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Uni-GPT一站式大模型服務應用平臺”基于“1+2+N”架構體系，全面賦能全行業大模型應用場景：
N：不僅涵蓋行業通用的問答、問策、問數與文本處理場景，更深入滲透到各行業的核心專業場景領域，精準匹配個性化需求。
2：兩大平臺提供強力支撐，深度融合數據治理、AI Agent智能體應用編排、Prompt指令工程等前沿技術，使模型構建與應用更加高效精準，結合先進的解碼策略、RLHF（人類反饋強化學習）、模型微調及COT（鏈式思維）技術，確保模型推理的精準高效，為行業應用奠定堅實的技術基礎。
1：穩固的算力基座為Uni-GPT平臺的運行保駕護航，確保大模型在多元場景下的持續高效進化。
Uni-GPT一站式大模型服務應用平臺”基于“1+2+N”架構體系，全面賦能全行業大模型應用場景：
N：不僅涵蓋行業通用的問答、問策、問數與文本處理場景，更深入滲透到各行業的核心專業場景領域，精準匹配個性化需求。
2：兩大平臺提供強力支撐，深度融合數據治理、AI Agent智能體應用編排、Prompt指令工程等前沿技術，使模型構建與應用更加高效精準，結合先進的解碼策略、RLHF（人類反饋強化學習）、模型微調及COT（鏈式思維）技術，確保模型推理的精準高效，為行業應用奠定堅實的技術基礎。
1：穩固的算力基座為Uni-GPT平臺的運行保駕護航，確保大模型在多元場景下的持續高效進化。
方案架構
方案介紹
算力基座
1個基礎底座，云知聲Atlas AI智算平臺面向 AI 模型生產的生命管理周期，平臺具有300PFLOPS計算能力，提供了包括數據處理(數據集管理、智能標注和數據增強)、模型開發、模型訓練和模型管理等標準化功能，方便不同知識層面的用戶實現一站式AI算法構建。平臺涵蓋了多場景，包含語音、圖像以及文本等領域的預置算法，用戶能夠基于自己的業務場景以及真實場景的數據，實現模型的開發，并將部署的服務開放給相應的客戶進行調用。
資源池服務
- “存量納管、增量共享"
- 統一算力基座，供全區域的組織機構使用
- 減少重復建設;資源調度平臺
- 界面友好，減少機構使用成本
- 合理監管調度資源，減少算力浪費
算力納管
- 建設算力管理，制定算力資源接入標準
- 實現算力資源接入、配額設置、靈活調度、資源回收、資源使用情況監控等功能
- 支持國產化算力設備，通過算力設備接入標準及開放接口支持與超算中心、區域政務云、公有云算力樞紐對接
- 實現對批量租用算力的精細化管理和池化調度
能耗低碳
- 進行全面的能耗數據記錄監控與評估分析
- 實時統計展示各區域的耗電總量與節電總量
- 建立一個全面的數字化碳管理體系，為碳排放、碳足跡，碳達峰、碳中和等全生命周期基礎數據支持
數據服務
- 提供大數據倉庫，數據集、知識圖譜、向量數據庫、文檔數據庫等多元數據庫等多元模式
- 基于數據脫敏隱私計算產用分離等安全機制
- 支撐數據打標制備、分析計算模擬預測、數字孿生、模型訓練、外部知識源等數據使用形式
數據湖
- 數據湖:多源異構數據統一入湖
- 數據反哺算法，更好地賦能業務場景
- 形成數據飛輪，促進體系閉環正向演進
大模型開發與應用構建平臺- 大模型數據治理模塊
大模型數據治理專為海量知識數據管理而設計的高性能解決方案，為大模型增量化訓練及微調訓練提供基礎輸出處理支撐。支持一鍵解析多源異構數據集，內置AI模型實現文檔內逐詞句的精準檢索、定位及調用，提供高度可擴展的接口，采用多元高精度OCR技術，支持自動解析原文結構及內容。
大模型開發與應用構建平臺- 基于大模型增強的知識管理服務模塊
大模型深度融合知識庫構建，利用深度學習和NLP增強語義理解與推理，支持多模態查詢；優化策略涵蓋模型壓縮、數據增強、預訓練及多任務學習。支持自動化知識內容生成、多模態內容融合及智能化權限管理與推薦。通過模型優化策略如壓縮、預訓練和多任務學習，提高效率與泛化能力，適用于多終端應用。
大模型開發與應用構建平臺- 大模型Agent應用編排模塊
運用靈活配置與組件化策略，實現大模型RAG及Agent應用的高效搭建、測試與優化，全面滿足行業業務需求。通過智能提示詞工程與意圖識別分流Agent，確保高質量提示詞構建與用戶意圖精準識別。高效的思維鏈推理組件配合可視化的Flow節點編排，簡化復雜應用搭建過程。強大的調試工具支持性能監控與實時預覽，顯著提升應用開發效率與質量。
大模型微調訓練推理時空計算平臺
創新融合用戶歷史數據與私有知識庫，一鍵生成媲美專家編寫的高質量、領域專屬且可溯源的微調訓練數據集。通過定義大模型微調數據標準，提供從模型微調到應用部署的一站式服務。內置高效智能審核機制與自研問答數據生成模型，批量產出超越行業標桿的行業領域問答數據。依托自動化QA評估體系，顯著提高審核效率，并支持訓練效果的可視化評估與多模型性能對比，助力迅速鎖定最優模型。
構建大模型訓練評測推理與時空計算雙核心引擎，支持用戶自定義算法、數據與微調模式等定制各類模型，并提供開發運營全方位支持，實現模型全生命周期管理，模型集市提供垂類大模型與領域小模型，構建智慧賦能生態系統。
方案優勢
基模綜合評測排名位列全球第一梯隊
- 2024年7月SuperCLUE發布《中文大模型基準測評2024上半年報告》山海大模型穩居全球大模型第一梯隊
- 2024年6月MedBench（UniGPT-Med）位列全球第一
- 2024年3月OpenCompass綜合性中英文雙語客觀評測排名Top10
- 2023 C-Eval全球大模型綜合性評測TOP3
政府授權榮譽
- 2024年8月云知聲榮登創業邦“2024年AIGC創新企業100強”與“2024年AIGC產品創新100強”雙榜單
- 入選《北京市人工智能行業大模型創新應用白皮書（2023年）》典型案例
- 北京市科委、中關村管委會頒發：北京市首批10個人工智能行業大模型典型應用案例
- 北京市經信局頒發：北京市通用人工智能第二批“模型伙伴”
- 2023年12月山海大模型通過中央網信辦備案
已落地案例
- 智慧軌道交通方案已在全國10余個城市的200余個智慧地鐵站落地，多領域市占率穩居第一
- 智慧民航方案已在福州、廈門機場落地
- 智慧公交站臺、站牌方案在上海、廈門、南寧、成都、金華、南昌落地
- 智慧公路綜合交通管理平臺方案落地江蘇啟東S433省道
自主安全可信
- 多模態大模型訓練與推理框架+大模型訓練和推理框架的國產芯片適配+可控可信的多模態大模型構建技術+多模態大模型內容可控生成技術
完整靈活的平臺能力
- 授人予魚：標準應用落地
- 授人予漁：“1+2+N”全體系搭建
多種交付形態
- 私有化部署：保障數據安全可控
- 公有云部署：數據安全基礎上節省算力投資
應用場景
行業通用場景應用：問答
通過深度學習和大規模語料庫的訓練，大模型智能問答系統融合了RAG（檢索增強生成）與COT（鏈式思維）技術，能夠精準理解并高效回答用戶提出的自然語言問題。該系統廣泛應用于智能客服、高效辦公助手及個性化知識培訓等領域，顯著提升了信息檢索的準確性和速度，同時支持多語言并具備語境分析能力，為用戶提供個性化的智能信息服務。
行業通用場景應用：問策
依托大模型構建全面的企業知識庫，專注于企業規章制度、政策文件、工作流程及項目管理等內外部資料的精準智能問策服務。系統支持多輪對話交互，實現信息溯源與深度學習，功能覆蓋知識問答、垂直搜索及文本自動化生成，為用戶提供專業、高效且個性化的知識處理與決策輔助。
行業通用場景應用：問數
基于大模型的智能問數功能通過深度學習和自然語言處理技術，允許無技術背景的用戶以自然語言形式提出數據查詢需求，大模型能夠智能解析用戶意圖，并轉化為準確的SQL語句以執行數據庫查詢，自動生成并展示各類型的BI報表，為用戶提供高效、便捷的數據分析和查詢體驗。
行業通用場景應用：文本處理
通過山海大模型，實現相關領域專業文檔的自動化生成，涵蓋合同、法律文件及復雜技術文檔。該系統通過深度學習與自然語言處理技術，精準解析領域特定語言與規則，確保文檔內容的專業性與準確性。
行業專業場景應用：智慧客服
集成山海大模型、多模態交互、AI Agent等AI技術，可精準理解并快速響應用戶的各種詢問，為用戶提供自然流暢的優質客戶服務以及專業客服咨詢能力。借助用戶反饋的持續優化，無論咨詢解答還是服務引導，都能提供個性化、高效的智能服務體驗，讓每一次交流都充滿智慧與溫度。
行業專業場景應用：智慧運營
融合大模型技術、NLP和機器學習算法，結合大規模知識庫（KMS），為企業提供高效、智能的運營管理解決方案。通過大模型賦能，平臺實現復雜運營數據的快速分析與處理，提供精準預測與決策支持。內置KMS自動收集、整理并更新運營知識，提升工作效率，減少人為錯誤，助力企業智能化轉型與升級。
行業專業場景應用：智慧運維
利用預訓練的大語言模型作為核心組件，結合自然語言處理技術中的Chain-of-Thought（COT）推理機制，通過構建智慧運維AI Agent智能體并與設備運維排除故障知識庫集成，形成了一個能夠自主學習并持續優化的智能運維系統。
