大语言模型

岘安科技利用已经具备的通用大模型和通用算力能力，降低对基础架构的投入，同时，采用创新性的技术推进本地模型训练及调优，形成稳定高可用的对接层，并进行应用场景前端界面的定制开发，快速简单的推进未来多个知识增强型的落地场景并快速应用，具备良好的拓展价值。

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企业构建大模型智能体时面临的挑战

岘安科技在协助大模型智能体落地企业场景的过程中，能够帮助客户一起通过咨询、建设算力、模型调整、前端开发等完整流程，有效应对这些挑战，迎接AI+的未来。

企业的大模型智能体建设，需要对本地化数据进行学习和迭代，但是又必须考虑数据安全的问题。

大模型的算力构建除了性能和扩展性外，还必须考虑可用性和安全问题，能否快速构建本地算力，评估性能耗用，并支持信创算力，成为必须面临的一个挑战。

每个企业都有不同应用场景和交互方式，需要根据大模型智能体的应用领域和企业特点，定制具有企业特色的前端交互能力。

大模型智能体落地之后，涉及到关键信息或者敏感信息的训练和数据过滤问题，如何持续性的调优模型输出并确保内容合规，是面临的巨大挑战。

通过对信创硬件解决方案的全面建设和测试，形成完整的测试方案、性能预估方案、能力确认方案，解决大模型建设过程中基础算力受制于人的问题，探索信创环境的算力发展之路，为未来算力拓展提供保障。

通过独特的数据标准化技术和本地训练模型，基于现有的通用大模型基座，完成针对合规和策略符合性的持续性本地模型训练，对确保数据安全，拓展智能体能力具有十分重要的意义。

根据大模型方案的技术特点，研究并发展可持续扩展的交互技术，通过API等接口能力，构建未来大模型智能体的多种落地场景交互接口。同时，通过对模型的安全评估和输入输出限制，避免相关的模型安全问题。

传统前端技术在开发大模型落地场景领域，具有很多缺陷，例如：模型参数限制设定、应答工作流设定等，通过更新前端架构和技术，能够形成大模型智能体的前端技术规范和未来发展路径。