Enterprise LLM Solutions
企业级大模型
微调与部署服务
基于 Llama 3、ChatGLM 等主流开源模型，为您构建专属垂直领域知识库。提供从数据清洗、模型微调 (SFT)、RLHF 到私有化部署的全流程解决方案。
fine_tune.py
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments
# Load pre-trained YiBase Enterprise Model
model_name = "yibase/llama-3-enterprise-v1"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name, device_map="auto",
trust_remote_code=True
)
# Configure LoRA adapters for efficient fine-tuning
peft_config = LoraConfig(
r=16, lora_alpha=32,
lora_dropout=0.05, bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)
# Start training with your private dataset
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=enterprise_dataset,
...
)核心能力
全栈式 AI 解决方案
不仅仅是接口调用，我们提供深度的模型定制与优化服务，确保 AI 真正理解您的业务逻辑。
model_training
模型训练与优化 (Fine-tuning)
针对特定行业数据（金融、医疗、法律等），利用 LoRA、P-Tuning 等技术进行参数高效微调。支持全量参数微调，提升模型在特定领域的表现力。
- check_circle私有数据清洗与标注
- check_circle增量预训练 (Pre-training)
- check_circle模型量化与加速 (Quantization)
database
知识库集成 (RAG)
构建检索增强生成 (RAG) 系统，将企业内部文档（PDF, Word, Wiki）转化为向量数据库。让大模型基于实时、准确的企业知识回答问题，杜绝幻觉。
- check_circle向量数据库部署 (Milvus/Faiss)
- check_circle文档解析与分块策略
- check_circle混合检索优化
translate
NLP 行业解决方案
基于大模型的自然语言处理能力，定制开发智能客服、合同审查、舆情分析、自动摘要生成等应用。支持多语言、多模态输入。
智能客服情感分析实体抽取
security
数据隐私与安全部署
支持私有化部署 (On-Premises)，确保数据不出内网。提供敏感信息过滤、模型输出合规性检测机制，符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求。
私有化部署内容风控访问控制
企业知识大脑架构
我们的 RAG 架构将大语言模型的通用能力与您企业的私有数据完美结合，打造精准、安全的智能中台。
- input
多源数据接入
自动同步数据库、文档服务器、API 接口数据，实时更新。
- memory
向量化与索引
使用高性能 Embedding 模型将文本转化为向量，存入专用向量库。
- chat
生成式问答
大模型结合检索到的上下文，生成准确、自然的回答。
description
Docs
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DB
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ETL & Embedding
Text Splitter
arrow_forwardEmbedding Model
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dnsVector DBKnowledge Store
psychologyLLM CoreInference Engine
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