“企业数字化水平越高，沉淀的高质量数据越多，大模型的养料就越丰富——AI Ready 的状态就越充分。从这个角度来说，大模型的发展一定程度上推动了企业数字化的进程。”

几年前，企业数字化转型特别流行一句话“不转型等死、转型找死”。而今，2024 年 AI 大模型百模大战时代，企业面临如出一辙的境地：“不接大模型等死、接大模型找死”。

👋高昂的模型接入成本，复杂的技术选型，捉迷藏式的模型训练，都是企业当前接不接大模型面临的问题。 那么，有没有正确的实践方案呢？企业接大模型的最后一公里是什么？

• 随着企业数字化转型的不断推进，管理、治理、合规使用数字媒体内容成为刚需。
• 随着AIGC能力的提升，企业接入AIGC后将实现数字内容生产的无限供给，如何管理AIGC数字内容将成为话题。
• 多设备终端、多渠道、多场景的数字世界，要求企业需要提供统一的中台模式构建数字体验应用，以方便为客户提供一致性的体验。

数字时代，企业面临的问题

在全面数字化时代，品牌和企业需要丰富的媒体内容来吸引用户和客户。企业在数字化转型过程中产生了越来越多的数字内容，同时随着AIGC的商业化应用普及，数字内容会变成无限供给。数字化转型使企业能够更广泛地接触和与目标受众互动，并提供更多形式的内容，如文章、图像、视频和音频等。庞大的数字内容给企业带来了挑战，涉及内容质量、法律和道德问题、品牌声誉、用户体验等方面。

企业面临数字内容泛滥的问题

随着内容创作的多样性，网络的无限分发和传播，以及AIGC取代人工创作而带来的无限供给，海量的信息不断产生并以不同的形式存在。导致企业管理数字内容越来越有挑战性。

企业面临数字世界多渠道的复杂性

随着技术的发展和用户行为的变化，企业需要在多个渠道上提供一致且无缝的数字体验。这些渠道包括网站、移动应用、社交媒体、电子邮件、物联网设备等。

企业接入AI的最后一公里

未来 3年企业上 AI 的目标时间线

未来 3年企业上 AI 的目标时间线

企业接入AI大语言模型将涉及以下关键步骤和考虑因素：

1. 定义用例和目标：首先，企业需要明确希望使用大语言模型解决的具体用例和目标。这可以是自动化客户支持、智能对话系统、内容生成、文本摘要等等。明确用例和目标有助于确定所需的功能和整合方式。
2. 数据准备和清理：大语言模型通常需要大量的数据进行训练和微调。企业需要评估其现有数据的质量和可用性，并进行必要的数据准备和清理工作。这可能涉及数据清洗、标注、格式转换等。此外，如果现有数据不足，企业可能需要探索其他数据源或进行数据采集。
3. 模型选择和部署：根据用例和目标，企业需要选择适合的大语言模型。可以考虑使用开源模型（如GPT-3）或商业化的模型。选择模型后，企业需要将其部署到适当的基础设施上，如云服务器或本地服务器。
4. 接口设计和开发：企业需要设计和开发与大语言模型进行交互的接口。这可能包括开发应用程序、API集成或构建自定义的对话系统。接口应该能够接收用户输入并将其传递给大语言模型，并将模型的输出返回给用户。
5. 集成和测试：在将大语言模型接入企业系统之前，需要进行集成和测试。这包括确保接口与其他系统的兼容性，验证模型的输出准确性和稳定性，并进行性能测试以确保系统能够处理预期的负载。

综合以上，当企业的决策定好了，场景找好了，模型和部署都可以是现成的（至少大部分企业都只是采用通用/开源的大模型），算法算力都不是问题，最重要的就是数据的准备和清理。所以说数据的准备，也就是AI Ready的过程。

如何做 AI Ready

👋企业数字化水平越高，沉淀的高质量数据越多，大模型的养料就越丰富——AI Ready 的状态就越充分。从这个角度来说，大模型的发展一定程度上推动了企业数字化的进程。

支持AI模型治理，改善模型的可信度、公平性、可靠性、稳健性、透明性和数据保护，是企业接 AI 的首要考虑因素。

"AI Ready"是一个术语，用于描述一个组织、系统或应用程序具备与人工智能（AI）相关技术和能力进行集成和应用的状态。

当一个组织或系统被称为"AI Ready"时，意味着它已经具备了以下方面的准备和能力：

1. 基础设施和技术：组织或系统已经建立了适当的基础设施，包括计算资源、存储能力和网络连接，以支持AI相关的工作负载和数据处理。此外，它还采用了适当的AI技术和工具，如机器学习框架、深度学习模型等。
2. 数据准备和管理：组织或系统已经具备了有效的数据准备和管理能力，包括数据收集、清洗、存储和处理等。这是因为AI需要大量的高质量数据来进行训练和模型构建，因此数据的质量和可访问性对于实现AI Ready至关重要。
3. 算法和模型：组织或系统已经探索和采用了适当的AI算法和模型，以解决特定的业务问题或实现特定的功能。这可能涉及到机器学习算法、深度学习模型、自然语言处理技术等，根据应用场景和需求进行选择和定制。
4. 人才和技能：组织或系统已经拥有具备AI相关技能和知识的人才。这可能包括数据科学家、AI工程师、数据工程师等具备开发、训练和部署AI模型的技能和经验的专业人员。他们能够理解和应用AI技术，以推动组织的AI战略和目标。
5. 组织文化和战略：组织已经建立了支持AI应用和创新的文化和战略。这包括领导层对AI的重视和支持、与AI相关的业务目标和优先事项的确定、跨部门合作和知识共享的促进等。AI Ready的组织拥有明确的AI战略，并将其嵌入到其业务运营中。

Baklib 是一款 AI Ready的产品

企业拥抱 AI 三要素：算法、算力，数据。 算法可以用开源的，算力可以租用，而数据则必须要自己准备。

Baklib 的主要目的是为企业治理好数字内容，而数字内容（即数据）是企业接入 AI 大模型最迫切的需求；所以你可以理解 Baklib 是企业接AI 大模型的最后一公里。"AI Ready"表示一个组织、系统或应用程序已经具备了必要的技术、数据、算法、人才和文化准备，可以成功地集成和应用人工智能技术来解决问题、提供价值和推动业务创新。

即“AI Ready”，Baklib通过数字资产管理、知识库建设，提前为企业接入AI大模型做好数据准备。具体来说：

通过Baklib，统一管理所有的数字内容

Baklib 存储企业所有的在线数字内容，包括图片、音视频、PDF、网址、知识、文档、附件等。强大的文件归档和版本控制，保证你品牌内容的一致性输出。

通过Baklib，创建多场景的知识应用和站点

知识库、项目文档、产品手册；以及帮助中心、FAQ、客服支持；以及企业官网、CMS站点、营销活动网页，都可在Baklib低代码上开发。

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