人工智能原生云構建與加速核心能力指南本報告歸騰訊云（北京）有限公司所有，并受法律保在人工智能時代，我們正處于一場非凡的技術革命之中。這一深刻的轉變，以其動態的勢頭和重大影響，正在重塑全球商業格局和社會進步。隨著人工智能創新的快速發展，它們正在滲透到決策、創新和價值創造的各個領域，成為社會進步的關鍵驅動力?？鐕?、初創企業、成熟的研究中心和個別先驅者alike都不可避免地被這場由人工智能驅動的變全球科技格局隨著在大型語言模型、語音模型和視頻模型等領域的突破而跳動著創新的脈搏，這些突破不斷推動人工智能技術的邊界。這種競爭動力不僅激發出新想法，還推動著各行各業持續的能量波。人工智能技術的演化和集成使得技術提供商能夠完善和提升他們的產品，加強他們的競爭地位。例如，獨立軟件供應商（ISVs）越來越多地將人工智能功能融入到他們的產品中，以在這個變革時代確立自己的地位。正如Gartner在《CTO的（ISVs）將在其企業應用中嵌入生成式人工智能（GenAI）功能，這比目前的不到1%有生成式人工智能已成為商業領域的顛覆性力量，吸引了全球各行各業高管們的關注。其關鍵優勢在于自動化決策過程和內容創作，通過提高效率和增加價值來革新商業運營。正如業將使用生成式AIAPI、模型，或在其生產環境中部署了所有這些變化標志著人工智能原生時代的強勁開端。在這個階段，大型語言模型（LLMs 在不久的將來，托管在云上的大多數應用程序將AI原生應用依賴于AI原生云，這促使云服務持續進化以滿足AI原生時代的需求。下一代AI原生云解決方案將賦予IT領導者精細調整在這個轉型時代價值、成本和風險之間微妙平衡的能力，使他們能夠自信地與當前趨勢保持一致并引領從人工智能云到AI原生云：云平臺能力要求比較分析我們激動地見證了從AI云到AI原生云的轉變，這標志著云計算功能的重大飛躍。新興的原生云不僅僅是一個技術進步，它還成為了推動用戶業務轉型和創造力生云無縫地將AI技術嵌入到云計算服務的各個方面，為用戶提供更智能和自動化的服務。此外，AI原生云優先考慮開放性和生態系統培養。通過提供強大的API和SDK，它為第三方開發者營造了一個動態的環境，以促進尖端AI原生以下概述了增強能力的必要性：1.涵蓋性以實現更廣泛的參與：在過去，人工智能技術僅限于特定然而，隨著AI原生技術的出現，通過大型語言模型（LLMs）解鎖了廣泛的技能，使不同行業中的用戶廣泛參與成為可能。云平臺必須具備可擴展的架構，以有效地適應這一多元化的參與者格局。建立一個穩健的框架對于滿足各種規模和需求的用戶至關重要，確保云2.精通訓練大型語言模型：此前，人工智能模型的參數量通常在數億范圍內。隨著AI原生時代的到來，模型參數量發生了巨量增長，達到了數十億、數百億，甚至萬億級別。云平臺必須具備管理這種前所未有的訓練任務規模的能力。對于它們來說，不斷優化計算資源以滿足日益增長的計算需求，同時保持最佳效率和成本效益，至3.多模態支持。過去，用戶主要利用單一模態模型，如語言模型、語音模型和視頻模型。在AI原生時代，整合并理解多種數據模態的多模態模型將增強功能并應用于更廣泛的應4.加強多模態檢索功能：在過去，用戶主要依賴于結構化數據。然而，隨著嵌入技術、多模態特性和AI原生時代向量化的出現，文檔、音頻、圖像和視頻等非結構化數據現在正被有效利用。云平臺必須提供強大的跨模態檢索能力，以支持這一數據利用方式的轉變。5.簡化集群調度：在AI原生時代，隨著模型參數激增，單機訓練顯得不足。云平臺必須支持集群調度，以容納數千甚至數萬個GPU來滿足大型語言模型（LLM）訓練的基本需求。集群調度系統應展現出智能和效率，自動優化資源分配，減少等待時間，并提高整體訓6.授權發展提升：在AI1.0階段，開發者需要具建、訓練和部署AI應用，通常需要整合各種工具和平臺。然而，在AI原生時代，AI開發的門檻顯著降低。開發者現在可以利用簡潔、高質量的代碼和工具迅速創建和部署AI應用。此外，云服務提供商提供了多樣化的預訓練模型和可定制模型選擇，進一步簡化了AI應用的開發流程。這不僅極大地提升了開發效率，還極大地減少了代碼量，使得開發者能夠更7.在本地部署中的適應性：在目前的AI原生環境中，用戶對安全和數據隱私的關注程度達到前所未有的水平。隨著AI基礎設施相關成本的不斷上升，企業越來越重視內部基礎設施提供的規模經濟和運營效率。因此，將AI解決方案本地部署以促進LLMs的培訓和推理已成為越來越多的用戶的優選方法。盡管傳統用戶通常會管理計算資源并部署AI應在通用云計算平臺上，集群配置和網絡等關鍵領域對可擴展性和性能的要求在AI原生時代已經變得極其嚴格。這要求專為AI場景設計的專業化計算、網絡和存儲基礎設施 ,需要硬件和軟件緊密合作，以實現滿足用戶對高性能和可靠性需求的本地部署。8.確保內容質量和安全：在人工智能原生時代，云平臺不僅要滿足數據、應用程序和網絡安全的傳統標準，還要應對內容質量保證和安全性的不斷變化挑戰。面對可能含有敏感在上述觀點的基礎上，在原生AI時代，一個具備端到端能力的強大云平臺應運而生，該平臺涵蓋了基礎設施、模型、工程工具、應用程序以及AI信任和安全五大關鍵組件，成為用面對原生AI云的挑戰隨著人工智能原生時代的全面展開，云計算技術的發展充滿挑戰。新興的人工智能原生云必須持續創新，以應對以下七個關鍵技術挑戰：1.自動部署：隨著AI原生生態系統的不斷以降低入門門檻。克服關鍵技術挑戰，如簡化標準和AI環境的部署流程，以及通過簡單點擊實現無縫GPU驅動程序安裝，是平臺必須克服的關鍵任務。2.自動化操作：用戶努力優化GPU計算能力，尤其是在由數千甚至數萬臺GPU組成的集群中，效率至關重要。下一代云平臺必須具備智能自動化功能，以實現集群操作的流暢性 ,包括高效的調度和容錯機制，以保持穩定性并最大化大規模部署的計算能力。3.提升集群性能：在不斷發展的人工智能原生云環境中，提高存儲和網絡傳輸速度，同時最小化計算過程中的閑置時間至關重要。云服務必須提升存儲和網絡傳輸速率，以最小化計算延遲顯著。努力實現零數據包丟失、提升承載能力，并達到2Tbps的集群吞吐量,代表著性能優化的頂峰。向量化技術：向量化技術將非結構化和結構化數據轉換為向量表示，促進有效的相似度檢索，并為訓練大型語言模型（LLMs）提供穩健的數據基礎。該技術巧妙地存儲和檢索以向量格式表示的模型訓練參數，加強大規模并行計算，并加速模型訓練流程。此外，向量化技術成為用戶解決通過RAG部署生成式人工智能過程時遇到的諸如幻覺、知識停滯和5.模型微調：在AI原生云的范疇內，LLM（大型語言模型）的微調對于最大化其可用性至關重要。考慮通過模型優化進行微調的人工智能編程助手，它能夠生成符合用戶偏好的優質代碼。然而，模型微調是一項復雜的任務，需要仔細關注數據質量、審慎選擇LLM、保6.兼容性與可擴展性：即將推出的AI原生云，旨在適應涵蓋公共云和本地部署的多元化部署策略，將面臨一系列技術挑戰。首先，該平臺必須解決兼容性問題，確保在多樣化的部署環境中實現一致的性能和用戶體驗?？蓴U展性成為多中心部署的另一個關鍵方面。隨著用戶企業的發展和市場需求的變化，AI原生云應具備無縫擴展的靈活性，以滿足不斷變化7.減少幻覺：在AI原生時代，生成式AI輸出的精確性至關重要。下一代云必須通過利用高級調校工具鏈和綜合RAG解決方案，巧妙地減輕廣泛的LLM對話中的幻覺，從而保障生面對新時代的挑戰，AI原生云的出現不僅象征著技術升級，也展現了創新思維和對卓越的追求。唯有持續推動技術邊界，云平臺才能在AI原生趨勢中保持領先地位，為用戶提供強人工智能加速而生：騰訊云（AI原生云）平臺架構能力全景分析騰訊云向用戶提供由生成式AI驅動的先進云架構，涵蓋五大關鍵能力：AI基礎設施、模型與框架、AI工程、AI應用和安全。下一代云計算助力全面加速大規模語言模型（LLM）的訓練、推理和應用部署，釋放各個行業中多樣化MaaS的效率，并加速AI原生應用程序的基礎設施層包含三個關鍵能力：計算加速、網絡和邊緣加速以及存儲加速。這些特性旨在彌補計算、存儲和網絡性能上的不足，共同構建起一個堅固可靠的平臺基礎。人工智能已經進入了一個快速發展的階段，尤其是在競爭激烈的生成式AI領域。為了抓住機遇，用戶需要迅速迭代他們的語言模型（LLMs）。這推動了大規模、高性能異構計算能力的需求激增，將焦點從以CPU為中心的計算范式轉變為以GPU為中心的計算范式。此外，在生成式AI時代，模型參數已達到萬億級別，這在訓練和推理過程中都帶來了前所首先，用戶對計算錯誤有極低的容忍度，因為訓練中斷需要從頭開始。計算和時間成本的GPU計算能力，為用戶創造了一個持續且具有挑戰性的環境。在維護模型性能和產品體驗的同時，用戶還必須確保自身的可持續性。尋找成本效益高的異構計算能力以最大化效率：在快速演變的生成式人工智能領域中，效率和時間對商業成功至關重要。客戶需要大幅減少大型語言模型（LLM）的訓練時間，從而產生了對高性能計算指數穩定性：培訓必須不間斷；任何中斷都意味著從頭開始，這是不可接受且無法容忍的。延遲：人工智能推理需要用戶請求的前向傳播，這需要提供高吞吐量和低延遲的計算支費用：與訓練需求大規模GPU算力不同，推理需要成本效益的計算解決方案。產品解決方案在基礎設施層，騰訊云異構計算作為一個關鍵工具，通過其多架構云平臺提供強大的AI支持。通過無縫整合和優化軟硬件，它使得并行計算能力更強大，從而顯著提升大型語言模型（LLMs）的訓練和推理過程。騰訊云提供包括高性能計算集群（HCC2.0）、云裸金屬（CBM）、云服務器、HAI、容器和云函數等多種實例選擇，提供了一個多樣化且全球領先規模騰訊云管理著超過1.5億個計算核心，提供行業領先的16EFLOPS（18FLOPS）基于人工智能的計算能力。卓越表現：在硬件方面，它配備了最先進的GPU芯片和騰訊獨有的、行業專屬的3.2TRDMAStarPulse網絡，適用于集群超級穩定性：騰訊云提供行業領先的99.9%服務等級協議。統一的TACO軟件界面抽象底易用性：該平臺具有一鍵式GPU驅動安裝、基本環境的自動化部署、批量任務管理和資成本效率：騰訊云支持按需使用vGPU和qGPU容器級別的資源分區，粒度可達5%，提供精確的GPU彈性服務。其云原生網絡架構允許混合訓練和推理工作負載，最大程度地騰訊云異構計算服務覆蓋全國90%以上的LLM客戶，鞏固了其在市場上作為首選和可靠的AI基礎設施的地位。它已經交付了本地部署：用戶要求因自用或隱私問題，將計算能力、數據和整個AI解決方案托管在本地。綜合人工智能解決方案：為搭建本地人工智能中心，用戶需要一套涵蓋計算能力、網絡、開放性和兼容性：用戶需要智能計算解決方案足夠開放，以便與現有硬件效率與穩定性：用戶需要頂級推理和訓練性能以提高效率，同時確保系統保持穩定和健操作能力：鑒于運營和維護團隊規模有限，人工智能解決方案必須集成全面的運營和維產品解決方案騰訊云智能計算基礎設施旨在為AI應用場景量身打造的計算基礎設施。它涵蓋了如HCC、TurboFS和IHN等產品，提供全面的高性能計算、存儲和網絡能力，以支騰訊云智能計算基礎設施可在TCE技術基礎上實現，具備多租戶隔離和全面云產品特性?；蛟赥CS技術架構上，它提供靈活、輕量級和經典的底層網絡。這種靈活性使其能夠輕松綜合人工智能解決方案：騰訊云提供了一套全面的智能計算產品，包括計算、網絡、存儲和數據庫。這些組件可以根據具體需求集成到一個統一系統中，或單獨選擇使用。杰出表現：通過騰訊的公共云和其超大規模智能計算中心展示，該套件提供了卓越的性自力更生：憑借軟件和硬件的自主研發，騰訊對其核心技術的完全自給自足得到保證。安全和合規：提供全面的云安全服務，符合分級保護、可信云、關鍵基礎設施和國家級開放兼容性：騰訊的軟件包括標準接口和成熟的協議，能夠與第三方硬件產品集成。供商，為包括金融、制造和零售在內的多個行業提供IDC解決方案、數據中心服務及相關構計算、通用計算、分布式存儲、云原生和安全服務。它提供一站式自助云服務、彈性云、大規模并行計算和在線LLM訓練服務，配備高性能計算集群和全閃存分布式存儲，為人部署選項：盡管大多數用戶專注于提升計算能力，但他們往往忽略了生成式AI對網絡和邊緣計算的挑AGI的發展使得基于LLM推薦算法或智能生成能力的軟件和硬件工具將成為下一代應用浪潮的驅動力。無論其形式如何，這股由L用戶依賴前一代計算網絡可能會在模型訓練中遇到負面影響。例如，計算集群可能難以管理大規模的訓練數據集，緩慢的網絡傳輸速度會延長訓練周期，多個訓練任務之間缺乏帶此外，用戶需要解決生成式AI發展給應用分發網絡帶來的新要求。首先，降低延遲：如智能客服和翻譯等應用需要實時響應，更高的延遲會削弱生成式AI的有效性。其次，增強安全性：AI模型和數據面臨如DDoS勒索攻擊和非法數據抓取等威脅。鑒于大多數用戶的收用戶痛點：對高帶寬的需求：高性能計算網絡需要達到Tb級別的單服務器訪問能力，例如主流的單個網絡接口卡（NIC）2x100G，總計每臺服務器1.6T或3.2T。整個網絡應容納數萬臺GPU。對低延遲的需求：一個穩定高效的計算網絡必須將數據中心網絡的延遲從毫秒級降低對廣泛覆蓋的需求：隨著LLM推理和生成能力的快速增長，上層應用場景也將迅速擴展。需求對最小抖動：在高速度數據傳輸網絡連接的集群中，即使是0.1%的數據包丟失也可能導致50%的計算能力損失。因此，如主動擁塞控制和TCP流級確定性鏈路負載平衡等功騰訊云助力繁榮的AI時代，提供行業領先的網絡基礎設施、網絡架構、公共網絡接入、云大規模計算網絡和高性能超級計算網絡：騰訊的3.2TRDMA網絡，被稱為StarPulse，具有專有的TiTa和TCCL協議。它提供單個VPC，擁有300萬個網絡元素節點和單節點100G物理網絡接入。該配置支持超高性能計算任務，如廣告和視頻服務、人工智能大型語言模型（AILLMs）以及超過10萬張卡的GPU集群。它實現了卓越的集群性能和智能操作，網絡延遲在10μs到40μs之間，接近零云連接網絡（CCN）提供高達300T的帶寬，支持超過20個全球區域。它提供各種網絡類型，如專用線路、VPN和VPC，為超過1000萬云虛擬機（CVM）實現高速、安大規模用戶接入和靈活擴展：該大規模、低延遲接入網絡支持靈活擴展，覆蓋全球用戶。它為超過13億用戶提供接入，為超過100萬企業客戶提供高可用性、高質量和用戶痛點：用戶面臨高延遲、弱網絡、斷連和擁塞等問題，這些問題影響了性能。網絡攻擊，如DDo選）可能導致意外成本。復雜或個性化的場景需要靈活的服務支持，隨著企業的發展，新的需求需要高度可擴展的技術架構。個人開發者在使用高性能邊緣計算能力時面臨高昂成本。配置和管理這些資源需要深厚的專業知識，從而形成重大的財務和技術障礙。產品特性：騰訊云EdgeOne是中國首創的全功能安全加速邊緣平臺。它具備全優勢：性能加速：核心節點通過專用線路相互連接，實現了端到端憑借有利的亞太節點，它成為了中國公司海外擴張和外國公司進入亞太地區的首選CDN增強安全性：提供對DDoS和CC保護的支撐，網頁保護和機器人管理。利用Anycast網絡架構進行近源凈化。提供超過15Tbps的保護能力。能夠在平一款綜合性的全功能安全加速產品，確保在無序列影響業務性能的情況下實現安全和加速。該產品將安全定位為一種經濟實惠、易于獲取的產品，而非僅限于專家使用。該解決方靈活性與彈性：引入了在架構層面的服務鏈概念，使得在相同的邊緣節點上集成各種軟件服務成為可能，從而在邊緣解鎖無限可能。邊緣函數和規則引擎等特性允許實現個性化的定制化業務操作 ,靈活適應不同的業務場景。技術開放性：開放邊緣節點功能，包括邊緣函數、可編程特性和邊緣基礎設施計算能力。,并在邊緣解鎖無限可能。成功案例：騰訊云EdgeOne為中國前十大收入生成在傳統的人工智能時代，用戶的存儲基礎設施常常無法滿足生成性人工智能的性能需求。這項技術需要巨大的數據存儲以及快速、安全的數據處理和檢索以完成復雜任務。在訓練過程中，必須快速將大量數據集加載到GPU中，以避免計算資源的閑置，這會延長訓練時間并浪費計算能力。在推理場景中，高讀寫速度對于模型快速訪問和存儲數據至關重要。此外，安全性問題，尤其是內容安全性，至關重要，因為缺乏審查機制的快速交騰訊云對象存儲（COS）用戶痛點：性能：在預處理過程中，生成式人工智能需要從存儲集群中快速檢索數據，這要求高元數據操作性能、低文件訪問延遲和高存儲集群吞吐量。多協議支持：存儲系統必須支持各種協議，以處理數據收集、預處理、訓練、推理和應用過程中的混合工作負載。階段化，通過打破不同數據基礎之間的壁壘，實現無縫的數據管理和流動。彈性存儲：對于原始和加工后的數據，需要大量的存儲空間，存儲系統需要具備彈性可伸縮性，以適應模型和數據集的增長。數據安全：生成式AI數據的快速增長因快速交互而帶來高度的內容安全風險，追求數據來源的成本高昂。數據管理：管理非結構化數據的高成本、低元數據騰訊云對象存儲（COS）作為集中的數據存儲倉庫，提供快速公網訪問、傳輸能力以及龐大的存儲容量。利用GooseFS緩存加速技術，COS實現亞毫秒延遲、百萬級IOPS和Tbps吞吐量，從而優化存儲性能。云無限（CI）提升了生成式AI在數據預處理、模型訓練和數據本地化：GooseFS可以將數據調度到本地GPU節點磁盤，縮短文件I/O路徑，增強數據局部性，支持亞毫秒級延遲、百萬IOPS和Tbps吞吐量。統一存儲語義：支持COS、Hadoop、S3和FUSE等多種存儲語義，使其適用于各種計算生態系統和應用場景。統一命名空間：通過統一的文件系統命名空間管理不同的遠程存儲服務，如COS、TStor和CloudHDFS，提供豐富的智能數據流策略。集成內容安全：存儲回調自動觸發審查，提供快速審計響應和毫秒級結果輸出，并為AIGC提供自定義審計策略模型。智能檢索元洞察：根據數據內容創建特征索引，為數據清洗提供多模式數據檢索和分析能力，以及數據存儲期間模型訓練和分類管理。統一騰訊云生態系統服務：與COS操作集成，包括日志記錄CFSTurbo是一種高性能的文件存儲解決方案，提供高達TiB/s的吞吐量和數千萬IOPS。它支持在檢查點讀寫、樣本數據檢索以及訓練和推理過程中的模型分發等高并發場景下的生成式AI，最大化GPU利用率并加速AIGC高性能：采用全閃存陣列、RDMA和專有客戶端，實現從客戶端到服務行處理，極大地提升了整體性能。數據分層：利用人工智能將數據根據訪問頻率分為熱層頻率、文件大小和路徑配置，有效降低大規模數據環境中的存儲成本?；旌显疲翰捎梅植际皆平鉀Q方案在用戶數據中心部署服務，同時將控制平面與公共云集成,將公共云的能力擴展到本地環境。騰訊云統一服務：集成了各種云服務，包括日志記錄、身份驗證、警報以及PaaS平臺(例如，機器學習平臺）和容器服務，以滿足多樣化的用集群吞吐量：通過計算親和性任務調度增強數據局部性并提高整體集群帶寬。豐富的數據緩存策略優化數據流管理，提升訪問加速。在PB級全閃存集群中提供高達2Tbps的集群訪問延遲：通過客戶端緩存短路讀取、數據預取和并行I/O功能減少GPU文件訪問延遲，元數據規模：支持通過高并發KV數據庫實現元數據節點的并行擴展和分層管理。通過數據庫和表分區技術增強單節點元數據規模。通過線程模型優化和KV數據結構增強優化元數據訪問性能和效率。實現集群元數據規模高達數十億，元數據OPS高達數百萬。全面數據加工：通過低延遲、高準確度的云存儲原生內容審查，解決生成性數據內容安全問題。通過豐富數據標簽快速識別和分類生成性數據。使用先進AV1數據壓縮技術顯著降成功故事：部署選項：云對象存儲（COS）：用戶可以通過控制臺、API、SDK和工具等多種方式輕松與公有云集成，確保快速訪問。TStor：一種即插即用的私有云部署解決方案，與公有云存儲無縫集成。它支持數據互操作性，使應用程序能夠按需、隨時、隨地訪問相關數據。數據加速器GooseFileSystem（GooseFS）：用戶可以部署和管理G通過騰訊云控制臺、API和TCCLI在CVM、TKE、GPU和EMR等不同計算服務中。云無限（CI）：用戶可以通過騰訊云控制臺、API和SDK激活和配置CI，以集成必要的數據處理能力。云文件存儲（CFS）Turbo：用戶可以通過控制臺、API或其他方法創建存儲實例,通過云服務器、容器和PaaS平臺實現并行文件存儲的快速掛載或利用。行業特定且專屬的大規模模型用戶的痛點和需求量身定制解決方案，幫助用戶創建獨特的行業專屬大型模型。基于此，騰訊云還創建了一個針對行業大型模型的精選商店，其中包括涵蓋金融、媒體、文化及旅游、政務、教育等各個場景的多個高質量行業特定大型模型。它支持多種模型訓這樣，用戶不僅可以快速融合獨特場景和數據來微調和生成專屬模型；他們還可以根據其業務場景的需求，定制具有不同參數和規格的模型服務。有關模型庫的集成和支持功能，AI原生云需要云基礎設施與各種AI平臺和工具緊密集成。在模型部署和基于模型庫的微調,以及基于此開發智能應用方面，必須提及騰訊云工程工具層的強大和豐富功能。騰訊云TI平臺是基于騰訊先進的人工智能能力和多年技術專長構建的全棧式AI開發服務平臺。該平臺專為開發者、政府和企業用戶設計，簡化了行業特定AI部署的整個流程鏈，包括數據采集、處理、算法開發、模型訓練、評估、部署以及AI應用開發。該平臺幫助用戶快速創建和部署AI應用，管理端到端AI解決方案，并加速數字化轉型，同時促進AI產業生部署選項：騰訊云TI平臺產品支持公有云訪問、本地部署和專用云部署。關于TI平臺核心能力的詳細信息，請參考騰訊云發布的另一份報告，題目為《生成式AI行內容質量管理涉及用戶評估模型輸出的準確性和合規性。在部署生成式人工智能應用時，用戶必須解決模型幻想問題以確保輸出準確性。此外，由大型語言模型生成的內容應避免降低幻覺對于致力于推進生成式AI的用戶至關重要。生成式AI的意外影響引起了像CEO和COO這樣的非技術性高管的注意，他們通常在接受生成式AI項目成果中扮演著角色。大型語言模型（LLM）幻覺的低準確性可能會侵蝕管理層對生成式AI的信任，阻礙其對價值的認可。如果沒有高級管理層的支持，用戶可能會在后續的生成式AI項目大型模型可能會輸出敏感信息，例如色情或暴力內容，或生成受知識產權保護的內容。這生成式人工智能促進了豐富的創造力，但也帶來了與數據真實性、內容合規、用戶隱私和身份以及倫理考量相關的史無前例的挑戰。從監管的角度來看，國家已在三個關鍵領域確數據合規：利用特定大型語言模型的AIGC提供商負責確保預訓練數據的合法性，并優化內容合規：利用生成式人工智能產品提供聊天、文本、圖像和語音生成服務等服務的組織和個人應承擔該產品的內容生產者的責任。提供商必須按照法律規定對生成的圖像、視頻管理和提升該平臺信息和內容的治理。算法合規：算法推薦服務提供商必須遵守算法注冊、算法評估、相對算法透明度以及建立強大的用戶為了提高知識獲取的準確性，我們考慮上下文因素，對當前查詢進行精煉，并利用向量數據庫來識別相關信息。將大型語言模型（LLMs）與搜索引擎集成，使我們的解決方案能夠高效地從互聯網上的官方網站和行業來源檢索大量數據，生成類似人類的答案。這種方法增強了答案的多樣性和相關性，有效地減少了答案的幻覺。此外，為了解決與LLMs相關的幻覺問題，我們在騰訊云LLM知識引擎平臺層提供了一套先進的調優工具鏈。此工具鏈幫助用戶預先生成和驗證問題和答案，促進對話測試、答案優化和部署激活等過程。在整個問答提取過程中，平臺支持包括文本、圖形和表格在內的多種輸出格式。驗證功能包括突出顯示和跟蹤原始文本片段，顯著提高驗證效率。為了增強運營，我們提供了強大的反饋機制和片段修正工具，有效地降低對話中的幻覺。AIGC平臺生成大規模數據。騰訊T-Sec為用戶提供涵蓋六個維度的全面內容安全解決方案：界面輸入、內容預處理、模型識別、政策協助、平臺調度分析和手動標注操作。通過整合機器審核、安全專家、編輯審查和版權服務，AIGC用戶可以一次完成整個審查流程 ,在無縫操作中有效解決AIGC不同階段的內核痛點。騰訊T-Sec風險控制為用戶提供跨六個維度的全面內容安全解決方案：界面輸入、內容預平臺調度分析，以及手動標注操作。與騰訊云的對象存儲、實時直播、點播視頻、實時音視頻等功能無縫集成，它允許AIGC用戶通過單一集成在云中進行全面的內容安全審計，豐富經驗：超過20年的運營經驗，加上處理數十億案例的違規行為經驗。高精度：機器準確率達到99.99%。一鍵集成：與騰訊云五大云組件的無縫交互。定制解決方案：提供數據處理效率提升在從模型到應用的旅程中，軟件工程工具扮演著至關重要的角色，其中數據分析工具發揮著關鍵作用。高效的數據管理涉及簡化數據處理工作流程、提升數據質量，并部署先進技術以實現穩健的數據分析。這種方法確保了數據的最優利用，加速了決策過程，提升了運在人工智能原生時代，兩個重要的技術挑戰在數據之路上顯得尤為突出。首先，數據向量化是提高數據效率的初始挑戰。在AI原生時代，數據檢索的新需求出現，需要通過向量化技術高效檢索非結構化數據。此外，對于希望通過RAG實現生成式AI的用戶，他們面臨著如幻覺、知識停滯和數據安全問題，而數據向量化成為最優解決方案。其次，數據協同駕駛員在提升數據效率的旅程中帶來了終極挑戰。數據協同駕駛員的引入將數據分析的效率提升到了前所未有的水平。它使數據分析民主化，使用戶能夠直接與數據互動，并通過智能對話獲得洞察。這種自動化分析的實現不僅顯著簡化了數據分析過程 ,還消除了分析請求排隊瓶頸，賦予用戶數據驅動的決策能力。對于LLMs，訓練需要大量高質量的數據集，導致在模型訓練期間產生大量時間成本。VectorDB在訓練階段高效地以向量形式存儲參數，便于高效地清洗和檢索對應數據。此外，關于RAG領域，幻視、知識停滯和數據安全障礙等問題阻礙了用戶基于大型語言模型（LLMs）部署各種智能問答應用。騰訊云向量數據庫提供了一站式RAG檢索解決方案，作為騰訊云VectorDB是一種完全托管的企業級分布式數據庫高達4096維度的向量數據以及各種索引類型和相似度計算方法。單個索引可支持數十億個向量規模，能夠處理數百萬的QPS，并提供毫秒級的查詢延遲。除了存儲和檢索向量數據之外，騰訊云VectorDB提方案，能夠快速構建高質量的外部知識庫供LLM使用。此外，它還可廣泛應用于推薦系統低成本與高性能：首先通過由中國信息通信研究院（CAICT）進行的標準化測試和性能可伸縮性測試。單個實例可以存儲數十億個向量數據，實現每秒五百萬次查詢（QPS）,并提供毫秒級的響應延遲，性能超過行業平均水平1.5倍以上，同時單次QPS成本降低7函數如文檔拆分、嵌入和檢索排名已集成到VectorDB中，從而簡工作流程。這種集成增強了數據檢索的召回率，并將數據訪問效率提高了十倍，與傳統解ex框架的支持，根據實際需求快速集成騰訊云Ve博世、百川智能、XVERSE、新東方、猿輔導、粉筆、猿輔導庫管理員的經驗，自動化大量傳統手動數據庫運維任務。它適用于云和非云用戶，有效保用戶痛點：數據庫根本原因分析和優化解決方案：當數據庫運行不優化或異常時，就像人生病一樣，表現出各種癥狀。通過這些表現來識別根本原因需要經驗豐富的DBA進行仔細調查。用戶迫切需要一種能夠自動診斷數據庫異常根本原因并提供優化建議或解決方案的服務，減少實時數據庫診斷與優化建議：對數據庫進行手動檢查或使用傳統工具分析可能無法及時檢測問題或提供快速解決方案，因此缺乏時效性，并可能錯失對問題的早期響應，這些問題可能會升級到危急狀態。用戶需要一個能夠全天候持續診斷數據庫、自動通知管理員已診對數據庫鏈的全面洞察：用戶需要全面了解數據庫中每個SQL語句、會話和事務的詳細操作信息和統計數據。他們需要知道哪些業務SQL語句正在數據庫的每個工作節點上運行。他們應能夠從數據庫的角度快速觀察業務健康狀態并追溯到業務請求的源頭。數據庫健康檢查報告：用戶不僅需要評分大量數據庫的健康狀態以快速識別需要關注的實例，而且還需要對每個實例進行全面的詳細健康檢查。這些報告需要歸檔以進行健康跟蹤實時根本原因分析和優化建議：利用結合大數據、規則引擎、機器學習和LLM技術的綜合解決方案。實現數據庫問題的24/7連續檢測、發現和診斷，迅速識別數據庫端到端分析與洞察：建立每個SQL語句與業務的關聯，監控每個SQL語句在數據庫各個節點的運行細節，并實現任何時間、任何節點、任何業務的SQL、會話和事務的回溯分析。同時，它還可以提供高級統計分析，以便快速數據庫檢查：利用實時診斷結果對數據庫進行評分，通過儀表盤展示風險排名，并為數據優勢：通過結合規則引擎、機器學習和LLM技術的綜合解決方案，有效地診斷數據庫問題并提供優化建議。這種方法滿足客戶對實時性的期望，并克服了單一模型解決方案的限制。端到端分析將業務流程與SQL和數據庫節點相連接，為用戶提供行業領先的洞察力。這一全面的信息還作為學習資源，持續增強實時診斷的豐富性和深度。詳細的檢查報告為高級用戶提供對數據庫操作的全面視圖，幫助他們識別和解決問題，而不會忽略任何問題。用戶痛點：隨著人工智能的興起，盡管語言模型在回答一般性問題時表現出色，但當應用于企業服務知識截止點：這些模型是在至特定日期的數據上訓練的，這限制了它們對近期發展和更新缺乏特定領域知識：他們的知識來源于公開的互聯網數據，往往缺少企業所需的專門見解。為應對這些挑戰，一種新的技術方法應運而生：檢索增強生成（RAG）。和信息檢索技術將大型語言模型與特定業務知識庫無縫集成，以提高答案的準確性。實施RAG復雜，需要專業技術、對業務環境深入理解、大規模數據處理和算法優化的結合，騰訊云ES提供了強大的基于云的AI增強功能，特點是一個功能全面且包含實施RAG所需所有功能的引擎。它支持在一個統一的技術堆棧中對文本和向量的混合搜索，并將自然語言處理與大型語言模型集成。這使用戶能夠利用由AI驅動的先進搜索功能，為搜索和分析優勢：騰訊云ES為模型上傳、矢量生成、存儲、檢索以及與LLMs的集成提供一站式解決方案。這種全面的方法超越了傳統的單點解決方案，滿足了用戶在構建RAG應用時對全面需求。高性能：處理數百萬QPS并擴展至數百億個向量它支持高達4096個維度，處理數十億個向量的操作，平均向量檢索響應延遲控以內，并允許與騰訊的專有軟件和硬件技術集成。在類似規格的對比下，騰訊云ES通過優化的獨立查詢鏈路和改進的分布式鎖，展現了顯著的性能提升和成本優勢。更高精度：矢量和文本的獨特混合搜索能力ES的混合搜索利用向量檢索的靈活性，提供多樣化的結果，滿足不同用戶的查詢需求和偏好。它集成了關鍵詞搜索邏輯、排序、篩選和其他功能，以有效應對復雜的查詢需求，增強智能：完美整合使用大型語言模型實現輕松的AI問答ES與LangChain集成，以幫助構建復雜的數據管道和生成式AI應用。它通過API無縫集成騰訊云Elasticsearch服務支持向量化模型的上傳、管理和部署，高效完成向量生成并有效提升向量推理能力，同時與數據節點隔離以確保在線搜索服務的穩定性。成功故事：自2018年正式發布以來，騰訊云ES不斷優化圍繞最關鍵的用戶痛點：成本、性能和穩定性，贏得了眾多客戶的信任。騰訊云ES已完全管理云端的Elasticsearch技術棧，持續加強其開發能力，并將ES與更多云原生特性相結合，如獨特的數據路徑、自主索引和存儲計算分離技術。它也是國內首家推出商業級ESServerless服務的提供商，提供按需使用和完全無需維護的功能。隨著AI浪潮的到來，ES迅速實現了AI集成解決方案，以滿足新用戶痛點：降低數據分析的門檻：使非專業人士能夠通過自然語分析，無需正式報告；用戶通過提問獲取數據。l增加便利性：隨時隨 ,甚至在出差或數據查看不切實際的情況下。產品特性：騰訊云商業智能提供了一套全面的企業智能（BI）功能，包括數據源集成、數據建模以及數據可視化與分析。它使業務操作員能夠迅速獲取可操作的見解，以支持明智的決策制定。該系統采用敏捷的、自助服務的方法設計，通過直觀的拖放功能，使用戶能夠輕松地開發復雜的報告。此外，它還支持報告共享、自動分發以及其他企業協作場景。優勢：騰訊云商業智能利用一個專門的100億級別語言大模型進行數據分析，該模型能準確解釋自然語言查詢的語義。它支持上下文連貫的多輪對話和智能后續問題，以澄清用戶意圖，使新手用戶也能通過簡單提問進行數據分析。騰訊云商業智能支持多個平臺，包括小程序、H5和PC，使用戶能夠隨時隨地開展數據分析。該產品具有強大的業務學習功能，使用騰訊云商業智能為貓眼提供了數據治理、倉儲和BI分析的綜合解決方案。借助騰訊云商業智能，貓眼迅速建立了覆蓋電影/票房銷售、流量監控、運營評估和自動化數據檢索等關作為王府井集團旗下的旗艦跨境電子商務項目，王府井全球購物迅速開發了一個基于騰訊云商業智能的云數據分析和業務報告展示平臺。該平臺支持跨高（中國）高絲（中國）面臨著來自各個系統數據碎片化的挑戰，缺乏統一的數據管理平臺。騰訊云商業智能使高絲能夠從不同的系統中整合數據，消除數據孤島，并快速構建一個統一用戶XVERSE騰訊云商業智能滿足XVERSE每日用戶行為數據分析需求，支持在用戶行為、開發、測試和反饋等多維度的快速數據可視化。該方案滿足他們的業務分析需求并支持明智的決策。生成式AI憑借其革命性的能力正在推動軟件開發邊界的擴展。這一轉變不僅引入了軟件創在其核心，生成式AI通過產生針對項目需求定制的多樣化軟件元素（如代碼、圖像和文本)在創造力方面表現出色。這種能力通過在每個步驟中提高效率，簡化了軟件開發的所有此外，生成式人工智能在提升開發標準方面展現出巨大的潛力。通過深入理解編程語言的上下文，它能夠自主生成高質量的代碼，有效減少開發生命周期中的缺的代碼不僅符合行業標準最佳實踐，還通過其清晰、精煉的風格和便于開發的特性，提升然而，這種人工智能驅動的開發方法給傳統的集成開發環境（IDE）帶來了挑戰。這些IDE最初設計時沒有充分集成人工智能，導致在計算資源配置、工具集成和運營管理方面存在限制。這些缺陷不僅會影響開發者的用戶體驗，還可能造成計算能力利用的效率低下。此外，為用戶選擇合適的AI代碼助手至關重要。雖然AI助手在代碼生成方面表現出色，其有效性取決于對用戶特定編碼風格和標準的理解。如果不能掌握這些細微差別，可能會導致人工智能生成的代碼與實際開發需求不完全一致，從而影用戶痛點：缺乏提供最佳用戶體驗的在線集成開發環境，低集成成本和最低的維護開銷。缺乏一致的產品特性與優勢部署選項：用戶痛點：隨著人工智能的快速發展，軟