摘要：随着大数据时代的到来，数据的价值日益凸显，而如何从海量数据中提取有价值的信息成为了一个挑战。AI大模型的出现，为大数据领域带来了新的机遇和变革。本文将探讨大模型在大数据领域的应用场景，以及当前落地的情况。

• 大模型在大数据平台开发的应用场景‍‍‍

• 大模型在大数据开发落地情况‍‍‍‍‍‍‍

  ‍

01

—

大模型在大数据平台的应用场景‍‍‍‍‍

大数据平台在开发使用的过程中面临三大难题。以京东的大数据开发平台为例。

第一难：数据开发难

问题描述：面对数百张表和成千上万的大数据开发任务，业务逻辑复杂，导致数据开发效率低下。

第二难：数据运维难

问题描述：日常运维实例超过90W+个，报错量达到1000多个，开发任务和报错量都很大。

第三难：使用数据难

问题描述：数据集市和数据产品超过20万个，检索困难，数据处理环节长，包括采集、存储、计算和管理治理。

基于这样的问题，期望大模型在传统的大数据平台的基础上构建DATA+AI的大数据平台，形成智能数据应用。

大模型赋能数据开发链路：

在大模型赋能数据开发链路的过程中，基于上面的三个问题，数据智能助手可以解决三方面的问题。

第一：大模型使用自然语言检索数据资产

解决方案：

1、自然语言查询：利用大模型的理解能力，允许用户通过自然语言查询数据资产，如“找出过去一年销售数据中增长最快的产品”。

2、语义搜索：大模型能够理解查询的上下文和语义，提供更为精确的搜索结果。

3、智能推荐：根据用户的查询历史和行为模式，智能推荐相关的数据资产。

4、自动标签生成：大模型可以自动为数据资产生成描述性标签，便于检索和分类。

第二：大模型辅助开发调试和测试

解决方案：

1、代码自动生成：大模型可以根据开发需求自动生成或补全代码，减少手动编码工作。

2、智能调试：在开发过程中，大模型提供实时反馈和建议，帮助开发者快速定位和解决问题。

3、自动化测试：利用大模型生成多样化的测试用例，自动化测试流程，提高测试的覆盖率和效率。

4、性能评估：大模型分析代码和数据流程，提供性能优化建议。

第三：大模型辅助异常诊断

解决方案：

1、实时监控：大模型实时分析系统日志和指标，快速识别异常行为。

2、根因分析：当异常发生时，大模型通过模式识别和因果关系分析，确定问题的根本原因。

3、自动修复建议：基于历史故障案例学习，大模型提供自动修复或缓解措施的建议。

4、预测性维护：通过分析趋势和模式，大模型预测潜在的故障风险，提前进行维护。

通过这些应用，大模型能够在数据开发链路中提供实质性的帮助，提高数据资产的可发现性，优化开发流程，并增强系统的稳定性和可靠性。

02

—

大模型在大数据开发场景落地情况

大模型在大数据开发和应用场景中的落地实践，往往以智能助手的形式出现，以提高效率、简化操作并增强用户体验。以下是一些国内大模型在大数据场景下的应用实例：

1、阿里云DataWorks Copilot：DataWorks是阿里云提供的一个数据集成、开发、治理和智能运维的全链路数据平台。Copilot作为DataWorks的智能助手，可以帮助数据开发者智能生成数据加工流程，提供SQL自动补全和优化建议。

2、京东智能应用助手：京东智能助手集成在京东的大数据平台中，提供自动化的数据开发和运维建议。它可以帮助用户快速理解数据结构，提供查询优化和自动化测试。

3、腾讯云ChatBI：ChatBI是腾讯云推出的一款通过自然语言与用户交互的BI工具。用户可以用自然语言提问，ChatBI会将问题转化为数据查询，并生成图表等分析结果。

4、华为智能数据洞察DataArts Insight：DataArts Insight是华为云提供的一款数据治理和分析工具。它利用大模型帮助用户快速从海量数据中发现有价值的信息，提供智能推荐和自动化的数据分析。

5、星环科技智能分析工具：星环科技的智能分析工具可以帮助用户进行数据探索和智能分析，提供自动化的数据洞察。

6、明略科技智能分析平台：明略科技的平台提供自然语言查询、智能推荐和自动化的数据分析报告。

7、达观数据智能文本分析：达观数据提供文本智能处理服务，帮助用户从非结构化文本数据中提取有价值的信息。

8、电信星辰大模型·软件工厂**：**星辰大模型·软件工厂结合软开流程特点，设计了大模型编程交互新模式，用户无需直接与大模型沟通，只需要关心产品需求与描述文档撰写，跟随软件工厂的步骤指引即可完成软件开发、测试与部署，真正做到所写即所得。星辰大模型·软件工厂提供了项目级别的协作与管理能力，为软件开发提供一站式全流程服务，协助推动项目快速开发迭代。

这些智能助手通过自然语言处理、机器学习和其他AI技术，使得数据应用的交互流程更加简洁，降低了数据应用的门槛，提高了数据处理和分析的效率。随着技术的不断进步，大模型在大数据领域的应用将更加广泛和深入。而目前只有阿里云和京东主要在大数据开发场景进行大模型的应用，而其它的企业主要是在数据应用比如分析等场景进行大模型的应用或者通用的软件开发领域进行落地。

而在国外，也诞生了一些以大模型辅助开发的产品，本文主要介绍几个最新的AI软件开发的产品，主要包括：Babel、Cognition、Blinq IO。

1、Babel 前端代码开发工具

Babel 是一个广泛使用的 JavaScript 编译器，它允许开发者使用最新的 JavaScript 语法编写代码，然后将其编译成向后兼容的 JavaScript 代码，以便在当前和旧版的浏览器或其他环境中运行。以下是 Babel 的一些基本功能和它如何利用 AI 技术促进软件开发的优势：

基本功能：

1、代码转换：Babel 最核心的功能是将 ECMAScript 2015+（即 ES6+）代码转换为向后兼容的 JavaScript 代码，以便在不支持新语法的环境中运行。

2、语法转换：Babel 可以处理新的 JavaScript 语法，如箭头函数、类、模块导入导出等，并将它们转换为 ES5 语法。

3、插件系统：Babel 提供了一个强大的插件系统，允许开发者添加新的功能或对代码转换过程进行定制。

4、预设配置：Babel 允许使用预设（presets），这些预设包含了一组插件，用于支持不同的 JavaScript 版本或环境。

5、代码压缩：Babel 可以与各种代码压缩工具（如 UglifyJS）配合使用，以减小最终代码的体积。

6、源码映射（Source Maps）：Babel 生成源码映射文件，帮助开发者在转换后的代码中追踪原始源代码的位置，便于调试。

7、集成开发环境支持：Babel 可以集成到各种开发环境中，如 Webpack、Browserify、Rollup 等。

AI促进软件开发的优势：

尽管 Babel 本身不是一个 AI 产品，但它可以通过以下方式与 AI 技术结合，促进软件开发：

1、代码生成：AI 可以用于生成样板代码，减少开发者的重复工作。Babel 可以处理这些由 AI 生成的代码，并将其转换为兼容的格式。

2、智能错误检测：AI 工具可以集成到 Babel 的插件系统中，提供更智能的错误检测和代码质量分析。

3、自动化重构：AI 可以帮助识别代码中的模式，并建议或自动执行重构，以提高代码质量和可维护性。Babel 可以处理这些重构后的代码。

4、个性化编程辅助：AI 可以根据开发者的编码习惯和偏好，提供个性化的编程建议。Babel 可以作为这些建议实施的工具。

5、自然语言处理：AI 可以通过自然语言处理（NLP）技术理解开发者的意图，并将其转换为相应的代码。Babel 可以处理这些代码并确保它们在不同环境中的兼容性。

6、预测性代码补全：AI 可以预测开发者接下来可能编写的代码，并提供补全建议。Babel 可以确保这些补全代码的正确转换。

7、代码搜索和替换：AI 可以帮助开发者在大量代码库中快速定位和替换代码。Babel 可以确保替换后的代码在不同环境中的兼容性。

总的来说，Babel 作为一个编译器，它的主要功能是代码转换和兼容性处理。而 AI 技术可以增强这些功能，提供更智能的编程辅助和代码管理，从而提高开发效率和代码质量。

产品链接：‍‍‍https://babeljs.io/

2、Cognition AI 软件工程师

Cognition AI 的 AI 软件工程师 Devin 是一个旨在与人类工程师协作的人工智能代理。 Devin 具备以下一些功能：

1、代码编写：Devin 可能能够帮助编写代码，自动化软件开发过程中的某些步骤。

2、代码审查：AI 可以被训练来审查代码，检查潜在的错误、不一致或改进的机会。

3、bug检测：通过分析代码模式，Devin 可能能够识别和修复软件中的bug。

4、测试自动化：Devin 可能能够自动生成测试用例，执行测试，并报告软件的缺陷。

5、文档生成：AI 可以帮助生成或维护技术文档，确保代码与文档同步更新。

6、项目管理：Devin 可能能够协助项目管理，包括跟踪任务进度、安排里程碑和协调团队任务。

7、设计建议：AI 可以提供设计建议，帮助改进软件架构和性能。

8、语言理解：Devin 可能能够理解自然语言请求，并将其转化为实际的代码或操作。

9、持续集成/持续部署（CI/CD）：AI 可以协助自动化构建和部署流程，提高软件交付的速度和质量。

10、协作：AI 可以与人类工程师进行交流和协作，理解任务需求并提供帮助。

11、知识库构建：Devin 可能能够构建和维护一个知识库，用于存储最佳实践、常见问题解答和历史数据。

12、性能优化：AI 可以帮助识别代码中的性能瓶颈，并提出优化建议。

13、安全性分析：Devin 可能能够分析代码中的安全漏洞，并提供修复建议。

产品链接：https://www.cognition.ai/get-started

3、Blinq IO Saas 测试自动化平台

Blinq IO 是一个基于 SaaS 的测试自动化平台，它利用生成式人工智能（Generative AI）来执行测试工程师的工作，实现自动化测试流程。以下是 Blinq IO 平台的主要功能和它如何利用人工智能技术：

平台功能：

1、自动挑选测试任务：平台能够识别并挑选出管道中的测试任务。

2、在现有测试基础设施上执行：它能够在现有的测试基础设施上执行这些测试任务，无需额外的设置。

3、自动编写测试用例：平台能够根据软件的需求自动编写必要的测试用例。4、分析测试结果：测试执行后，平台能够分析测试结果，识别通过和失败的测试。

5、迭代优化测试过程：平台会根据测试结果反复迭代测试过程，直到达到完美状态。

6、无需人工干预：整个测试过程无需人工干预，完全由 AI 自主执行。

利用人工智能的功能：

1、生成式 AI：平台使用生成式 AI 来创建测试用例，这意味着 AI 能够基于现有的数据和模式生成新的测试场景。

2、自主执行：AI 能够自主地执行测试任务，包括设置测试环境、运行测试和收集结果。

3、智能分析：AI 对测试结果进行智能分析，识别潜在的问题和缺陷。

4、持续学习和改进：平台通过机器学习算法不断学习和改进，以提高测试的准确性和效率。

5、自动化重构：AI 能够根据新的软件更新和测试结果自动重构测试用例，确保测试的持续相关性。

6、预测性测试：利用 AI 的预测能力，平台可能能够预测潜在的测试场景和缺陷，从而提前进行测试。

7、无缝集成：平台设计为与现有的测试基础设施无缝集成，这意味着它可以与现有的工具和流程一起工作，无需重大更改。

Blinq IO 的 AI 测试平台通过自动化和智能化的方式，提高了软件测试的效率和质量，同时减少了对人工测试工程师的依赖。

产品链接：https://blinq.io/product/

总结一下，目前把大模型应用到大数据开发领域落地实践一般是自身已经有数据平台，大模型作为辅助开发助手的形式出现，而在数据分析领域，大模型可以发挥更多的优势，国内外将大模型应用到软件开发行业的作为一个独立的产品的公司相比应用到法律，医疗，营销等其它行业相对要少很多。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉[CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）]()👈

学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓