企业的业务决策和执行依赖于高质量、结构化的知识支撑，传统知识生产模式缺乏自动化、可量化的处理机制，知识很难被及时提炼、整合并反哺后续业务，亟需引入AI技术 ， 革新企业 的 知识组织和应用的方式。星图云开放平台聚焦 上述 知识生产供给与业务需求的矛盾，推出 多模态增强检索生成应用解决方案 ，将垂直领域知识与大模型能力相结合， 为 企业 构建定制 大模型 ， 输出更可控、更可信、更有效率的企业级服务 ， 提升知识资产的流转效率 。

方案概述

方案基于企业品牌知识、产品资料等资源中的视频、图像等多模态数据，通过检测、跟踪、对象识别、场景识别、关键信息抽取等操作构建统一标准的数据集，以多种成熟开源大模型为基座，引接专项任务模型，针对具体业务需求进行模型微调。模型训练完成后，由轻量化部署接入企业现有业务流程，使企业借助多模态语义知识库系统、跨模态解析等复合能力获取场景级解决方案。

凭借自监督能力和多模态理解算法，该方案可围绕企业提供的小规模数据资源展开模型训练，这种模式减少了冗余的计算过程，以更低的成本，更高的效率响应用户需求。

懂得

方案采用具备自监督能力的训练模型，从小样本中即可提取高质量数据集。

理解

方案所调用的大模型可借助独创的多模态理解算法，支持对空间关系、对象、场景及抽象概念建立更全面理解。

可控

所有内容均来自企业置信资源，根据业务场景对基础模型进行优化，降低训练成本和部署难度。

定制大模型训练完成后，可直接与企业现有业务系统衔接，以对专业知识的理解和精准运用能力为用户提供智能化服务。

流量运营

方案建设数据中台，支持多模态内容标签识别、信息精准拆解和内容深度理解，唤醒沉睡的内容，知识利用效率大幅提升；通过数据接口，与用户展开跨模态智能对话问答，将数据能力服务化。

用户增长

方案可主动触达客户，生成潜客报告，引导潜客了解产品价值，精准跟进高潜客户，在无额外运营的条件下，带动线索有效转化率增长。

后链转化

持续跟进用户转化，及时反馈客户行为，精准记录销售过程，高效沉淀客户画像，1v1生成产品介绍资料，提高客户信任，可额外增加转化机会。

典型案例

某金融案例

该项目面向金融机构风险分析、理财咨询等应用场景，基于金融行业大数据，精准筛选业务强相关性数据，构建小容量数据库，40B基座模型即可支撑运行（原模型130B）。训练所得大模型具备对专业问题和业务流程的理解能力，逻辑推理能力显著提升，计算错误率可控制在5%（原模型6%），GSB评测明显高于原模型。

综上所述，该方案通过对企业数据进行清洗和标注，结合模型微调和训练，将垂直领域的知识融入大模型能力中，实现了对知识的快速整合和即时调用，使其与快节奏的生产活动相匹配。展望未来，星图云开放平台还将追随AI技术的演进趋势，持续优化该方案在数据整合、多模态交互等方面的功能，为企业业务的可持续发展提供高质量的知识支撑。