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企业级LLM评估与测试

企业级LLM应用的成功关键在于建立系统化的评估体系,而非单纯追求模型性能。评估应兼顾可靠性与信任、AI伦理、大规模性能、业务契合度和合规性五大维度。需要采用人工评估(专家审查、用户反馈、A/B测试)与自动化评估(困惑度、BLEU/ROUGE指标、分类指标等)相结合的方法。典型实施流程包括开发阶段的组件测试、上线前的集成测试、持续回归测试以及对抗性测试。建议通过MLOps实现自动化基准测试、集中日志

#人工智能
RAG & Grounding

摘要:Grounding和RAG技术通过将大语言模型(LLM)的回答锚定在企业真实数据上,解决了AI幻觉问题。Grounding确保模型基于SAP等系统查询的真实数据生成回答,而非编造内容。RAG(检索增强生成)是实现Grounding的主要方法,通过检索企业数据源、将结果注入prompt、基于真实数据生成回答三个步骤,为企业提供准确可靠的AI解决方案。该技术可应用于客服、HR、财务分析等场景,确

#人工智能
SAP BusinessAI 大概框架的介绍

SAP Business AI采用三层架构设计:顶层Joule作为AI助手,提供1800+业务技能和30个智能代理,支持跨流程业务协同;中层Embedded AI嵌入标准应用功能,实现任务自动化和智能预测;底层AI Foundation提供核心AI服务,包括文档处理、知识图谱等基础能力。该架构通过分层设计实现从基础能力到完整业务流程的全方位AI支持,同时确保合规性和可扩展性。用户可通过官方目录查询

#人工智能
关于SAP HANA 持久层的理解

不论是行表还是列表,在写入操作过程中,log entries 先写入到内存中的log buffer,随后在事务commit操作过程中,log entries被刷到磁盘上。列表通过内存中delta区域过在列表delta fragment增加一条变更记录,来实现新增一行的效果。然后下层页(underlying pages)会被标记为changed (dirty). “dirty” delta page

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SAP 使用GUI查询数据库IP地址

SAP BASIS 查询数据库IP方法

#服务器#运维
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到底了