7月4日晚，2023全球数字经济大会正式在京开幕。截至目前，已有80余个大模型公开发布，其中北京约占一半。大模型产品及服务正不断向各行各业拓展。

由于大模型对提示词的长度有限制，导致可以获取的信息有限，难以记住全部的知识信息，企业用户在使用大模型进行特定垂直领域的知识问答时，往往会面临大模型上下语义理解不够、专业知识深度不足、内容时效性差等问题。

此次柏睿数据携行业大模型解决方案亮相大会人工智能展区，包括LLMOps平台（大模型开发运维平台）、Rapids VectorDB（向量数据库）等产品体系。可助力工业、金融等领域企业高效、简单地构建和应用完美适配业务场景的AI大模型，以及基于领域大模型构建未来应用。

通过柏睿向量数据库，可以为大模型“装上”长期记忆的“海马体”，给大模型提供专用数据、知识和经验，大模型通过浏览专用数据与知识，让回答更精准的同时，还能通过回忆自己过往的知识和经验，为用户提供更加专业、实时且智慧的个性化服务。

同时，向量数据库基于柏睿全内存分布式数据库RapidsDB，全内存分布式架构与大规模并行计算引擎，使其具备了高性能、高可用与扩展的特点，可实现对向量的高效检索。柏睿数据RapidsDB选择基于内存存储架构进行设计和优化，具有无磁盘IO、高可扩展、高吞吐、高并发、低时延、节省内存等特性，比传统数据库性能提高近百倍，可为大模型提供先进算力支撑。

目前，柏睿向量数据库基于大语言模型的应用场景还在不断深化与升级，依托柏睿LLMOps平台、Rapids AI（人工智能开发平台）等柏睿数据新一代全栈数据智能产品体系，柏睿数据为企业AI大模型发展提供从数据采集、存储、计算分析到模型训练、部署、应用的全生命周期解决方案，助力工业、金融等领域企业高效、安全、轻松地通过个性化的AI大模型，构筑匹配自身行业垂直领域的数字化、智能化能力。

在智能制造领域，大模型能够帮助企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量和稳定性等。具体而言，可以通过预测设备故障率、原材料需求量等，帮助企业优化生产计划和降低成本；通过对生产过程中的数据进行实时监测和分析，及时发现异常情况并采取措施，提高产品质量和稳定性；通过对传感器采集的数据进行分析处理，实现并优化自动化控制；通过对设备运行状态进行监测和分析，提供智能化的维修建议和方案。

在金融领域，大模型可以帮助企业提高效率、降低成本、提供更好的服务等。大模型技术能够提升智能客服水平，使其更好地理解用户碰到的问题，从而使沟通更加自然流畅；还能担当智能投资顾问，基于大模型的业务助理不仅了解国内外的宏观政策、行业信息、产品信息等，还可以自动生成文章、报告，提供专业建议和方案。