其中腾讯云 ES RAG 方案的数据向量化能力和腾讯云 ChatBI 对话式数据分析技术是 AI 原生云建设从模型到应用过程中关键的数据提效工程工具，帮助企业实现数据的高效利用。
报告主要洞察：
（1）AI 原生时代全面到来，大模型成为新技术基石。
根据 Gartner 预测，到 2026 年，超过 70% 的独立软件开发商（ISV）将在其软件产品中嵌入生成式 AI 的能力。大模型作为AI原生时代的核心技术，将引领全新的应用场景和商业模式。
（2）AI 原生云平台是 AI 原生时代发展的重要基石。
新一代 AI 原生云平台需要具备承载广泛参与者、大规模模型训练、高效能集群调度、全域数据检索、开发增质、内容质量与安全等关键能力，为 AI 应用开发提供坚实的基础设施和平台支撑。
（3）腾讯云 AI 原生云平台架构助力企业迈入 AI 原生时代。
随着数据量达到 PB 级甚至 EB 级，传统的计算引擎在处理海量数据时难以保持高效的性能。计算任务经常因为数据量过大而导致处理速度缓慢，延迟增加，严重影响业务决策的及时性和准确性。
01
腾讯云 AI 原生云平台架构
助力企业实现 AI 原生应用落地
从模型到应用需要以工程工具为桥梁，数据提效工程工具是其中的重要组成部分。数据提效是通过优化数据处理流程、提升数据质量、引入先进技术辅助数据分析等方式，实现数据的高效利用，从而加快决策速度，提高用户运营效率和市场竞争力。
在 AI 原生时代，数据向量化和 NL2SQL 对话式数据分析技术是数据提效的两大关键技术。
02
腾讯云 ES
（Elasticsearch Service）
腾讯云 ES 提供了强大的云端 AI 增强能力，包含了实现 RAG 所需的所有功能的综合性引擎，支持在统一技术栈中完成文本和向量的混合搜索，实现自然语言处理和大模型的集成，让用户具备由AI驱动的高级搜索能力，为搜索和分析带来全新体验。
它能很好地解决落地生成式AI过程中所面临的幻觉、知识停滞和数据安全等问题，满足AI原生时代对数据检索新的要求。
（1）低门槛：一站式向量检索平台，在 ES 独立技术栈一站式完成：向量生成->向量存储/索引->向量检索，大幅度降低企业算法工程接入复杂度和成本。
（2）高性能：全球首个支持 GPU 的 ES 服务，支持百万级QPS、千亿级向量规模，成熟稳定的分布式高可用架构、灵活弹性伸缩，简单易用的Restful API、强大的检索能力。
（3）更精准：独有的向量和文本混合搜索能力，使用已有的 _search API ，结合全文检索，轻松实现多路召回、混合打分、Faceting 聚合分析能力，提升搜索准确性。
（4）更智能：集成 LangChain ，以帮助构建复杂的数据管道和生成式 AI 应用程序，通过 API 与 LLM 大模型集成（如 OpenAI 的 Chat-GPT ）
（5）专有机器学习节点：支持上传、管理、部署向量模型，高效完成向量生成，有效提升向量推理能力，同时与数据节点隔离，保障在线检索业务稳定性。
03
腾讯云 ChatBI
ChatBI 对话式数据分析技术，是用户数据提效征途最后一公里。这种对话化分析的实现，不仅极大地简化了数据分析的流程，更打破了以往数据分析需求排期的瓶颈，为用户的数据驱动决策提供了强大的助力。
腾讯云 ChatBI 是基于生成式 AI 技术的数据分析工具，通过对话式交互降低数据分析门槛，提高数据分析效率。即使没有数据分析基础的用户，也能通过自然语言提问快速获取数据洞见。
（1）便捷性：系统采用敏捷自助式设计，使用者仅需通过简单对话即可完成原本复杂的数据分析过程，并支持多终端（小程序/ H5 /PC），随时随地进行数据分析。
（2）智能性：基于数据分析专用的大模型，精准识别自然语言提问的语义，支持上下文连贯的多轮对话和智能追问。
（3）自定义：具备业务学习能力，支持用户自定义行业知识库。
04
应对 AI 原生时代的挑战
在AI原生时代的全面到来对云平台提出了新的挑战。自动化部署、模型精调、向量化技术、高效能集群调度、兼容性和可扩展性、降低幻觉等问题需要新型AI云平台不断革新和优化。
腾讯云通过全栈安全防护、智能自动化运维、高性能存储和网络传输等一系列技术解决方案，有效应对这些挑战，为用户提供坚实可靠的云服务支持。
05
未来展望
《AI 原生云建设与加速指南》不仅是一份技术指南，更是一份行动的蓝图，它指引着我们如何在 AI 原生时代中找到价值、成本和风险的最佳平衡点，引领行业发展。
展望未来，AI 原生时代的云平台将成为推动各行各业创新和发展的核心动力。腾讯云平台，凭借基于 AI 原生应用的全面升级，将继续致力于技术创新和服务优化，为全球企业提供轻快、易用、智能的大数据等云服务解决方案，助力企业在 AI 原生时代中获得更大的成功。
