15章-AI人人必修-提示词工程+大模型多场景实战（丰富资料)

在大模型角度来讲，下游业务足够丰富。长期而言，开源必然会更加灵活、成本更加低，能够更加普惠使用。闭源模型更多会走向高效果、高价值、高效率三个方向。未来，开源模型会逐步成为应用主流，而闭源模型会在特殊领域和行业当中所体现。 什么是大模型的数据工程？现在大家去做GPT模型或者BERT等模型，都会有两个方向。第一个是以模型为中心，不怎么关注数据，不断地优化模型的结构；第二个是以数据为中心（Data-Driven），也是目前做算法的一个共识，算法本质上是在做数据，核心是说模型不变，通过改进数据质量来提升模型效果，不断提升训练数据的质量。 在数据处理层面，大模型可以帮助传统的ETL过程简化难度，提高实时交互效率。在数据分析层面，大模型可以替代拖拽交互方式，让业务用户用更简单、更高效的方式以自然语言形式与底层数据交互，来构建需要的报表和看板。 在行业应用层面，大模型可以真正发挥对行业知识的理解能力，与具体数据结合，形成具针对客户、特定项目、指标体系的输出，再加上数据准备，可能直接输出标准化的项目成果。接下来会这三个层面依次展开，分别对大模型能力进行讲解。