主要观点总结
文章主要讨论了大模型时代的机遇与挑战，以及面向公共云的大模型建设模式思考。作者结合实践经验，以汽车保养复杂表格的智能问答为切入点，探讨了大模型的理解、大模型的建设模式、复杂表格的智能问答系统构建以及实际场景中的解决方案。文章还提出了“两大核心、四大要素”的构建原则，并详细阐述了多智能体架构在复杂表格智能问答系统中的应用。最后，作者总结了文章的关键点，包括大模型的理解、大模型建设模式、多智能体架构的应用以及复杂表格智能问答系统的构建。
关键观点总结
关键观点1: 大模型时代的机遇与挑战
大模型时代的开启为AI软件市场带来了无限商机，但同时也面临着数据、算力的挑战以及创业公司的探索。
关键观点2: 面向公共云的大模型建设模式思考
文章提出了“两大核心、四大要素”的构建原则，并阐述了面向公共云的大模型建设模式，强调了标准化、可组装式的重要性。
关键观点3: 复杂表格的智能问答系统构建
文章探讨了复杂表格智能问答系统的构建，包括数据处理、知识库构建、多智能体架构的应用等，并展示了实际解决方案的设计与实现。
关键观点4: 多智能体架构的应用
文章强调了多智能体架构在复杂表格智能问答系统中的应用，解决了单一智能体在复杂任务中的局限性，提高了系统的整体性能。
关键观点5: 复杂表格智能问答系统的构建
文章详细阐述了复杂表格智能问答系统的构建过程，包括数据预处理、知识库构建、模型训练等，并展示了系统的实际效果。
文章预览
阿里妹导读 笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点，结合大模型的哲学三问（“是谁、从哪里来、到哪里去”），穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断，以及面向公共云LLM的建设模式思考，并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。 一、前言 2022年11月，ChatGPT平地一声雷，开启了 “大模型+” 时代，为整个AI软件市场带来了无限商机，据ARK Invest的首席未来学家Brett Winton预测，到2030年左右，AI软件市场的市场总值将达到13万亿美元（当前，全球IT支出为4+万亿美元），其中生成式AI的市场总值将达到1.3万亿美元左右，是2022年（400亿美元）的32+倍，而近期Gartner发布了2024中国基础设施战略技术成熟度曲线，清楚地表明，未来2-5年生成式AI依然处于 期望膨胀期 ，可见，其潜力之巨大。 图片来源网络 正因为如此，国
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