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騰訊云生成式AI產品解決方案

(一) 基于生成式AI的騰訊云產品架構升級

(二) 騰訊云完善的產品矩陣，滿足不同路線客戶需求

1. 路線一 標準軟件

(1) 騰訊樂享AI助手

落地背景及挑戰

在企業知識管理、培訓學習、辦公協同場景中，存在著大量的內容生產、內容流轉、內容消費訴求，傳統的知識管理或培訓平臺存在著內容生產門檻高、內容生產效率低、內容獲取鏈路長、內容利用率低等問題，導致管理成本高但收效甚微，讓企業知識從“低質量”走向“不可用”。

企業應用面臨的挑戰包括：1. 實現問答能力與企業內部知識的強關聯；2. 生成不同場景、格式的內容需要不同模型、方向的訓練方案。

產品方案

方案價值

①智能問答：

對比傳統搜索的優勢：保留知識搜索的權限特性，改變傳統冗長的檢索->瀏覽->篩選->理解的信息獲取鏈路，提高內容曝光，讓每次知識獲取時間減少5-10分鐘。

②智能寫作：

提供適配企業業務內容生產的寫作大模型，讓模型一方面能夠掌握足夠多的各領域知識，提供創作靈感；另一方面能夠根據明確指令，對文檔內容進行總結、縮寫、擴寫或糾偏，如撰寫大綱、方案續寫、會議紀要等。降低業務內容創作的門檻，提升辦公協同內容輸出的效率。

③智能生成：

讓模型掌握跨職責的生產能力，如培訓中的生成考題場景，通過訓練專門的出題大模型，讓模型既理解業務知識，又按規則出題，成為一個懂業務的培訓出題專家，解決傳統的出題模式中各方資源協同和生產困難的挑戰。騰訊樂享AI助手，讓知識生產、學習、管理全生命周期提效。

(2) 騰訊云AI代碼助手

落地背景及挑戰

隨著人工智能的爆發，軟件工程也轉向智能化，而AI代碼助手作為公認的高頻高價值場景先行一步。

企業落地的挑戰包括：?

1、 企業用戶關心代碼安全。尤其在金融等高合規要求行業，隨著大模型落地的不斷推進，企業越來越關注如何平衡大模型落地收益和潛在合規風險。

2、 業務場景要求多模能力，企業內部不同業務場景對多種個性化模型提出需求，同時需保證應用側無縫對接。

3、 企業決策需要效果度量。企業用戶更關心投產價值如何衡量，期待通過數據監控手段，保障模型訓練效果，推動持續改善提升。

4、企業效能提出全場景覆蓋。企業希望在研發過程中盡可能多的引入較為確定可行的AI加持場景，覆蓋多個智能研發場景，從而提升工程質量，達到效率提升最大化。

產品方案

方案價值

騰訊云AI代碼助手是依托于騰訊模型與訓練底座，精準面向企業客戶需求打造，支持多模態、安全合規、流暢高效、成本可控的專業AI編程提效工具。

**①保障代碼安全（Security）**依托騰訊云天御安全審核模型三重防護能力，在語料防護和Reasoning、微調等階段進行

主動預防：確保輸入內容正常合規；確保回答問題在訓練內容范圍之內，減少回答幻覺；確保不合規問題能夠被拒絕回答。部署后，和企業安全團隊積極配合，只選取企業內部認證合規的私有語料進行進一步訓練，打磨出符合企業要求的代碼模型。

②支持多模能力（MaaS）

基于具備多模管理能力、支持企業私有化部署的專業訓練平臺–騰訊云TI-ONE平臺進行訓練和推理優化，在代碼對話、單元測試場景基于行業模型進行指令對齊和強化學習、推理優化，同時對真實場景下反饋的badcase進行調優。

③提供數據看板（Analysis）

企業可通過數據看板進行衡量，通過效能看板密切關注代碼生成率、采納率、QPS、生成耗時等關鍵指標，對產品的優化起到監督反饋效果。

④覆蓋豐富場景（Full）

覆蓋代碼補全，技術對話，單元測試和代碼診斷等關鍵編碼階段應用場景。

(3)騰訊企點營銷云AI助手

落地背景及挑戰

企業數據分析主要痛點：懂業務的人不會用分析工具、懂分析的人不一定了解業務、海量數據人工挖掘效率低、數據洞察依賴主觀經驗不夠嚴謹。

產品方案

方案價值

基于騰訊云行業大模型在分析領域的應用服務。用戶可以通過自然語言對話，實現找數查數、數據結論解讀、智能歸因及異常診斷，旨在企業提供專業、高效、易用、可信的智能分析服務。

①專業

結合行業知識在營銷分析領域微調后的大模型，具備專業分析師思維，覆蓋90%數據分析場景，及業界領先的問題識別率，客戶個性化知識一學就會，更懂業務。

②高效

智能歸因自動識別指標異動，海量數據也能快速定位影響因子，異常診斷可及時下發一線業務執行策略，定時看板解讀任務和一鍵生產報告功能，輕松搞定周報日報。

③易用

對話式交互，只要懂業務，就可以實現數據查詢及分析，根據業務數據推薦分析問題和分析指標，小白用戶輕松上手，分析結果自然語言總結，不懂圖表也能獲得關鍵業務信息。

④可信

針對復雜問題，模型推理步驟可視化，分析結果對應配置參數/SQL可查看可驗證，分析結果生成配置頁面可查看可調整。

2. 路線二-標準模型能力增強

(1) 騰訊云大模型知識引擎

落地背景及挑戰

大模型技術不斷深化，加速生成式AI應用落地，推動新一輪的產業變革，IDC報告顯示，知識管理、會話類應用目前最受企業者關注及青睞。然而，大模型到知識應用落地門還存在一定門檻，在典型知識服務應用包括知識問答、業務辦理、知識總結等均有著不同程度的痛點。

①企業文檔知識多樣化，圖文并茂，排版復雜用戶問答效果及體驗不可控。

②流程知識復雜度高，維護成本高自動化接待難度大。

③不同行業不同場景對于知識總結、信息提取存在差異化訴求。

面向這一背景，打造基于大語言模型的企業級知識應用構建平臺，提供提供開箱可用的應用模版、可被集成的原子能力API，降低大模型接入到企業知識管理及會話應用場景的門檻，推動大語言模型在企服場景的應用落地。

產品方案

方案價值

①擅長處理企業級多模態復雜知識，支持最全常用格式與上百種文檔場景，在表格問答、復雜公式、圖文關聯輸出與數學計算等復雜場景，可滿足企業知識庫管理維護的多樣化、專業性處理要求。

②依托OCR大模型解析引擎、多模態大模型、業內首個語義切分大模型與基于混元大模型技術的行業大模型，全鏈路解決復雜文檔的解析、切分、檢索、推理、生成等業界難題，端到端問答效果業內領先。

③多模態交互模式豐富，應用端支持多種輸入、輸出格式，提升交互體驗。

易用

①使用門檻低，提供開箱可用的應用模板和可被集成的原子能力API兩種便捷使用方式。

②工具鏈完善，支持自定義模型選擇、角色設定、提示詞自動優化、知識庫管理及維護。

③一站式流程，支持對話測試-修正-發布-反饋增強的一站式處理。

(2) 向量數據庫

落地背景及挑戰

利用LLM和向量數據庫，企業可以構建高效、智能的知識庫系統，實現快速檢索、語義理解和個性化推薦，提升企業知識管理和應用效率。

①挑戰：

文檔預處理、向量化門檻高，業務接入成本高，接入效果差。

產品方案

方案價值

(3) 騰訊云Cloud Studio

落地背景及挑戰

①傳統的應用開發常常面臨：1、資源的限制 2、環境配置的復雜且不兼容問題

產品方案

方案價值

Cloud Studio，提供即開即用的在線開發環境，滿足AI場景下大模型運算、圖形計算等場景對GPU算力工作空間的需求，實現AI原生應用開發中提效降本與高效協作，對于教育行業創新應用與教學成果快速迭代、上線更具有長效價值。

3. 路線三-定制化模型精調訓練

(1) 騰訊云TI平臺

落地背景及挑戰

大模型驅動“智慧涌現”，AI大模型的發展與運用，正在逐步貫穿到企業的設計、研發、生產、營銷、服務全流程，助力企業創新的同時，幫助員工提效，加速云智一體進程，但是如何將大模型快速應用到自己的業務場景中仍然面臨大量挑戰。

第一，缺乏高質量行業知識數據。通用大模型在邏輯推理、常識問答等場景下有較好的表現，但是在垂直行業業務場景下效果往往差強人意，需要有大量高質量的行業知識數據，通過大模型訓練優化，提升大模型在具體垂直行業業務場景下的能力。

第二，大規模并行訓練穩定性要求高。由于大模型的訓練參數量、數據量大，在進行大模型訓練時，需要大量的GPU訓練資源且訓練周期長，對訓練平臺的斷點續訓、故障自動隔離、自動容錯，異常感知等底座能力考驗極大。

第三，計算資源少。大模型的訓練和推理，對計算資源和存儲資源有很高的需求，大規模分布式訓練需要高效的資源調度管理系統，減少節點資源碎片，提高調度成功率，并需要靈活的任務優先級配置策略，進一步提升資源利用率。

產品方案

方案價值

①為客戶提供豐富高質量的基底大模型。

騰訊云TI平臺內置騰訊自研的超千億參數規模混元大模型，其使用超2萬億token預料優化預訓練算法及策略，并改進了注意力機器、開發思維鏈新算法，在多輪對話、知識增強、邏輯推理、內容創作等方面有優勢能力。同時，基于大量垂直行業的業務數據，我們精調訓練出金融、醫藥、教育、汽車等多個行業的行業大模型，降低了不同行業數據的彼此干擾，提升模型在行業垂類任務的性能。

②完善的工具平臺支持“簡單、穩定、高效”的大規模訓練。簡單，暨騰訊云TI平臺為用戶提供簡單的大規模訓練流程，內置精調物料，一鍵啟動精調任務，最快僅需5步即可完成大模型精調落地。穩定，通過機器故障自動遷移、異常POD驅逐重新調度、自動斷點續訓，保障大模型訓練任務的穩定性。高效，通過拓撲感知調度、gang調度策略，任務優先級配置策略等技術提高資源利用率，并通過自動注入通信配置、網絡拓撲等相關參數提升開發效率和問題排查效率。

③提供算力、存儲、計算多重優化加速能力。

通過自研的Angel加速框架，通過CPU&GPU異步調用提高吞吐，通過緩存定長和池化，提升參數支持規模，優化顯存；自研大模型計算和并行優化方案，結合編譯和手工優化，解決低配顯存顯卡無法訓練超大模型問題；為用戶提供三重加速優化。

(2) 騰訊云異構計算平臺

落地背景及挑戰

背景：AI已經進入了一個高速發展期，模型參數達到萬億級，在訓推場景，對算力的規模、性能、容錯、性價比提出前所未有的挑戰。

①大模型訓練場景痛點：

大模型AI場景下，對于訓練效率要求非常極致，單純堆疊計算節點存在“木桶效應”，存儲、網絡一旦出現瓶頸就會導致運算速度嚴重下降。

②推理場景痛點：

AI 推理是前向傳播的用戶請求計算過程；需要尋求低時延、大吞吐、低成本、低功耗之間的平衡。

③部署、易用的痛點：

AIGC 浪潮下，AI 應用部署和使用需求激增。因 GPU 等異構芯片的特殊性，自身部署使用難度大，涉及到選型、驅動安裝、軟件棧適配、版本兼容、應用部署等多重問題，中小企業及開發者望塵莫及。而且涉及到安全隱私問題，客戶要求私有化或本地化部署，來運載自己的大模型及相關業務。

那么，如何系統的去學習大模型LLM？

我在一線互聯網企業工作十余年里，指導過不少同行后輩。幫助很多人得到了學習和成長。

作為一名熱心腸的互聯網老兵，我意識到有很多經驗和知識值得分享給大家，也可以通過我們的能力和經驗解答大家在人工智能學習中的很多困惑，所以在工作繁忙的情況下還是堅持各種整理和分享。

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