 模型应用平台。通过先进的分布式计算技术,能够实现超海量数据的实时处理。同时,该方案支持处理各种类型的数据,并提供了完整的向量数据的工具链,简化了数据处理和模型开发的流程。此外,MatrixOne 方案还支持基于 BI 与 AI 的混合查询,在使用自然语言提问的基础上为智能化应用提供尽可能精确的答案。

  • 超海量数据实时处理能力

    借助先进的云原生存算分离以及 MPP 并行计算技术,MatrixOne 方案能够实现超海量数据的实时处理,满足智能化应用对实时性的高要求。

  • 复杂数据类型处理能力

    MatrixOne 方案支持处理各种类型的数据以及各种数据源的数据导入,无论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,都能够有效存储和解析,为智能化应用提供丰富的数据源。

  • 集成大模型及向量数据库能力

    MatrixOne 的方案支持在同一平台上进行批处理和实时分析,对于定时报表、Ad-hoc 查询、实时监控都提供了较好的支持。这对于企业来说,尤其是需要进行实时决策的企业,有着巨大的价值。

  • 支持 BI 及 AI 的混合查询

    MatrixOne 方案还支持基于 BI 与 AI 的混合查询,在自然语言提问的基础上,可实现将有精确答案的问题以 SQL 查询形式获取准确答案,再结合大模型的 Context 能力提供尽可能精确且人性化的答案。

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