大模型实战：数据驱动与行业应用的AI新趋势

本资源主要聚焦于"AI人人必修"中的一个重要主题——大模型在不同场景下的实战应用与数据工程。首先，从大模型的角度来看，开源模型由于其灵活性、低成本和普适性，未来将逐渐成为主流，而闭源模型将在专业领域和特定行业中继续发挥重要作用。大模型的数据工程则是围绕模型和数据这两个核心展开的，分为以模型为中心和以数据为中心两种策略。前者侧重模型优化，后者强调通过提升数据质量来增强模型性能。 在数据处理层面，大模型能简化传统ETL（Extract, Transform, Load）过程，提高实时数据处理和交互效率，使得业务用户能以自然语言进行交互，快速构建报表和看板，极大地提升了用户体验。在数据分析方面，大模型提供了非拖拽式的交互方式，使得分析更为直观和高效。 行业应用上，大模型结合行业知识，能够生成针对客户、项目和指标体系的定制化输出，结合数据准备，直接输出标准化的项目成果，这对于企业决策和业务流程优化具有显著价值。此外，通过生成式人工智能技术，如自然语言处理（NLP）和预训练模型（如GPT和BERT），可以为元宇宙提供丰富的内容创意，推动元宇宙的创新和发展。 为了更好地利用大模型，还介绍了自定义错误类型的概念，如示例中的`MyErr`结构，展示了如何通过实现`Error`方法将其转换为标准错误类型。这在编程中是非常实用的，有助于代码的统一处理和错误管理。 本资源深入探讨了大模型在数据工程、实时交互、行业应用以及元宇宙开发等方面的应用，并提供了实际操作和案例，对于希望掌握AI技术的人来说，是一份非常有价值的参考资料。