今天分享的是：DataFun：2025年基于LLM+ChatBI的生成式AI应用宝典
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该文档围绕生成式AI应用展开，涵盖多企业实践案例、技术探索及未来趋势，为相关领域提供全面参考。
1. 生成式AI应用多元实践：亚马逊云科技利用LLMOps驱动生成式AI应用运营化，提供邮件摘要生成等用例，通过选择合适模型、RAG技术和模型微调提升效果。京东电商搜索从Lexical based和SemanticID based方向优化生成式检索，解决商品检索难题，提升搜索体验。京东健康将大模型用于电商标™️品推荐，如LLM4CB解决用户召回问题，提升推荐系统性能。
2. ChatBI技术的创新探索：多家企业在ChatBI领域积极探索。喜马拉雅开发ChatBI产品，优化大模型推理，提升数据应用效率和准确性。百度基于文心一言构建ChatBI平台，降低使用门槛，实现高效数据分析。网易数帆的ChatBI融合AI与BI优势，保障数据可信，在多场景落地应用。火山引擎DataWind结合大模型，为BI平台带来智能数据洞察等功能，服务内部业务并拓展外部市场。
3. 向量数据库关键支撑：向量数据库对生成式AI至关重要。它存储和查询高维向量数据，用于推荐系统和RAG等场景。以Milvus为例，其具备云原生分布式架构，通过多种技术提升性能，提供多种索引选择，并持续进化以满足AI新需求。
4. 未来趋势展望：生成式AI应用未来将聚焦垂类场景挖掘，解决复杂问题；重视指标治理与应用，提升大模型效率；深化AI能力，覆盖业务全场景；加强多边系统协同，与办公软件等深度集成，推动企业数据飞轮发展，为各行业带来更多价值和创新。
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