当你尝试使用文本生成 AI 解决结构化数据问题时，你投资的数据湖就变成了'污水池' 。 " —— Bill Inmon 根据 Gartner 的研究， 85% 的大数据项目都失败了。2023 年，规模达 152 亿美元的数据湖市场 增长了 20% 以上，但大 多数企业却无法从文本数据中提取价值。 "数据仓库 之 父" Bill Inmon 将这些失败的实施称为 "污水池" 和 "数据沼泽"。 这就是为什么你现在的方法不起作用的 原因。那么，什么才是有效的呢？ 大语言模型的陷阱正在耗尽预算 供应商一直在推销同样不完善的解决方案："只需将 ChatGPT 添加到您的数据湖中！" 这个建议会让你付出高昂的代价。 ChatGPT 每天要花费 70 万美元 才能维持运营。对于中型应用程序，企业实施 每月的运行成本为 3,000 至 15,000 美元 。对于处理 10 万次以上查询的组织来说，仅 API 成本 每月就高达 3,000 至 7,000 美元。 这还不包括基础设施开销。 但成本并不是真正的问题，根本问题更为严重。 ChatGPT 生成的是文本，而不是 结构化 数据 当您分析 10,000 张客户支持票时，您 ...