大模型与大数据双向赋能，“WeData+AI”智能化升级

WeData大数据开发治理平台结合AI技术实现智能化升级，通过Data+AI双轮驱动加速企业数据价值释放。平台整合混元及开源能力，提供一站式大数据+AI解决方案，覆盖数据全生命周期，保障数据质量与安全。

大模型与大数据机遇与挑战

大数据与大模型相互驱动共融，AI技术加速企业数据资产构建，数据资产为模型训练提供高质量数据，二者相辅相成加速企业数据价值释放。

DataforAI：覆盖数据全生命周期

• 大模型精调和知识库构建：支持行业精调和RAG能力，结合结构化/非结构化数据构建向量化存储，提升大模型问答准确率。
• 数据质量提升：通过事前、事中、事后数据治理，解决数据不规范、不一致、不准确问题，为大模型提供高质量数据。
  • 事前：制定数据标准、规划、模型设计，配置数据质量规则。
  • 事中：实时监控、管控数据加工链路，异常检测与处理。
  • 事后：数据质量问题处理、报告分析，数据资产评分持续运营。
• 数据安全保障：提供数据分类分级、权限管控、脱敏保护、安全审计。

大数据+AI数据链路整合

• 机器学习节点：与腾讯云机器学习平台（Ti-One）集成，支持模型训练任务，资源配置、脚本编写和运行调试。
• 统一画布：快捷配置数据流程，关联大数据清洗加工、机器学习、数据模型、notebook任务。
• SQL解析与血缘分析：支持SQL排错、解释、注释，提升SQL开发效率；增强血缘分析通用能力，支持全局异常修复。

WeData+AI智能助手

• 提升数据开发效率：基于混元大模型提供SQL排错（90%准确性）、SQL解释、注释功能。
• 数据资产智能化：智能辅助盘点，支持自然语言查询，提高检索效率与准确性。
• 数据安全智能化：基于AI引擎提升敏感数据识别能力，覆盖复杂场景，准确率达98.57%。

数据资产管理

• 数据资产全生命周期管理：帮助AI管理过期数据，降低存储计算成本，分析数据上下文关系。
• 数据血缘：提升数据开发治理效率，优化用户体验。

研究结论

WeData+AI通过智能化升级，整合大数据与AI能力，实现数据全生命周期管理，提升数据开发治理效率，保障数据安全，助力企业数据价值最大化。