在 LLM 在服务方面，对数据栈的依赖主要集中在知识库的构建和查询上，包括但不限于向量数据库。有些人认为短期内很难看到深层次 AI 它给数据湖或数据仓库带来了巨大的变化，但也有人认为数据是为数据服务的 AI 大数据是燃料，大模型训练涵盖了大量现有的大数据技术，而数据湖作为存储系统起着重要作用。
通常，企业运行多个系统后，必须需要中间平台进行统一管理，否则会出现数据岛或不同步。通常，企业需要在ERP和PLM系统实施后实施中间平台的建设。
中台系统(如数据中台)提供的数据可能存在；或者在每个系统中，中间平台只提供相应的呼叫方式，具体数据以每个系统的实时数据为准（如互联网中间平台）；或者提供相应的算法调用和操作(例如：AI中台)。
1. 提高效率超过50个 平台的一般能力可以在许多业务服务中重复使用，避免重复“轮”现象；平台可以整合企业内部的业务和数据，实现综合管理和协调工作，提高工作效率；
3. 提高创新能力，整合中台数据和信息，为企业提供更全面、准确、及时的数据支持，促进企业创新能力的提高；
业务平台：以业务流程为场景的应用。 数据平台：以标准化数据为场景的应用。 知识平台：结构化知识的应用。 互联中台：以各系统串联为场景的应用。 人工智能中台：基于人工智能的模型应用于场景。
中间平台，互联网术语。灵活快速应对变化的架构，处理各种数据，提供服务，支持应用和场景的快速复制和使用，快速实现前端需求，避免重复施工，达到提高工作效率的目的。（关键词：避免重复施工）
EL数字生态平台采用“前台轻、中台强、后台稳”三层架构设计理念，采用云计算、大数据等技术（PaaS）利用成熟可靠的互联网技术，提供分布式缓存、分布式服务框架、分布式数据库服务等基础技术服务。平台通过无代码/低代码的开发能力，深入建筑行业业务，快速解决企业个性化业务场景。