企业级应用场景中，LLM 的数据特性剖析及处理对策_llm实现数据分析

编者按：今年以来，大语言模型（LLM）在消费者(2C)市场崭露头角，同时也吸引了大量企业的关注。但是直接将这些面向消费者的模型引入企业环境，可能会面临一些风险。今天我们为大家带来的这篇文章，作者认为企业环境与消费者环境在数据方面存在着重要的差异，如果不认识到这些差异，面向企业环境的 LLM 项目就可能面临拖延甚至失败的风险。

具体来说，作者指出企业数据相比消费者数据，更多是封闭领域的数据、存量数据，涵盖更多模态，并且受到更严格的访问控制。这些特点可能导致企业环境中的 LLM 应用在检索准确性、内容生成等方面表现不佳。作者建议企业需要做出与消费者环境不同的设计选择，例如进行数据切片、访问控制集成、提示词引导等，以应对企业数据的独特性。

这篇文章为我们深刻剖析了面向企业环境的 LLM 应用面临的数据挑战，并提供了宝贵的应对思路。作者丰富的一手项目经验让这些见解尤为可信与具体。我们也期待后续能看到作者关于如何具体应对这些数据差异的更多建议。相信这篇文章会为开发 To B LLM 的开发者提供良好参考，帮助他们根据企业数据特征专门定制系统设计方案。

以下是译文，enjoy！

作者 | Colin Harman

编译 | 岳扬