指标体系与大模型结合的最新进展与效果分析
本期我们的话题将围绕“指标体系实践与趋势”展开。
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讨论话题：● 指标体系与大模型的结合，成熟度如何？效果如何？可以节省多大的人力，或者扩大多大的用户范围？可以从指标衍生加工、自然语言找数、自然语言取数、自然语言分析等场景入手。● 指标体系与大模型结合的趋势如何，预计一年内能达到什么水平？● 如果是公司领导还对数据的价值存疑的时候，指标体系应该怎么做，从哪里入手，可以快速的展现价值？● 大家在做指标体系，是在什么情况下开始的呢？当时的公司环境、业务环境、技术环境、数据环境等，是哪些因素促进了指标体系的开始？● 在做指标体系的过程中，遇到的最大的困难是什么呢？● 指标体系怎么评估效果？● 指标和标签的关系是什么？有的产品经理跟datafun说，标签就是指标。● 指标体系会涉及到埋点、数仓建模的更改么？这个时候应该怎么处理？
对谈嘉宾介绍：
温岩 快手电商 数据内容产品负责人
个人介绍：曾在多家一线互联网公司任职，具备多年大数据产品建设经验，目前就职于快手电商数据团队，负责整体业务的数据内容产品建设工作，包括指标体系设计、埋点体系和管理驾驶舱类型的数据产品，职业生涯中曾多次主持大型数据内容产品及治理专项，并取得了较为理想的效果。
张升涛 理想汽车 智能云 AI算法专家个人介绍：京东 -> 金山软件 -> 迅雷网络 -> 理想汽车 从事AI研究和应用13年，开发和推广了京东个性化推荐第一版，金山软件智能运维系统，迅雷网络推荐系统，目前在理想汽车致力于多模态生成式大模型的应用和推广。主导“理想5C超充场站”智能部分开发应用，以及KG+LLM企业级产品的研发落地。