데이터 기반 의사 결정은 개인 또는 조직의 목표와 가치를 달성하기 위해 데이터 분석 및 통찰력을 기반으로 효과적인 의사 결정을 공식화하고 실행하는 것을 말합니다. 데이터 기반 의사 결정에는 의사 결정의 객관성, 효율성, 품질 및 추적 가능성을 개선하고 개인 또는 조직의 혁신, 경쟁력 및 지속적인 개선을 촉진하는 것과 같은 많은 이점이 있습니다. 또한 데이터 문화, 데이터 기능, 데이터 거버넌스 및 데이터 플랫폼을 확립하고 데이터 수집, 통합, 분석, 프레젠테이션 및 응용 분야의 문제를 해결해야 하는 등 데이터 기반 의사 결정에는 많은 어려움이 있습니다.

Web3 및 AI 기술은 데이터 기반 의사 결정을 위한 새로운 가능성과 기회를 제공하는 두 가지 파괴적인 기술 트렌드입니다. Web3는 데이터 보안, 투명성 및 자율성을 실현할 수 있는 블록체인, 분산화 및 암호화 경제를 기반으로 하는 차세대 인터넷을 말합니다. AI는 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리와 같은 기술을 기반으로 데이터의 이해, 생성 및 응용을 실현할 수 있는 인공 지능을 의미합니다.

Web3와 AI 기술을 결합하여 데이터 기반 의사 결정의 새로운 생태계를 구축할 수 있으므로 누구나 데이터 제공, 공유, 분석 및 응용에 참여하고 개인 디지털 및 지능형 생활을 실현할 수 있습니다. 이 생태계에서 우리는 LLM+벡터 데이터베이스+Langchain 기술의 조합을 사용하여 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. LLM은 텍스트를 효율적이고 정확하며 다양하게 처리할 수 있는 대규모 언어 모델(Large Language Model) 기반의 자연어 이해 및 생성 기술을 말합니다. 벡터 데이터베이스는 숫자에 대해 빠르고 유연하며 지능적인 쿼리를 수행할 수 있는 벡터 기반의 다차원 데이터 저장 및 관리 기술을 말합니다. Langchain은 이미지, 오디오, 비디오 등을 안전하고 투명하며 자율적으로 식별하고 생성할 수 있는 블록체인 및 AI 기술을 기반으로 한 언어 간 및 영역 간 데이터 상호 통신 기술을 말합니다.

LLM+벡터 데이터베이스+Langchain 기술의 조합을 사용하여 다음 9개의 링크에 따라 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

문제 식별: 관련 가정, 편향 및 위험과 함께 결정의 목적, 범위, 영향 및 기대치를 명확히 합니다.

데이터 수집: 문제의 필요에 따라 적절한 데이터 소스, 유형, 품질 및 수량, 합리적인 데이터 수집 방법 및 도구를 선택합니다.

데이터 구성: 수집된 원시 데이터를 정리, 변환, 병합, 완성 및 표준화하여 데이터의 유용성과 일관성을 개선합니다.

데이터 구성: 수집된 원시 데이터를 정리, 변환, 병합, 완성 및 표준화하여 데이터의 유용성과 일관성을 개선합니다.

데이터 분석: 통계, 기계 학습 및 인공 지능과 같은 적절한 기술과 방법을 사용하여 다양한 수준에서 정렬된 데이터에 대한 탐색적, 설명적, 예측적 및 인과적 분석을 수행하여 데이터 이면의 법칙과 추세를 발견합니다. 상관 관계.

데이터 제시: 차트, 보고서, 대시보드, 스토리 등을 사용하여 분석 결과를 의사 결정자 또는 관련 당사자에게 명확하고 간결하며 설득력 있고 매력적인 방식으로 제시하여 그들이 데이터 정보를 이해하고 소화할 수 있도록 합니다.

데이터 평가: 유효성, 신뢰성, 타당성 및 가치를 확인하고 문제의 요구 사항과 기대치를 충족하는지 여부를 확인하기 위해 분석 결과에 대한 유효성 검사, 해석, 평가 및 피드백을 제공합니다.

데이터 적용: 평가 결과에 따라 실행 가능한 실행 계획을 수립하고 실행 및 모니터링이 용이하도록 구체적인 작업 및 지표로 변환합니다.

데이터 최적화: 애플리케이션 결과에 따라 지속적으로 피드백 정보를 수집하고 문제 정의, 데이터 수집, 분석 방법, 프레젠테이션 방법 등을 조정 및 개선하여 의사 결정 효과 및 효율성을 향상시킵니다.

데이터 공유: 지식 보급, 경험 교환 및 모범 사례를 촉진하기 위해 개인 내부 및 외부의 관련 당사자와 데이터 기반 의사 결정의 프로세스 및 결과에 대해 소통하고 협력합니다.

이 9개의 링크는 문제를 해결하기 위한 개인용 디지털 지능형 응용 프로그램의 핵심입니다. 직업 선택, 상품 구매, 재무 관리 투자, 여행 계획 등과 같은 다양한 시나리오에서 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. Web3 및 AI 기술을 사용하여 데이터 보안, 투명성 및 자율성을 달성할 수 있습니다. , 데이터 이해, 생성 및 적용을 통해 의사 결정 품질과 효율성을 향상시키고 목표와 가치를 실현합니다.

Web3 및 AI 기술에서 데이터 기반 의사 결정의 개인 디지털 및 지능형 애플리케이션 시나리오를 구체적으로 설명하기 위해 직업 선택이라는 예를 들 수 있습니다. 직업 선택은 개인의 관심, 능력, 가치관, 소득, 성장, 만족도 등 여러 측면을 포함하는 중요하고 복잡한 의사 결정 문제입니다. LLM+벡터 데이터베이스+Langchain 기술의 조합을 사용하여 아래 단계에 따라 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

• 문제 정의: 우리의 목표는 우리에게 만족, 행복 및 성취감을 줄 직업을 찾는 것입니다. 우리의 범위는 가능한 모든 직업이며, 우리의 영향은 우리의 미래 발전과 삶의 질입니다. 우리의 기대는 우리에게 맞는 직업을 찾는 것입니다. 성격, 능력 및 가치, 우리의 가정은 서로 다른 직업이 다른 특성, 요구 및 보상을 가지고 있다는 것입니다. 우리의 편견은 우리가 특정 직업에 대한 선입견을 가질 수 있다는 것입니다. 우리의 위험은 우리가 적합하지 않거나 선호하지 않는 직업을 선택했을 수 있다는 것입니다.

• 데이터 수집: 블록체인 기술을 사용하여 네트워크 전체의 데이터 소스에서 데이터를 수집하는 플랫폼을 만들 수 있으므로 개인, 기관, 기업, 정부 등 누구나 데이터 제공에 참여할 수 있습니다. 온라인 경력 테스트, 경력 가이드, 취업 알선, 산업 보고서, 급여 조사, 고용 데이터 등과 같은 다양한 데이터 소스 텍스트, 숫자, 이미지, 오디오, 비디오 등과 같은 다양한 유형의 데이터를 선택할 수 있습니다. 정확성, 신뢰성, 적시성, 관련성, 완전성, 대표성 등과 같은 데이터 품질 및 수량을 기준으로 데이터를 선별할 수 있습니다. 설문지, 인터뷰, 관찰, 크롤러, API와 같은 합리적인 데이터 수집 방법 및 도구를 사용할 수 있습니다. 등. 스마트 계약을 사용하여 데이터를 제공하는 기여자에게 인센티브를 제공할 수 있습니다(예: 토큰 발행).

• 데이터 정리: 수집된 원시 데이터를 구성할 수 있습니다. 예를 들어 중복, 오류 또는 관련 없는 데이터 제거, 데이터를 다른 형식 또는 인코딩으로 변환, 다른 소스 또는 유형의 데이터 결합, 누락되거나 불충분한 데이터 완료, 다른 단위로 데이터 표준화 LLM + 벡터 데이터베이스 + Langchain 기술 조합을 사용하여 데이터를 구성할 수 있습니다. 예를 들어 LLM을 사용하여 텍스트의 주요 정보를 추출하고 벡터 데이터베이스를 사용하여 다차원 데이터를 저장 및 관리하고 Langchain을 사용하여 언어 간 및 도메인 간 데이터 교환을 달성합니다.

• 데이터 분석: 정렬된 데이터를 분석할 수 있습니다. 예를 들어 LLM을 사용하여 텍스트의 자연어를 이해하고 생성하고, 벡터 데이터베이스를 사용하여 숫자에 대한 수학적 연산 및 통계 분석을 수행하고, Langchain을 사용하여 이미지, 오디오, 비디오 등을 분석할 수 있습니다. 시각 및 청각 인식 및 생성. 다음과 같은 다양한 수준의 분석을 수행할 수 있습니다. 탐색적 분석(데이터에 어떤 직업이 있는지 발견), 기술 분석(각 직업의 특성, 요구 사항 및 보상 설명), 예측 분석(각 직업의 발전을 예측) 미래 트렌드와 기회), 인과관계 분석(어떤 요인이 각 직업의 성과와 만족도에 영향을 미치는지 분석) 등 분석을 통해 데이터 이면에 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 어떤 직업이 소득이 더 높고 성장의 여지가 있는지, 어떤 직업이 경쟁 압력과 위험이 더 낮은지 등.

• 데이터 제시: 차트, 보고서, 대시보드, 스토리 등을 사용하여 분석 결과를 명확하고 간결하며 설득력 있고 매력적인 방식으로 제시할 수 있습니다. 예를 들어 LLM을 사용하여 텍스트 또는 음성 요약을 생성하고 제안, 벡터 데이터베이스를 사용하여 숫자 또는 그래픽 순위 및 비교를 생성하고, Langchain을 사용하여 이미지, 오디오, 비디오 등의 예와 사례를 생성합니다. 우리는 데이터 정보를 제시함으로써 우리 자신이나 관련 당사자가 데이터 정보를 더 쉽게 이해하고 소화할 수 있습니다. 예: 각 직업의 장점, 단점 및 적합성 이해, 다른 직업의 장점과 비용 비교, 다른 직업의 실제 상황 및 경험 보기 등.

• 데이터 평가: 제시된 결과에 대해 검증, 해석, 평가 및 피드백을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있으며 시의적절하고 관련성이 있는지 확인하고 데이터 뒤에 있는 논리, 이유, 의미 및 가치를 설명하고 평가합니다. 질문에 대한 데이터의 필요성과 기대에 대한 만족 정도, 피드백 데이터가 자신이나 관련 당사자에 미치는 느낌과 영향. 우리는 평가를 통해 데이터의 타당성, 신뢰성, 합리성 및 가치를 확인할 수 있으며, 예를 들어 어떤 직업이 가장 흥미롭고 능력이 있으며 우리의 가치와 가장 일치하는지 확인하고 어떤 직업이 문제의 요구와 기대를 충족하는지 확인할 수 있습니다. 직업은 우리가 가장 많은 수입, 성장 및 만족을 얻을 수 있는 직업이며, 어떤 직업을 가장 선택하고 추천할지 평가합니다.

• 데이터 적용: 평가 결과를 바탕으로 실행 가능한 실행 계획을 수립하고 이를 특정 작업 및 지표로 변환할 수 있습니다. 개선, 설정 우리가 충족하거나 초과하고자 하는 목표와 표준을 설정합니다. 우리는 데이터 기반 의사 결정을 실제 행동에 적용하고 다음과 같은 효과와 효율성을 구현하고 모니터링할 수 있습니다. 우리는 할당하거나 항목 등

• 데이터 최적화: 애플리케이션 결과를 기반으로 지속적으로 피드백 정보를 수집하고 문제 정의, 데이터 수집, 분석 방법, 프레젠테이션 방법 등을 조정 및 개선할 수 있습니다. 우리가 직업에서 마주치는 문제와 기회에 따라 적절한 데이터 소스, 유형, 품질 및 수량을 재선택하고, 직업에서 발견한 법률 및 추세에 따라 적절한 데이터를 재적용합니다. 기술 및 방법론을 분석하고, 데이터 용도를 변경하고 제시합니다. 우리가 직업상 받는 피드백과 조언을 기반으로 효과적인 형식으로. 우리는 최적화를 통해 데이터 기반 의사 결정의 효과와 효율성을 향상시킬 수 있으며, 다음과 같은 지속적인 개선과 혁신을 달성할 수 있습니다. 달성 또는 목표 및 표준을 넘어서는 등의 수정 또는 개선

• 공유 데이터: 우리는 블록체인 기술을 사용하여 분산 및 협업 데이터 공유 플랫폼을 만들 수 있으며, 우수한 수직 필드 데이터가 공공 벡터 데이터베이스에 입력되어 의료, 교육, 금융, 엔터테인먼트 대기와 같은 인센티브 공유 모델을 형성할 수 있습니다. 우리는 가족, 친구, 동료, 멘토 등과 직업 선택의 이유와 경험을 공유하는 등 데이터 기반 의사 결정의 프로세스 및 결과에 대해 내외부의 관련 당사자와 소통하고 협업할 수 있습니다. 업계 전문가, 동료 및 경쟁사와의 커뮤니케이션 업계 분석에 대한 방법과 통찰력을 교환하고 업계 프로그램 및 결과 적용에 대해 고용주, ​​고객, 파트너 등과 협력합니다. 스마트 계약을 사용하여 공유 데이터의 사용자를 승인하고 감독할 수 있습니다. 예를 들어 액세스 권한 설정, 요금 청구, 추적 및 추적 등이 있습니다. LLM + 벡터 데이터베이스 + Langchain 기술의 조합을 사용하여 평가하고 피드백을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 공유 데이터의 가치와 영향: LLM을 사용하여 데이터 요약 및 제안을 생성하고, 벡터 데이터베이스를 사용하여 데이터 순위 및 비교를 생성하고, Langchain을 사용하여 데이터의 예 및 사례를 생성합니다. 공유를 통해 지식 전파, 경험 교류 및 모범 사례를 촉진하고 영향력과 경쟁력을 확대할 수 있습니다.

결론적으로

데이터 기반 의사 결정은 데이터 분석 및 통찰력을 기반으로 효과적인 의사 결정을 내리고 실행하는 방법으로 개인 또는 조직의 목표와 가치를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. Web3 및 AI 기술은 데이터 기반 의사 결정을 위한 새로운 가능성과 기회를 제공하는 두 가지 파괴적인 기술 트렌드입니다. Web3와 AI 기술을 결합하여 데이터 기반 의사 결정의 새로운 생태계를 구축할 수 있으므로 누구나 데이터 제공, 공유, 분석 및 응용에 참여하고 개인 디지털 및 지능형 생활을 실현할 수 있습니다. 이 생태계에서 우리는 LLM+벡터 데이터베이스+Langchain 기술의 조합을 사용하여 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이 9개의 링크는 문제를 해결하기 위한 개인용 디지털 지능형 응용 프로그램의 핵심입니다. 직업 선택, 상품 구매, 재무 관리 투자, 여행 계획 등과 같은 다양한 시나리오에서 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. Web3 및 AI 기술을 사용하여 데이터 보안, 투명성 및 자율성을 달성할 수 있습니다. , 데이터 이해, 생성 및 적용을 통해 의사 결정 품질과 효율성을 향상시키고 목표와 가치를 실현합니다.

FlerkenS는 Web3 네트워크를 기반으로 하는 분산형 개인 AI 애플리케이션 플랫폼으로 사용자가 디지털 전환을 달성하도록 돕고 경계 없는 디지털 및 지능형 서비스를 사용자에게 제공합니다.

FlerkenS는 AI 시장, AI 퍼블리셔, 개방적이고 확장 가능한 일반 인공 지능(AGI) 시스템을 구축합니다. AI-DSL은 개인 벡터 데이터베이스(Personal Vector Database) + Langchain Technology Solution(Langchain Technology Solution) + 대규모 모델 기술 구현 경로를 통해 서로 다른 유형 및 분야의 AI 응용 프로그램 및 서비스가 서로 협력하고 상호 작용할 수 있도록 합니다. 개인화 된 AI 서비스를 얻고 분산 네트워크 환경에서 AI 기술로 서비스 공급자와 점대점을 실현합니다. 분산 AI 지능형 비즈니스와 분산 AI 경제를 구축하기 위한 연결입니다.

FlerkenS의 첫 번째 응용 프로그램: Web3+AI 기반의 스마트 경력 계획, 사용자의 개인 정보, 관심사, 능력 및 목표를 기반으로 경력 계획, 교육 및 경력 추천을 포함하여 개인화된 경력 개발 제안을 제공할 수 있습니다. 또한 대화와 상호 작용을 통해 사용자가 작업장 문제를 해결하고 전문 기술과 자신감을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.