隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，生成式AI商業(yè)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)格局正迎來(lái)重大變革。據(jù)Gartner的最新展望，至2028年，預(yù)計(jì)有80%的此類(lèi)應(yīng)用將直接在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)上孕育而生，這一趨勢(shì)預(yù)示著開(kāi)發(fā)復(fù)雜性的顯著降低，以及項(xiàng)目交付周期的大幅縮短，有望達(dá)到50%的縮減幅度。
當(dāng)前，生成式AI商業(yè)應(yīng)用的構(gòu)建主要圍繞大型語(yǔ)言模型（LLMs）與企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的深度融合展開(kāi)，同時(shí)借助向量搜索、元數(shù)據(jù)管理、提示設(shè)計(jì)及嵌入技術(shù)等前沿科技。然而，若缺乏統(tǒng)一的管理框架，企業(yè)可能會(huì)陷入技術(shù)碎片化的困境，導(dǎo)致開(kāi)發(fā)周期延長(zhǎng)及成本攀升。
在近期于印度孟買(mǎi)舉辦的數(shù)據(jù)與分析峰會(huì)上，Gartner著重強(qiáng)調(diào)了檢索增強(qiáng)生成（RAG）框架在推動(dòng)生成式AI應(yīng)用發(fā)展中的核心作用。RAG被視為提升AI模型精確度和可靠性的關(guān)鍵，正逐步成為部署此類(lèi)應(yīng)用的基石。Gartner指出，RAG以其靈活的實(shí)施策略、增強(qiáng)的可解釋性及與LLMs的高效集成能力，展現(xiàn)出巨大潛力。
Gartner的高級(jí)分析師Prasad Pore進(jìn)一步闡述，RAG在銷(xiāo)售、人力資源、信息技術(shù)及數(shù)據(jù)管理等多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，均能有效促進(jìn)流程優(yōu)化與任務(wù)自動(dòng)化。面對(duì)數(shù)據(jù)工程師及數(shù)據(jù)專(zhuān)家在復(fù)雜數(shù)據(jù)管道和應(yīng)用開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署及維護(hù)方面的重重挑戰(zhàn)，Pore指出，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理流程的繁瑣與高度人工依賴(lài)性，而通過(guò)RAG的應(yīng)用，能夠顯著提升生產(chǎn)效率，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)治理流程。
Pore還提到，LLMs作為生成模型，其靜態(tài)特性限制了其僅能根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行工作，缺乏實(shí)時(shí)信息的融入。而RAG的引入，使得企業(yè)能夠?qū)⒆钚碌纳虡I(yè)或組織特定數(shù)據(jù)整合進(jìn)模型中，從而增強(qiáng)生成式AI應(yīng)用在回答問(wèn)題、日志分析及決策制定方面的效能。
在探討生成式AI商業(yè)應(yīng)用的分類(lèi)時(shí)，Pore將其劃分為三大核心領(lǐng)域：流程優(yōu)化與自動(dòng)化（涵蓋企業(yè)知識(shí)管理及文檔處理自動(dòng)化）、用戶(hù)體驗(yàn)提升（如客戶(hù)支持自動(dòng)化及個(gè)性化購(gòu)物體驗(yàn)）以及洞察與預(yù)測(cè)（包括對(duì)話(huà)式商業(yè)智能及數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)）。
針對(duì)生成式AI應(yīng)用的構(gòu)建與部署，Gartner向企業(yè)提出了以下建議：首要任務(wù)是評(píng)估現(xiàn)有數(shù)據(jù)管理平臺(tái)向RAG即服務(wù)平臺(tái)轉(zhuǎn)型的可行性；其次，應(yīng)將RAG作為優(yōu)先事項(xiàng)，整合來(lái)自現(xiàn)有數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的向量搜索、圖形處理及分塊技術(shù)等；最后，充分利用元數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)，以強(qiáng)化知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、解決隱私關(guān)切，并防范惡意使用風(fēng)險(xiǎn)。
重點(diǎn)概覽：
