同时，生成式大语言模型的应用也促进了数字化的发展。通过使用大语言模型，我们可以实现自动化的文本生成、智能对话、语音识别和机器翻译等功能，极大地提升了数字化处理能力和用户体验。

大语言模型与数字化的迅猛发展正在突破越来越多的应用场景，并展现出越来越强大的生产力，其发展对社会生产、生活影响深远。以“知识图谱制作垂直领域知识库”生成式大语言模型应用案例进行分析，让我们看看生成式大语言模型是如何进一步提升工作效率与质量。

传统模式下的各类型资料，包括文本、图片、视频等形式的数据保存往往是零散且不完整的。通过将所有数据集成并搭建知识库，极大程度上确保了资料的完整性，以及内容共享迅捷程度。

知识图谱的构建在于将垂直行业与专业等领域相关资料内容存入数据库，利用AI智能化工具对收集到的数据进行清洗和整理，并标注相关的属性和关系。

接着，将清洗和标注后的数据导入知识图谱库中进行关联分析，从而找出节点之间的关系进行模型训练，不断完善知识图谱。

最后，将构建好的知识图谱部署到相应的平台或系统中，用户可以基于知识图谱进行查询和提问，系统将根据知识库中的信息进行更加精确的内容生成和回答。

生成式大语言模型的崛起无疑是人类发展史上的又一个重要里程碑，其在人工智能、自然语言处理和智能助手等领域的应用日益广泛，在日常生活以及生产过程中极大地提高了效率以及质量，为数字化社会带来了更多的可能性和机遇。那么，学校作为人才培养的主阵地，应该如何利用数字化、智能化赋能专业建设，利用人工智能剖析产业背后的人才需求呢？

互联网中数据的体量庞大，在大多数情况下，老师们想要了解到全行业的人才数据存在困难，在前期的数据采集工作中需要耗费大量时间与精力，且获取的数据完整性难以得到保证，难以进行下一步的数据精细化清洗与整理。

前瞻职业教育数字化发展趋势，结合生成式大语言模型技术应用，职教桥研发的信息技术工具——“专业调研大数据分析平台”正好满足了老师们的需求点，解决了数据分析过程中的大部分痛点，利用完整的数据源以及多维度纵横向数据对比分析，从报告质量以及效率提升上给予了重要保障。

平台可实现智能化收集、清洗和整理产业结构、人才需求、岗位信息等专业建设相关的数据，并对数据进行处理分析，为专业建设分析、人才培养方案修订提供垂直领域数据分析，帮助专业负责人更好地了解产业发展动态、行业人才需求和行业发展趋势，从而提升专业建设质量。

利用数字化工具，可以实现部分调研流程智能化，例如自动生成产业人才需求调研报告、图表和可视化分析结果，减少人工操作的错误和延迟，提高工作效率和准确性。

平台汇集专业简介、入学要求、培养目标、毕业要求等专业信息，以及相近专业、上下游接续专业、技能证书等相关信息。通过数据分析，学校可对比分析本专业的建设情况，为专业建设提供数据参考依据。

平台可展示专业相关岗位、相关对接产业、以及推荐企业等产业信息，还支持下钻查看岗位基本信息、区域需求分析、行业企业分析、招聘要求分析、职业晋升分析等岗位信息，学校可通过对不同岗位的技能、薪酬、发展空间等方面的分析，更好地将专业建设与实际需求对接。

另外，平台也可帮助学校进行产业需求分析，从而更好地把握市场动态。通过对行业发展趋势和人才需求等方面的分析，学校可以掌握市场变化，及时调整专业建设方向。

平台可通过数据大屏了解全国院校布点数量，根据专业布点情况可分析专业在区域内的同类院校开设情况。这些数据可以增加相关目标培养岗位定位分析，用于新专业开设调研、专业动态调整、专业人才培养方案研制调研佐证等。

通过大数据平台的自动化分析和处理，可以更快速地生成智能报告，包含人才需求现状总体情况、人才需求现状特征分析、同类专业建设情况等各类数据指标，并提供对数据的详细解读和分析。

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