芝士饼应用广场操作指南：知识库管理与模型训练实操

芝士饼应用广场作为蚂蚁集团推出的 AI 应用搭建工具，最大的亮点就是支持 0 代码搭建 AI 应用，并且能免费使用通义千问、智谱等主流大模型。对于开发者来说，掌握知识库管理和模型训练的实操技巧，能让 AI 应用的效果更上一层楼。咱们这就来详细聊聊这两块内容。

第一步：明确知识库定位
在芝士饼里创建知识库前，得先想清楚这个知识库要解决什么问题。比如做一个 OKR 管理智能体，知识库就得包含 OKR 制定原则、常见问题处理等内容。明确了方向，后续的资料收集和整理才更高效。

第二步：多格式文件处理
芝士饼支持多种文件类型，像 PDF、Excel、Markdown 这些都能上传。不过不同文件处理方式不一样。比如 PDF，得先用工具拆解成文字、图片、表格，文字部分要分词向量化，图片要提取特征，表格数据得结构化处理。要是 Excel 文件，得先计算公式得到实际值，再对文本列进行向量化，图表导出成图片单独处理。

第三步：数据清洗与标注
上传的资料可能有重复、错误或者敏感信息，得先清洗一遍。比如删除重复数据，处理缺失值，给数据脱敏。清洗完后，给资料加上标签，像 “领域 - 场景 - 时效” 这样的三维标签体系就很不错，能方便后续检索。

第四步：动态更新与优化
知识库不是建好就完事了，得定期更新。比如行业政策有变化，就得把新政策加进去。还可以用相似性搜索技术，找出和用户查询最相关的文档片段，让 AI 回答更精准。

第一步：选择合适的大模型
芝士饼提供了通义千问、月之暗面等主流大模型，你可以根据需求选。要是做文生图的 AI 油画应用，选擅长图像生成的模型；要是做 OKR 管理智能体，选文本处理能力强的模型。

第二步：准备训练数据
训练数据得和你的应用场景相关。比如训练医疗大模型，就得收集医院的诊疗数据；训练金融大模型，就得收集金融市场的交易数据。数据量要足够，还得处理好数据偏差问题，比如不能只收集某一地区的数据。

第三步：设置训练参数
训练参数对模型效果影响很大。学习率控制着参数调整幅度，太大容易跳过最优解，太小训练速度慢。还有模型训练周期，GPT-4 训练周期是 3-4 个月，咱们可以根据数据量和模型复杂度来调整。

第四步：监控与优化训练过程
训练过程中要监控模型表现，比如用测试集评估准确率、召回率等指标。要是发现过拟合，就调整模型结构或者增加数据量；要是欠拟合，就增加模型复杂度。还可以设置模型参数检查点，防止训练过程中出现错误导致前功尽弃。

第五步：模型微调与推理
训练好的基础大模型可能不能直接用，还得进行微调。比如把通用大模型微调成医疗大模型，就得用医疗数据再训练一次。微调完后进行推理，要注意 GPU 显存容量，要是不够可以用存储一体的分离式 KV-cache 设计来提升性能。

技巧一：善用免费资源
芝士饼无限使用主流大模型，能帮咱们节省不少成本。可以多尝试不同模型，看看哪个在自己的场景下表现最好。

技巧二：分阶段训练
要是数据量特别大，可以分阶段训练。先训练基础模型，再用特定领域的数据微调，这样能提高训练效率。

技巧三：用户反馈驱动优化
模型上线后，收集用户反馈，根据反馈优化知识库和模型参数。比如用户觉得某个问题回答不准确，就检查知识库是否有相关资料，或者调整模型的训练数据。

注意事项一：数据安全
上传到芝士饼的资料可能包含敏感信息，要做好数据加密和权限管理。比如设置不同用户的访问权限，防止数据泄露。

注意事项二：遵守法律法规
训练模型用的数据要合法合规，不能侵犯他人知识产权。比如不能用未经授权的图片、文本作为训练数据。

芝士饼应用广场为开发者提供了强大的 AI 应用搭建能力，通过合理的知识库管理和模型训练，能打造出更贴合需求的 AI 应用。咱们在实操过程中要多尝试、多总结，不断优化应用效果。相信大家都能在芝士饼平台上开发出令人惊艳的 AI 应用！

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