自从大模型诞生以来，仿佛打开了世界的新大门。各种企业、行业的老板们像嗅到了新大陆的金矿一样，迅速投入到大模型的浪潮中。开发者对大模型的需求主要集中在三方面。
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三大方面
一是大模型的开箱即用。比如使用阿里云百炼等大厂的大模型服务，直接拿来调用。
比如刚刚上线的百万上下文模型 Qwen2.5-Turbo，100 万 tokens 仅需 3 毛钱，可一次性处理 10 本长篇小说，150 小时的演讲稿，3 万行代码。
二是对大模型进行微调和持续训练。
也就是大家经常听到的 “Finetune” ：提供的高质量数据注入大模型继续训练，但是它有个缺点就是比较重量级，训练和更新需要大量的时间和数据，时间成本高。
三是基于模型开发应用，尤其是通过 RAG 以企业数据对大模型进行知识增强。
使用 RAG 的方式，数据不会进入大模型被用于学习和训练，因而也就避免数据外泄和保护用户的私域数据，同样可以确保应用返回正确的信息和知识。
02
阿里云百炼工具箱
围绕上面提到的这三个方向，阿里云百炼打造了模型中心和应用中心，提供最丰富的模型和最易用的工具箱。
① 直接调用模型进行推理：百炼集成了上百款大模型 API，涵盖通义、Llama、ChatGLM等国内外主流模型。
据了解，现在百炼上的Qwen模型QPM和TPM基本拉满，最高提升到500万，这可以满足绝大多数企业的需求。
② 进一步微调训练模型：百炼提供从数据管理、模型调优、评测到部署的全链路模型服务，用户可按需弹性调用算力，无需关注底层架构。
③ 打造 RAG 应用：百炼支持 Assistant API 开发模式，可在平台上轻松创建知识库，并一键开启知识检索增强（RAG），通过 Assistant API 联合输出。同时，百炼支持无代码的多模态 Agent 智能体和 Workflow 工作流开发，实现多智能体协作、长期记忆等高级功能。
03
RAG 重磅升级
百炼大模型刚刚升级了 RAG 功能，率先提出了全新的 RAG 框架，能够有效的减少模型生成内容的幻觉。
简单来说，大模型在生成回答前，能够对候选信息进行全面的质量检查，确保所有用于生成的信息都高度相关且可靠，更加可靠、准确。
如何使用
① 登录阿里云百炼平台：https://bailian.console.aliyun.com
② 在我的应用中，创建智能体应用或者 RAG 应用
③ 配置你的知识库
④ 可以上传 PDF 、 text 、 Markdown 等文件。比如你在 Notion 记录的学习资料导出后，上传到这里作为知识库。这样就能开发出一个基于私有文档的大模型生成、问答智能体了。
把该智能体发布后，当有用户使用你的智能体，会根据用户输入的提示词去知识库中匹配，由大模型判断调度用户问的问题能否在知识库中查询到结果。最终基于相关文档回答问题，这样生成的回答就会高度相关且可靠。
阿里云百炼是企业级大模型服务平台的最佳选择，已服务超过 30 万客户，包括一汽、金山、猎聘、哈啰出行、国家天文台等众多知名企业和机构。
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