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您是否还因为AI工具碎片化、资产分散难以统一管控而烦恼？数据集生产、算力调度、智能体编排、模型评测各自独立，端到端AI研发链路断裂，项目落地周期长、成果无法沉淀复用。
业务场景：煤矿企业搭建安全生产智能问答Agent，算力申请、样本标注、工作流开发、效果验证需要切换多套平台，数据来回导出导入，模型与知识库资产没有统一管理，项目迭代调试繁琐，AI应用上线后的效果无法持续量化评估。
面对业务落地中的上述痛点，AllData数据中台通过5个核心功能，简单快速将问题逐一破解。
一、大模型应用平台（BISHENG）
大模型应用开发平台基于开源BISHENG构建，是企业级LLM DevOps大模型应用开发平台，深度融入数据中台体系；覆盖知识库RAG、低代码工作流编排、智能助手构建、多模型接入管理、数据集标注评测、应用对外发布、权限审计完整大模型应用生命周期。
支持拖拽式可视化编排复杂AI业务流程，实现企业私有文档问答、智能助手、业务流程自动化，解决企业大模型应用开发门槛高、私有知识无法落地、AI应用缺少权限管控、成果难以对外业务系统集成的痛点。
BISHENG项目地址 ：https://github.com/dataelement/bisheng
BISHENG官方文档：https://dataelem.feishu.cn/wiki/V7jewstK1iHsuukMgjJckPzNnNb
1、核心功能｜低代码可视化大模型工作流与智能助手构建
通过拖拽式画布编排AI工作流，支持条件、循环、并行、人工介入等复杂逻辑，快速搭建智能助手与业务AI应用，并支持API对外发布交付。
✅ 可视化画布拖拉拽编排工作流，支持条件分支、循环、批处理、并行执行，支持流程执行过程人工干预，适配复杂业务逻辑。✅ 支持自定义助手、自定义技能，快速搭建业务问答、报告生成类智能应用。
✅ 工作流完成后一键对外发布API接口，方便业务系统直接调用集成大模型能力。
✅ 兼容多类大模型，可灵活串联模型调用、工具调用、数据处理各类节点，降低大模型应用开发成本。
模型-添加AI模型页面 ：提供多类型大模型接入配置能力，可添加并兼容OpenAI、通义千问、讯飞星火等多种大模型，统一管理模型接入信息
会话页面 ：展示选定AI助手的多轮对话交互记录，实现用户与智能助手的实时问答交互，用来验证已发布工作流应用的对话效果
构建-新建应用页面 ：提供工作流、助手、技能三类应用模板，包含自定义技能、文档问答、信息提取等多种预置模板，支持快速选择模板创建AI应用
构建-应用编排页面 ：可视化编排方式，通过拖拽输入、大模型、条件分支等节点连线搭建业务流程，支持版本管理、流程保存、运行调试与对外发布，实现大模型应用逻辑的可视化开发
2、核心功能 ｜ 企业级RAG知识库与大模型应用全生命周期管控
提供知识库、数据集、评测标注、模型统一管理，搭配RBAC权限、操作审计，保障企业大模型应用的数据安全、可评测、可追溯。
✅ 支持创建多套业务知识库，解析PDF、Word等企业私有文档，构建RAG检索增强能力，实现内部私有资料智能问答。
✅ 统一管理数据集，支持标注、评测任务，对大模型输出效果做效果验证迭代优化。
✅ 集中管理各类大模型接入配置，统一管控模型调用参数。
✅ 具备用户、角色细粒度权限控制，完整操作审计日志，满足企业大模型应用安全合规要求。
知识-创建知识库页面 ：支持创建文档/QA知识库，可配置知识库名称、描述与向量Embedding模型，用于构建企业私有RAG知识库
数据集页面 ：集中展示全部数据集列表，支持新建数据集、下载与删除，用于统一管理模型评测、标注所用样本数据
审计页面 ：分为应用使用、系统操作两类日志，可按多条件检索、导出操作记录，实现大模型应用全链路操作可追溯审计
二、大模型算力平台（Crater）
大模型算力平台基于开源Crater构建，是嵌入数据中台的AI算力调度基座，面向大模型、深度学习研发场景；实现CPU/GPU异构算力统一调度、交互式开发、分布式训练微调、镜像‑数据集‑模型资产管理、全维度算力监控。
支持多租户资源隔离，打通中台数据与算力通道，解决企业GPU资源分散、环境搭建复杂、算力利用率低、AI资产难以统一管理、训练任务缺少可视化运维的痛点，为机器学习平台、大模型应用开发平台提供底层算力支撑。
Crater开源地址 ：https://github.com/raids-lab/crater
Crater官网文档：https://raids-lab.github.io/crater/
1、核心功能｜异构算力统一调度与多类型AI作业全生命周期管理
统一管理集群CPU/GPU异构算力，支持交互式调试、分布式训练、离线任务等多类AI作业，实现任务提交、调度、运行、启停全流程可视化管理。
✅ 支持Jupyter Lab、Web IDE交互式开发作业，适配代码调试、数据探索实验；支持PyTorch DDP、TensorFlow PS分布式训练作业，满足大模型多卡微调需求；也支持自定义离线预处理、推理任务。
✅ 提供作业模板能力，沉淀训练任务配置，减少重复配置，任务可排队、启停、删除，完整记录作业运行状态。
✅ 具备多租户资源隔离，按任务需求智能调度算力，保障关键任务优先执行，最大化集群硬件利用率。
✅ 个人面板归集用户全部作业与资源占用情况，方便研发人员管理自身算力任务。
平台概览页面 ：展示集群作业数量、活跃用户、加速卡分配率等核心指标，提供Jupyter Lab交互式作业快速创建入口，支持检索查看近7天集群作业明细
个人面板-加速卡监控页面 ：展示用户基础信息，提供加速卡GPU负载时序曲线、GPU资源申请、利用率与显存用量等多维度算力监控视图
作业管理页面 ：分为自定义作业、交互式作业、作业模板三大标签，支持快速创建PyTorch DDP、TensorFlow PS等分布式训练任务，查看当前CPU/内存资源占用与作业列表
作业管理-新建作业页面 ：分布式训练任务配置表单页，可填写作业基础信息、算力资源规格、容器镜像、数据挂载、环境变量，支持导入/导出配置、保存作业模板并提交训练任务
2、核心功能 ｜ AI研发资产统一管理与全方位集群监控运维
统一管理镜像、数据集、模型文件，提供多方式镜像构建能力；配套GPU、存储、网络多维度监控，实现 AI 环境可复刻、集群状态可观测。
✅ 支持4种镜像构建模式，可视化向导、基于现有镜像迭代、Dockerfile脚本、Envd工程导入，快速搭建深度学习运行环境；统一管理镜像、数据集、模型资产，支持私有/公开权限设置，成果可复用共享。
✅ 文件系统统一管控用户与公共存储空间，实现训练数据、模型文件集中存储。
✅ 提供GPU、空闲资源、网络带宽多维度可视化监控看板，可查看实时负载、历史趋势，快速定位GPU利用率异常、网络丢包等训练故障。
✅ 与数据中台打通，可对接29种各类数据源，训练数据直接从平台获取，消除算力与数据孤岛。
资源与监控页面 ：集群级资源大盘，包含GPU监控、空闲资源、网络监控标签，这里展示GPU温度、功率、利用率等指标与时序曲线，实时观测集群硬件负载状态
数据与镜像页面 ：支持多方式自定义构建容器镜像，可管理镜像、数据集、模型、共享文件，展示镜像仓库存储配额与镜像列表
文件系统页面 ：区分公共共享空间与用户私有空间，展示两类存储空间容量使用率、文件数量，支持文件上传、下载、移动与删除管理
三、大模型工作流平台（Coze-Studio）
大模型工作流平台基于开源Coze‑Studio构建，是面向AI Agent智能体全生命周期的可视化低代码开发平台，深度融入数据中台体系。
平台支持智能体/应用创建、双模式编排(自主规划Agent+对话流）、可视化工作流画布、RAG知识库、插件工具集成、资产复用、调试发布完整能力；可以快速搭建对话机器人、业务自动化AI应用，打通大模型与数据库、外部业务系统的调用链路，解决企业智能体开发门槛高、业务流程难以编排、大模型无法操作外部业务系统、知识问答落地难的痛点，为业务侧快速交付AI智能应用提供编排底座。
Coze-Studio开源地址 ：https://github.com/coze-dev/coze-studio
Coze-Studio项目文档：https://github.com/coze-dev/coze-studio/wiki/1.-What-is-Coze-Studio
1、核心功能 | 双模式智能体与可视化工作流编排，适配灵活 / 固定两类业务场景
支持自主规划Agent与对话流两种开发模式，可视化拖拽画布编排复杂业务流程，实现开放式对话与标准化流程类AI应用快速搭建。
✅ 提供智能体、应用两类项目形态：智能体面向对话交互场景；应用面向表单、工具类固定输入输出场景。
✅ 单Agent支持两种模式：自主规划模式由大模型自主决策工具调用，适配开放式问答；对话流模式强制按照预设流程执行，适配工单、咨询等强流程约束业务。
✅ 可视化工作流画布，内置条件分支、循环、批处理、意图识别、自定义代码、数据库操作等丰富节点，自由串联模型、数据、工具逻辑。
✅ 流程可在线调试、保存版本，支持子工作流复用，降低复杂业务 AI 应用开发成本。
项目开发空间页面 ：卡片形式展示全部智能体、应用两类项目，支持新建、检索、收藏管理AI开发项目
项目开发-编辑智能体页面 ：单Agent自主规划模式配置页面，可编写人设提示词，挂载插件、工作流、知识库，由大模型自主决策工具调用，适配开放式问答场景
项目开发-编辑智能体页面 ：单Agent对话流模式配置页面，可添加对话流程、设置变量/数据库、开场白，强制按预设流程执行，适配工单咨询等强约束业务
项目开发空间-资源库页面 ：集中管理知识库、工作流、对话流资产，支持新建资源、版本维护、编辑删除，支持资产导入导出与环境迁移
项目开发空间-资源库页面 ：可视化拖拽工作流画布，内置开始、文本处理、代码、循环、条件分支等节点，支持在线试运行调试、版本保存、子工作流复用
2、核心功能 | 知识库‑插件‑模板一体化，实现智能体能力扩展与资产复用
集成RAG知识库、丰富插件市场、开箱即用业务模板，统一管理各类AI资源，实现私有知识问答、对接外部业务系统，快速落地业务AI。
✅ 内置RAG知识库，支持文档、图片等多格式资料解析入库，实现企业私有资料检索问答。
✅ 资源库统一管理知识库、工作流、提示词资产，支持版本维护、导入导出，便于环境迁移备份。
✅ 插件市场可对接第三方API、办公、检索工具，让智能体具备访问外部系统、读写数据库的实操能力。
✅ 预置业务模板，直接复制范例快速启动项目，减少从零开发工作量，降低业务人员使用门槛。
项目开发空间-资源库页面 ：查看知识库文档详细，支持上传Word、PDF等文档并自动解析切片，可检索、管理文档条目，为智能体提供私有知识问答能力
探索空间-插件页面 ：插件市场页面，提供第三方API、办公、检索等各类工具插件，授权后可让智能体对接外部系统、读写业务数据
探索空间-模版页面 ：预置业务模板市场，提供开箱即用智能体范例，可直接复制模板新建项目，降低业务人员从零开发的门槛
四、高质量数据集平台（DataFIow）
高质量数据集平台基于开源DataFlow构建，是面向大模型场景的数据工厂，深度融入数据中台底座。平台提供数据集接入、可视化流水线编排、数据生成、清洗增强、质量过滤、数据集导出、大模型服务与向量库统一管理全链路能力。
依靠丰富算子实现SFT微调数据集、Text2SQL、问答数据集的自动化生产，解决企业大模型训练、RAG应用缺少领域高质量数据，数据处理碎片化、手工制作数据集成本高、复现困难的痛点，为模型微调、知识库构建提供标准化高质量输入数据。
DataFlow开源项目 ：https://github.com/OpenDCAI/DataFlow
DataFlow官方文档：https://opendcai.github.io/DataFlow-Doc/zh/
1、核心功能｜可视化流水线编排，自动化批量生成大模型领域数据集
依托海量算子库拖拽构建数据处理流水线，低代码完成多源数据的清洗、增强、合成，批量产出适配微调、RAG场景的高质量数据集。
✅ 内置196+算子，覆盖文本处理、知识增强、过滤校验等能力，可视化画布拖拽组装流水线，无需大量编码；
✅ 支持从原始文档、业务库数据自动生成问答对、Text2SQL、推理类 SFT 训练样本，支持千万级样本处理；
✅ 流水线支持保存复用，可切换不同数据集源，流程可复现，支持一键导出JSON/JSONL/CSV标准格式数据集；
✅ 支持业务数据直接从数据中台接入，打通中台数据资产，省去数据导出导入中转环节。
数据工作流编辑页面 ：可视化拖拽画布，通过添加数据集、生成/精炼/过滤算子，低代码搭建完整数据处理流水线，支持保存并运行，实现领域数据集自动化合成
数据工作流-添加/切换数据集页面 ：展示平台内全部数据集列表，支持新增常规数据集、预览样本、快速切换流水线所用数据源
数据工作流-预览数据集页面 ：数据集预览分布面板，可视化图表展示数据集样本分布情况，直观评估样本多样性
算子库页面 ：分类展示平台内置196+算子，查看筛选、生成、评估等各类算子的能力说明与入参定义，供流水线画布拖拽调用
2、核心功能｜大模型与向量数据库统一管控，构建完整数据生产底座
统一纳管大模型服务、向量/业务数据库，为数据集生成、RAG知识库提供底层服务支撑，实现数据‑模型‑向量库闭环。
✅ 大模型服务管理：统一维护各类大模型接入信息、密钥、调用权限，流水线可直接调用平台已纳管模型做数据生成；
✅ 大模型数据库管理：统一管理向量库、业务数据库连接配置，既可供流水线做数据读取，生成的数据集也可直接入库用于RAG知识库；
✅ 数据集可直接上传作为企业知识库素材，实现 "业务数据→数据集生产→知识库/模型训练" 端到端链路。
大模型配置-添加配置页面 ：可录入服务名称、选择CLS名称，完成大模型推理服务的新增注册，供工作流算子调用
数据高质量评测页面 ：流水线运行监控与指标大盘，统计工作流总数量、成功/运行中/失败任务，通过图表展示任务状态分布、近7天任务执行记录，用于数据分析与质量观测
五、大模型评测平台（Coze-Loop）
大模型评测平台基于开源Coze‑Loop构建，是面向AI Agent的提示词调试、评测、线上观测的一站式运维平台。覆盖Prompt版本管理、Playground沙箱调试、批量自动化评测、线上全链路Trace观测、标签资产分类完整能力。
解决大模型应用提示词调优靠人工试错、输出效果无法量化评估、线上故障难以定位、版本变更效果无法对比的痛点，实现AI应用 "调试‑评测‑上线‑观测‑迭代" 完整闭环，保障智能体业务输出质量稳定可控。
Coze-Loop开源地址： https://github.com/coze-dev/coze-loop
Coze-Loop项目文档：https://loop.coze.cn/open/docs/cozeloop/
1、核心功能｜Prompt 全生命周期调试与版本资产管控
支持多模板引擎Prompt编辑、沙箱快速调试、多组对照对比实验，对提示词做版本归档管理，高效完成提示词工程迭代。
✅ 内置Normal、Jinja2、GoTemplate三套模板引擎，适配简单变量替换、复杂逻辑分支、Go后端系统等不同开发技术栈；
✅ Playground沙箱做草稿快速调试，验证完成后一键转为正式Prompt项目；
✅ Prompt项目支持版本留存、回滚，最多支持4组对照模式，横向对比不同Prompt方案输出差异，快速定位优化效果；
✅ 资产集中托管，支持SDK对外调用，把调优完成的提示词交付业务系统使用。
提示词工程页面 ：集中展示全部清单，支持新建、检索、管理所有已归档的提示词资产
提示词工程-对比模式编辑页面 ：提示词工程的4组对照调试界面，支持基准组+最多3组对照组并行编辑Prompt模板，可同步输入测试问题运行，横向对比多套提示词方案输出差异
提示词工程-编辑页面 ：提示词工程项目编辑页面，支持选择模板引擎、编写多轮对话Prompt、配置模型参数与Prompt变量，提供版本记录、提交新版本、SDK调用入口与在线预览调试能力
调试模型工作台页面 ：临时沙箱调试页面，用于快速草稿式编写Prompt、配置模型参数并在线测试，调试完成后支持快捷创建，一键转为正式提示词工程项目
2、核心功能｜自动化批量评测 + 线上全链路观测，实现 AI 应用可度量可运维
依托评测集、评估器完成自动化批量打分评测；线上全链路Trace追踪调用链路，实现事前验证、事后监控的完整质量保障。
✅ 评测集管理测试题库，评估器支持LLM语义评估、Code规则校验，可使用平台预置评估模板，自动批量执行评测实验输出评测报告；
✅ 支持正确性、幻觉、相关性、安全性多维度评测，量化Prompt/智能体输出质量，辅助迭代优化；
✅ 观测管理采集线上真实业务请求Trace，记录耗时、Token消耗、中间步骤、异常信息，支持多条件筛选，快速排查线上问题；✅ 标签管理对Prompt、评测任务、Trace链路做业务归类，方便多业务场景资源分组统计管理。
评估管理-评测集页面 ：展示全部评测数据集清单，支持新建评测集、检索筛选、查看详情，用于统一管理批量评测所需的测试样本集
评估管理-评估器页面 ：区分自建评估器与预置评估器，可新建、复制、删除评估器，集中管理各类LLM 评测打分规则
评估管理-编辑评估器页面 ：选择裁判模型、编写评估Prompt与打分标准，支持调试、版本记录、提交新版本，自定义评测评判逻辑
评估管理-选择评估模版页面 ：提供相关性、正确性、幻觉现象等21种开箱即用LLM评估模板，支持筛选场景并快速创建自定义LLM评估器
5大功能优点和适用场景
1、大模型应用开发（BISHENG）
核心定位：企业RAG知识库+业务智能助手开发平台，聚焦私有文档问答、知识库落地、模型基础评测与应用发布。
独立适用场景：
客户已经有GPU算力、不需要做模型微调，只想快速把PDF/Word等内部资料做成企业知识库、搭建文档问答助手，对内做资料检索、政策查询、台账智能答疑；业务人员低代码搭建问答应用，输出API交付业务系统。
2、大模型算力平台（Crater）
核心定位：GPU/CPU异构AI算力调度与资源管理平台，AI训练、微调、推理的底层算力基座。
独立适用场景：
客户自有大量GPU卡，但是算力资源混乱、利用率低；需要统一管理多租户训练任务、Jupyter交互式调试、大模型分布式微调，只需要一套算力集群调度运维平台，上层模型开发使用客户自己的代码或第三方工具。
3、大模型工作流平台（Coze-Studio）
核心定位：AI智能体Agent可视化低代码编排平台，主打对话机器人、业务流程自动化Agent。
独立适用场景 ：
客户已有大模型服务、知识库，希望搭建带工具调用的业务智能体；例如工单咨询、设备告警自动研判、数据查询Agent，需要拖拽编排对话分支、调用数据库/API，构建可和业务系统交互的对话应用，不需要复杂模型训练。
4、高质量数据集平台（DataFlow）
核心定位：大模型专用数据集工厂，可视化流水线批量生产、清洗、增强SFT/问答/Text2SQL领域样本。
独立适用场景：
客户已有模型、算力，卡在缺少高质量领域训练数据；需要基于业务原始数据自动生成问答对、构造微调数据集，完成数据清洗过滤，导出标准JSONL用于模型SFT微调，不做模型训练、Agent开发。
5、大模型评测平台（Coze-Loop）
核心定位：大模型应用质量管控平台，Prompt调试、批量自动化评测、线上Trace链路观测。
独立适用场景 ：
客户已经上线大模型应用/智能体，但是输出效果不稳定、幻觉无法量化、线上问题难定位；需要对Prompt做版本管理、批量评测打分，采集线上调用链路Trace，持续监控AI应用输出质量，不改动算力、不重新开发Agent。
快速选型推荐：
场景1：仅需要企业知识库、私有文档问答助手，不做模型微调、不做复杂Agent流程 → 选用大模型应用开发平台(BISHENG)
依托RAG快速构建内部资料问答应用，可对外输出API；可对接外部大模型API，无需自备GPU算力。
场景2：企业拥有GPU硬件，需要统一管理AI训练、微调、交互式开发算力 → 选用大模型算力平台(Crater)
作为算力调度底座，统一管控CPU/GPU、多租户任务、存储网络资源；上层算法代码、应用开发可使用客户自有工具。
场景3：需要搭建业务对话Agent，要调用数据库、外部API，实现业务流程自动化 → 选用大模型工作流平台(Coze‑Studio)
可视化编排智能体与对话工作流，挂载插件调用业务系统，快速交付对话类AI应用；可对接已有大模型服务。
场景4：需要批量生产领域SFT、Text2SQL等微调数据集，已有算力与大模型服务 → 选用高质量数据集平台(DataFlow)
流水线完成业务数据清洗、增强、样本生成，输出标准格式训练数据集，支撑模型微调。
场景5：已经上线大模型/Agent应用，需要Prompt版本管理、批量评测、线上链路排查 → 选用大模型评测平台(Coze‑Loop)
完成提示词调试、自动化评测打分、全链路Trace观测，量化AI输出质量，定位线上问题。