本报告核心观点如下：
企业应充分了解不同产品服务、技术解决方案背后的技术难度、成本及其 能达到的效果，结合自身的技术实力、资金储备以及业务目标，作出合适 的选择；特别是面向不同应用场景时，可以采取不同的产品服务模式而不 必限于单一选择。
2.选：企业需要结合自身情况选择构建GenAI能力的技术路线：深度研发大 模型，或者基于现有大模型进行工程化适配，或者直接使用大模型服务。 后两条路线适合大多数企业，此时要做好大模型的选择，形成自己的大模 型池。面对具体的应用场景，选择大模型的关键是在成本、效果和性能的 “不可能三角”间进行权衡和取舍。
3.育：定制适应企业的大模型需要基于基础大模型进行工程化适配，按照技 术难度从小到大和投入成本从少到多，主要包括提示词工程、检索增强生 成和微调三种方式。其中，微调会改变部分大模型参数，微调后还可以通 过知识蒸馏、剪枝、量化等手段“压缩”大模型达到灵活的适应性
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