为了提供更加丰富和准确的答案，我们采用了一种搜索和推荐系统的方法，并结合了大型模型的推理和总结能力。为了确保准确性和效率，我们选择了第 2 种和第 3 种方式相结合的方案，通过向量数据库将知识外挂作为大模型记忆体，使用 LangChain 作为基础开发框架来构建知识库问答系统，最终依靠 Prompt 工程和大模型进行交互。传统的运维知识库系统主要采用固化的规则和策略来记录管理操作和维护的知识，这些

在国家「1 朵央企云统领，N 朵行业云共载，M 朵私有云共生」的央国企上云建设大背景下，央国企上云用云已经涌现出了许多优秀成果。在申报的七十余份项目中，凭借方案的前瞻性、可扩展性、安全性，以及运行的可靠性和稳定性、数据完整性、业务一致性等优势，百度智能云携手银联商务的。2024 年 1 月，在中国信通院《2024 央国企上云用云典型案例》征集中，百度智能云携手银联商务提交的《银联商务金融级云平台》

在数据库行业我们看到至少两个方向，一个是 AI4DB，其中包括阿里的 DAS、百度的 DSC 等，主要是通过 AI 的能力去改进原有数据库的自动化能力。在成本下降的同时，PegaDB 也兼容了 Redis 丰富的数据类型和命令，让用户做到无缝迁移，兼顾了用户体验和性能优势。AWS Aurora 提出来的 The log is the database 的理念，通过把大量的日志操作放到后台异步处理，

组件是爱速搭的前端页面可视化模块的核心能力之一，它将前端研发人员从无休止的页面样式微调和分辨率兼容工作中解放了出来。目前，爱速搭通过内置的上百种功能组件（120+），基本可以覆盖大部分中后台页面的可视化设计场景。组件的相关的设计理念和实现细节我们可以在前文。

深度学习和生成式大模型之间的关系，如下图右侧所示，在 2012 年至 2016 年左右，像卷积神经网络、对抗生成网络、ResNet 等经典的深度学习模型，已经在计算视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的效果提升。其中很重要的一点，就是如果能提供一些示例，也称为 few shot，那么大语言模型的输出的效果会显著的有一个提升，最后再加上这次输入的 Query。如下图所示，在过去是一个模型去完

接下来，我来分享百度智能云在金融方面的一些典型案例。首先是百信银行。它的特点是完全去 O，是一家完全没有 Oracle 的银行。全行 200+ 业务系统，无论是核心账务系统还是周边系统，几乎全部是基于 GaiaDB-X 数据库来构建的，至今已经平稳运行五年。按数据库节点数计算，百信银行目前的数据库国产化率达到了 99.93%，遥遥领先于行业平均水平。

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