2024腾讯云大数据年度干货合集-腾讯云-223页_12mb

腾讯云大数据与AI技术融合总结

核心技术

• RAG+Agent: 结合腾讯云ES与混元大模型构建专属AI助手，通过检索增强生成技术解决传统大模型知识更新不及时、垂直领域知识匮乏等问题。
• 腾讯云ES: 作为云端全托管海量数据检索服务，集成X-Pack特性，支持向量检索、混合搜索与大模型集成，性能优化显著，降低成本达30%-80%。

一站式RAG方案实践

• 腾讯云ES提供从自然语言处理到向量生成/存储/检索的一站式RAG技术，兼容开源ES API，支持Serverless模式，实现免运维与弹性伸缩。

AI助手构建

1. 架构部署: 部署ES集群、配置Kibana、部署Embedding模型、创建索引与向量化管道。
2. 调用混元大模型: 使用Python通过SecretID/Key调用混元API，构建智能问答系统。
3. 实际应用: 微信读书"AI问书"系统通过RAG方案实现规模化知识问答，大幅降低机器成本90%。

技术优势与案例

• 高性能: ES支持百万级QPS，在日志、问答等场景中实现10亿级向量查询延迟低至毫秒级。
• 降本增效: 多行业客户通过腾讯云方案实现成本节约30%-80%，资源利用率提升20%-30%。
• 行业实践:
  • 长城人寿实现湖仓一体化，数据资产复用价值提升8倍;
  • 猫眼娱乐任务效率提升20%，数据时效从小时级变为分钟级;
  • 微盟日志平台成本降低50%，业务查询性能提升。

腾讯云技术能力强调

• 云原生架构: EMR、ES、TCHouse等产品实现存算分离与Serverless弹性调度。
• AI融合: 大模型与大数据双向赋能，推动智能化升级。
• 生态贡献: 参与RAG标准制定，开源贡献排名亚太第一，持续推动技术创新。

总结

腾讯云通过ES、TBDS、WeData等大数据产品矩阵，结合RAG技术与大模型能力，在AI时代构建了全面的技术与产品体系，助力客户实现业务创新与降本增效。其技术赋能覆盖金融、零售、文娱等多个行业，展现强大的市场竞争力与创新能力。