天云數據 私域大模型
天云數據Elpis大模型管理平臺，基于語義工程、數據庫向量化和大模型Prompt管理，實現私域數據快速接入大模型，幫助企業快速獲取大模型能力，模型本身具有身份認同且答案可精確溯源。
語義工程（基于私域數據向量化處理）
向量數據庫（大模型上下文retrieve）
大模型Prompt管理（模型/向量/提示詞/插件）
語義工程
知識工程
大模型微調
大模型管理
算力資源調優
提供算力調度和優化方案，通過調整算法和硬件資源，最大程度利用計算資源，縮短微調周期
開發高效省力
內置無代碼開發模塊，大幅減少開發所需時間精力。支持“聊天交互”和“文本生成”兩類大模型任務
解決知識幻想
平臺擁有完整的數據標注和知識庫構建流程，可以快速預處理文本、標注和質檢，完成知識庫構建的在應用中的引用
外部能力集成
平臺提供插件調用功能，幫助大模型應用輕松接入外部服務，提高大模型處理復雜問題的能力
統一管理平臺
我們為您提供高效、易用、可維護、安全的統一管理平臺，實現多模型協同、管理和調度，提高運維效率
天云數據私域大模型Elpis可實現公文文檔自動生成,進行實體抽取、統計、計算及內容擴寫等，有效地輔助客戶編輯公文。其中，所有數據通過代碼處理抽取，可進行累加匯總;還可根據生成內容提供Top3訴求依據子標題，包括相關建議的大小標題。敏感內容可“隱去。
背景
勘探研究人員及工程人員面對海量石油斯操文檔文獻，存在查找資料困難、閱讀文獻和整理風險費時費力的問題。
我們做了什么
基于能源勘探窄領域，由業務專家和數據科學家共同定義勘探開發領域知識本體，標注少量樣本數據，利用基于Transformer框架技術的大規模語言模型，實現從文檔中自動識別勘探開發實體及抽取實體關系，自動進行文檔歸類，構建文獻智能檢素及智能問答小助手等應用，提升科研人員高效挖掘文獻們力及技術人靈現場解決故障能力。
窄領域知識構建
知識問答
實現了勘探場景、生產場景的相關業務知識問答系統，作為工程人員現場開發智能小助手，快速分析定位有可能的故障原因。
智能檢索
實現了勘探場景、生產場景的智能搜索系統，輔助科研人員在海量科研文檔中精確定位業務相關文檔。
背景
社會與情事件頻發，某知名度假區立項以來，受到媒體廣泛關注，面臨輿情捷戰
輿情風險
知識圖譜廣泛監聽模型
輿情情感分析
通過利用大規模語言模型，對兩微一抖等社交媒體的短文本進行情感分析建模，實時檢測杜交奧情情感走向。
文旅知識圖譜
基于異構數據利用實體抽取、關系抽取及屬性抽取模型，從輿情數據中廣泛獲得風險主體的圖諾信息，包括15種實體及45種關系，深度融入輿情系統。
潛在風險實時預警
知識圖譜的能力是利用對業務知識的建模能力和對知識的自動抽取能力，蔣業務相關內容姐織起來，并不斷豐富相關內容，實現對輿情的廣泛監聽，實時更新智能自動化挖掘潛在奧情風險。
自動監測全網信息
知識圈譜構建后，當在進行目標監聽時，可以自由的選擇目標的各個維度進行監聽，生成要監測的主體詞/范圍詞/事件詞，達到機器能力輛助人工操作的目標。
11月1日，由北京市科協主辦，北京科技記協承辦，天云數據協辦，思必馳科技股份有限公司提供技術支持的“科技賦能新聞傳播數字經濟下的科技傳播思考與探討”科學傳播沙龍在京舉辦，活動由北京市科協宣傳文化部二級調研員、北京科技記協副理事長兼秘書長李磊主持。
活動邀請媒體融合生產技術與系統國家重點實驗室5G融媒體應用事業部首席專家左劍，清華大學新聞學院教授沈陽，以及天云數據 CEO 雷濤針對“大模型和科技賦能新聞傳播”作主題報告。
在由毛澤東同志題寫報頭，也是唯一進入中南海的黨報《北京晚報》創刊65周年，重磅推出的“責任之光”系列報道中這樣評價天云數據：“用科技硬核重建市場信心，用數據要素賦能產業升級。”
在采訪中，記者提問：“用第三代數據走向市場的是如何規劃商業模式的？”天云數據雷濤答：“科技原創里面沒有商業模式，這是科技企業的責任。”
