长态势。 01 AIGC全生命周期管理 基于PieCloudML，为企业构 建统一的MaaS框架和AIGC开 发框架，对模型和AI Agent进 行高效管理。 03 案例分享 基于PieDataCS的用户案例实 践，从基础的数据底座到 AIGC应用全场景覆盖。 04 中国AGI发展趋势 中国AGI市场融资非常活跃，AGI顶级人才非常欠缺，整 个市场将长期保持快速增长态势。 AIGC应用组织 AIGC全生命周期管理 AIGC应用的全流程优化 AIGC全生命周期管理 AIGC应用最佳优化方案 案例分享 基于PieDataCS的用户案例实践，从基础的数据底座到 AIGC应用全场景覆盖。 04 案例分享 某大型央企的数据底座项目 案例分享 某金融客户的AIGC应用实践 THANKS

国内虚拟数仓和eMPP技术提出者，不断在数据计算引擎方向进 行创新，全面拥抱AI技术趋势。 目录 • 大模型应用和RAG • 向量近似搜索和向量数据库 • PieCloudVector架构设计与挑战 • 案例介绍 大模型 检索增强生成(RAG) 使用大模型可以构造问答，聊天等应用，但同时也存在以下问题 • 数据时效 - LLM训练数据有截止日期，不包含最新信息，无法准确回答相关信息 • 私域数据 - gpu搜索的特殊路径 • 避免并发调用gpu • 查询请求按批单线程提交 PieCloudVector • 兼容国产硬件和操作系统 PieCloudVector • 通过信通院测试 案例分析 - 东吴证券秀财gpt • 采用自研大模型东吴秀财GPT + LangChain开发框架 + PieCloudVector向量数据库构建了AIGC应 用平台，接入了交易应用的结构化数据和非

schema、tables、views、functions 等。 4.4 加载数据 1. 在加载数据前，需要回到数据洞察界面，先创建所需要的数据表和/或对应的 schema。接下来的 步骤，可以参考以下的实际案例。 假设在一个公司数据库中，需要创建以下六张表，根据它们的类别存放在三个不同的 schema 下。 2. 以 “员工信息表” 为例，点击选择目标数据库 “公司数据库”

实时产⽣交易信号以自动执⾏交易。这种数据驱动的量化交易策略可以更快地对市场 变化进⾏响应。 机器⼈顾问： 根据个⼈需求和偏好实时提供⾦融建议，提⾼了获取建议的便利程度，降低了获得服务的成本。GPT 可以学习⼤量历史案例和研究报告，在此基础上，它可以总结出投资策略与建议。用户可以直接使用 这些建议，或根据实际情况进⾏适当调整，这可以极⼤提⾼⼯作效率。 ⾦融市场情绪分析： 对投资相关的⾔论和情绪表达等数据进⾏深