根据您提供的信息，以下是对RAG（检索增强生成，retrieval augmented generation）技术及其在大数据与AI融合中的价值的分析：
RAG风口十问：大数据与AI的价值落地与炒作
1. Data 加 AI 真有价值吗？
- 回答：是的，大数据与AI的结合确实有价值。AI大模型在处理简单、重复性任务上效率显著，而在企业级应用和专业场景下，结合RAG技术的大模型同样能提升效率，解决实际问题。
- 分析：RAG技术能够充分利用企业积累的大量数据，提升数据应用效果。
2. 为什么大数据“不够火”？
- 回答：大数据技术本身非常重要，但被大模型的光环所遮盖。构建大模型需要数据、算法和算力，而数据收集、处理和清洗是关键。
- 分析：数据和AI相辅相成，数据质量对AI模型性能至关重要。
3. 为什么数据质量很重要？
- 回答：数据质量对训练大模型至关重要。数据清洗可以降低计算资源消耗，而大数据系统在数据收集、清洗和模型训练中扮演重要角色。
- 分析：腾讯云提供了从数据收集到模型训练的全流程支持，确保数据与AI深度融合。
4. 企业如何更好地应用AI？
- 回答：企业可以通过AI挖掘数据标签之间的关系，生成商业洞察。AI还可以处理复杂的操作流程和知识管理，提升效率和决策能力。
- 分析：AI在数据分析、优化数据处理流程、自动检测代码错误等方面具有巨大潜力。
5. AI+Data 能否超越Excel？
- 回答：AI有可能通过简化操作过程和扩大数据处理能力超越Excel。
- 分析：AI可以通过自动化分析过程和云计算能力来提升数据分析效率。
总结
RAG技术及其在大数据与AI融合中的应用正逐渐被认可，它不仅能够帮助企业提升效率，解决实际问题，还能推动数据分析技术的发展。尽管存在一些挑战，如数据质量和处理方式，但大数据与AI的结合无疑具有巨大的潜力。
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