共享被困数据可将其从孤岛中解放出来，并员开放。然后，它允许您以普遍可访问的方式为 llm 打下基础，或添加所需的上下文信息，以磨练生成式 ai 查询。因此，当您需要总结财务报告或培训客户服务代理时，使用实时数据的 llm 将为您的团队带来更高的性能和准确性。由于它以您自己的数据为基础（来自财务报告、销售或营销活动结果、人力资源历史记录等），因此 llm 将拥有更多可供使用的背景信息。
salesforce ai 高级副总裁 jayesh govindarajan 表示：“想象一下，所有这些涉及多种场景和角色的数据都可以供您使用。如果所有这些数据都可以有效地用作 llm 的背景，以及完成任务的提示或指令，那不是很好吗？”
销售电话的结果是否有利于营销？客户服务查询是否有利于 it 开发？答案都是肯定的。通过这 银行数据 种方法，您可以解锁整个公司极其有价值的信息共享。
“组织可以专注于他们已经了解和信任的数据，最重要的是，他们拥有这些数据，这有助于避免版权、毒性和不可预测性等众多陷阱，而这些陷阱往往会削弱生成式人工智能部署的可靠性，”领导其人工智能研究团队的salesforce 首席科学家 silvio savarese说道。“而且由于这些数据集紧密集中在特定领域的任务上，因此它们可以训练强大的专用模型，这些模型可以完成通用替代方案无法完成的事情。