2026年旗杆行业采购优选指南：不锈钢/锥形/电动旗杆品质阵营 - 深度智识库
2026/1/19 15:07:22
本文详细介绍了大模型在27个领域的应用场景，包括文本结构化处理、文档比对、内容审核、人岗匹配、语音识别等核心技术，覆盖AI警务、政务、医疗、教育等多个行业。同时提供大模型本地私有化部署、RAG知识库构建、LLM微调等服务，支持企业级应用和定制化开发，为企业和开发者提供全面的AI解决方案。
应用场景
1）自动结构化数据
应用于深度挖掘文本、音视频、图像、办公文件中的高频词、人物、价格、甲乙方、指标参数、时间、地名、企业名称、专有名词、主题、热点、话题、正负面情感等，自动对其打上数据标签等功能，将企业原有历史沉淀海量无序的内容结构化处理，实现更精准的检索、分类、搜索、推荐能力。系统标签覆盖上百个大类、过万个小类，通用场景主题标签600+，行业关键词标签百万级。同时提供模型训练工具，边标边训练可进一步降低成本。
2）文档智能比对
依托OCR、自然语言处理、知识图谱等技术，在合同处理场景提供交易签订、合同审查、合同归档管理等应用服务；目前支持扫描件、Word、PDF等多种文档格式，能自动抽取文档的关键信息、对比文档之间的差异、审核文档潜在风险、识别提取文档中的表格。现已广泛应用于金融、制造、通信、法律、审计、媒体、银行、政府等多种文字密集型行业，赋能企业文档流程化、自动化、智能化处理。
3）内容合规审核
支持涉黄、涉政、暴恐、辱骂、广告、灌水以及自定义合规审核，运用接视频解码、自然语言处理、图像识别、语音识别、标点恢复等多项目技术完美的结合，可以很方便的将网页、文件、文本、声音、图像中的文本内进行抽取与自动识别。采用线上大量无监督训练语料，对文本内容进行安全分类。支持用户自定义标签提供训练、评估工具，可快速完成模型的调研和训练。
4）人岗精准匹配
基于大数据及机器学习建模。自动快速，抽取候选人信息，对企业用户的筛选要求进行深层理解，给企业HR推送合适的候选人。并对简历进行关键信息提取，构建人才画像，匹配精准岗位，协助HR完成招聘流程，提升工作效率。
5）热线电话分析
针对政府、企业等热线电话场景，提供语音数据做智能降噪，并借助NLP多种技术能力组合，实现表单填写、信息检索、工单分类等任务，形成有效对话文本，并且自动填写表单，实时推荐工作人员问题的答案、检索结果，强化客服人员处理能力，提升用户满意度。
6）地址自动修复
精准提取文本中缺失地址信息以及抽取特征性的地址信息，并按省、市、区、街道、详细地址的格式结构化输出，通过自然语言处理辅助地址识别，生成标准规范的结构化信息，大幅提升辖区内政府、公安、执法、企业效率。
7）评论观点抽取
将网络评论、商品评价、客服电话中的信息快速建立正负面评论观点，针对企业服务或产品的用户评论场景，帮助企业精准、全面地理解用户想法，快速构建基于评论的数据分析系统，提供自动分析评论观点等功能，支持产品优化和营销决策，同时辅助用户进行消费决策。
8）自动会议记录
通过语音识别技术，可以将发言人的原话准确无误地转换为文字，减少人为的听写错误。采用语音转文字技术可以实现实时转换，确保记录的完整性。
9）合同自动抽取
适用多样化合同文本，通过自然语言处理、深度学习算法技术，对合同文本如客户名称、金额、签约时间、履约条款、产权主体等信息结构化抽取。
10）招标自动抽取
智能化完成招标文件解析，自动化抽取采购单位、项目名称、项目编号、采购时间、招标金额、招标主体、标的等字段的抽取，辅助投标文件复查，提升中标率。
11）法律文书抽取
抽取司法裁判文书中事实认定的实体，例如：原告，被告，法庭，开庭时间，案由，案件编号。同时用户可以自定义抽取的范围(schema),例如：事发地点，律师，审判长。
12）简历自动抽取
简历信息抽取目前标注类别包括：姓名、出生年月、性别、电话、最高学历、籍贯、落户市县、政治面貌、毕业院校、工作单位、工作内容、职务、项目名称、项目责任、学位、毕业时间、工作时间、项目时间共18个字段。
13）文字转语音
基于业界领先的深度神经网络技术，提供高度拟人、流畅自然的语音合成服务，让您的应用、设备开口说话，更具个性。
14）以图搜图
根据图像搜索视频是指通过图像识别技术，在视频内容中搜索与图像相关的内容。这种技术可以帮助用户快速找到他们感兴趣的图像和视频，并从中获取更多信息。
15）自动翻译(支持99种语言)
通过一个简单的API调用，构建应用程序、网站、工具或任何需要多语言支持的解决方案，其完全使用attention机制来实现序列到序列的建模，具有计算复杂度小、并行度高、容易学习长程依赖等优势。
16 ）多层级多标签文本分类
自动分析出含有两个或两个以上的类别，多个类别具有不相互排斥的属性。例如，新闻一篇文本具有 事件分类 、行业分类 和 文章分类 三个标签。
17 ）命名实体识别
识别文本中具有特定意义词(实体),主要包括人名、地名、机构名、专有名词等，识别标签分类已达到91种，例如:人物类实体、组织机构类、位置方位、医药学术语、人物概念、医疗卫生机构，等。
18 ）地址自动补全
对输入地址缺失的行政区划以及路名路号进行补全，并且将对输入的地址进行结构化解析，将一整段长地址按照省，市，区，路，街，最终精确到POI来进行结构化分解。
19 ）中心思想&主题抽取
用户输入多短文本，系统将会把一段或多段文字内容中心思想自动计算抽取，可以使用到舆情系统中的事件分析，例如，自动分析某一天不同时间段网络舆论中网民的主要观点。
19 ）文本自动摘要
利用人工智能算法，自动抽取文本中的关键信息并生成指定长度的文本摘要。可用于新闻标题生成、科技文献摘要生成和商品评论摘要等。用户还可以设定摘要生成比例。
20 ）相似文章合并
用户输入一段短文本内容，将会对与多个相似文本比对，并且会根据相似度进行排序，用户也可以在引擎中自定义目标数据库。
21 ）企业级私域GPT
基于GPT大语言模型可以让用户上传自己专属的知识库，用户可建立离线运行的本地知识库问用系统，打造用户自己专属的GPT智能对话机器人。
22 ）高频词提取
通过对文本内容进行深度分析，提取出文本内容中的关键信息，为用户实现诸如新闻内容关键词自动提取、评论关键词提取等提供基础服务。
23）文本自动纠错
识别文本中有错误的片段，进行错误提示并给出正确的建议文本内容，支持用户自定义文本内容纠错。
24）图像识别
识别动物、植物、商品、建筑、风景、动漫、食物、公众人物等10万个常见物体及场景，适用于图像检索、图像检测等图像处理中的多个应用领域。
25）光学字符/OCR识别
通过领先的深度学习技术，对各种表格，图片，文档、证件、面单等多种通用场景进行快速、精准的检测和识别，支持简体中文/繁体中文/英文/数字/西欧主流语言/东欧主流语言等共52种语言，同时支持印刷体、手写体、倾斜、折叠、旋转等。
26）文字数字验证码识别
验证码秒级返回，人工智能自我学习自我完善识别系统字符，告别低效人力获取验证码，可通过API接口获取验证码识别结果。
27）滑块验证码识别
滑块验证码破解通常涉及编写自动化脚本，模拟用户拖动滑块的行为，告别低效人力获取验证码，可通过API接口获取验证码识别结果。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
3、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
4、大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
适用人群
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。