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随着人工智能技术的爆发式增长，企业级应用对AI大模型的分析、推理、生成等能力需求日益迫切。然而，传统模型面临“数据孤岛”困境：大量关键业务数据分散在本地系统、专有数据库或第三方服务中，难以通过简单的提示词直接注入模型，导致模型理解受限、决策质量不足。更严峻的是，对于涉及隐私或合规要求的数据（如企业财务信息、医疗记录等），直接暴露给云端模型存在显著安全风险。如何打破数据壁垒，同时确保敏感信息的安全可控，成为AI落地的核心挑战。
随着人工智能技术的爆发式增长，企业级应用对AI大模型的分析、推理、生成等能力需求日益迫切。然而，传统模型面临“数据孤岛”困境：大量关键业务数据分散在本地系统、专有数据库或第三方服务中，难以通过简单的提示词直接注入模型，导致模型理解受限、决策质量不足。更严峻的是，对于涉及隐私或合规要求的数据（如企业财务信息、医疗记录等），直接暴露给云端模型存在显著安全风险。如何打破数据壁垒，同时确保敏感信息的安全可控，成为AI落地的核心挑战。
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