生成式AI商业应用迎来加速发展：Gartner预测交付时间缩减50%
随着人工智能技术的飞速发展，生成式AI正逐渐渗透到商业应用的各个领域。Gartner的最新预测显示，到2028年，80%的生成式AI商业应用将会在现有的数据管理平台上进行开发。这一转变不仅标志着AI技术应用的成熟，更预示着开发复杂性的降低和交付时间的显著缩短，预计将达到50%。
当前，生成式AI商业应用的开发主要依赖于大型语言模型（LLMs）与企业内部数据的深度融合，以及向量搜索、元数据管理、提示设计和嵌入技术等新兴技术的应用。然而，如果缺乏统一的管理方法，企业可能会陷入“分散技术”的困境，导致交付周期延长和成本不必要的增加。这种分散的技术应用不仅效率低下，而且难以维护和扩展，给企业的长期发展带来潜在风险。
Gartner在最近举行的印度孟买数据与分析峰会上，着重强调了检索增强生成（RAG）在开发生成式AI应用中的关键作用。RAG作为一种能够提升生成式AI模型准确性和可靠性的框架，正逐渐成为部署生成式AI应用的基础。Gartner指出，RAG不仅能够提供灵活的实施方式，还具备增强的可解释性以及与LLMs的强大组合能力。这意味着企业可以更加便捷地将最新的商业或组织特定数据融入模型中，从而显著提高生成式AI应用在回答问题、分析日志和辅助决策方面的有效性。
高级分析师Prasad Pore表示，RAG在销售、人力资源、IT和数据管理等多个业务职能中，都有助于流程改进和任务自动化。传统的数据管理过程往往耗时且需要大量人工干预，而RAG的应用能够显著提高生产力，并简化数据治理过程。例如，在销售领域，RAG可以帮助销售人员快速检索产品信息、客户历史和竞争对手情报，从而更高效地完成销售任务。在人力资源领域，RAG可以自动化简历筛选、员工培训和绩效评估等流程，释放HR部门的精力，使其能够专注于更具战略意义的工作。
更重要的是，Pore指出，生成模型如LLMs本质上是静态的，它们仅基于训练时的数据进行工作，缺乏实时更新和获取最新信息的能力。通过RAG，企业可以将最新的商业或组织特定数据无缝纳入模型中，从而显著提高生成式AI应用在回答问题、分析日志和辅助决策方面的有效性。这意味着企业可以利用RAG构建更加智能和实用的AI应用，从而在激烈的市场竞争中占据优势。
在谈到生成式AI商业应用的类型时，Pore将其分为三大主要类别：流程改进与自动化、用户体验以及洞察与预测。流程改进与自动化包括企业知识管理和文档处理自动化等应用，旨在提高工作效率和降低运营成本。用户体验类应用包括客户支持自动化和个性化购物体验等，旨在提升客户满意度和忠诚度。洞察与预测类应用包括对话式商业智能和数据发现等，旨在帮助企业更好地理解市场趋势和客户需求，从而做出更明智的决策。
构建和部署生成式AI应用的建议
在构建和部署生成式AI应用时，企业需要综合考虑技术、战略和安全等多个方面。以下是Gartner给出的几点建议：
评估现有数据管理平台的转型潜力：企业应全面评估现有数据管理平台是否具备转变为RAG即服务平台的能力。这包括评估平台的性能、可扩展性、安全性以及与现有系统的兼容性。如果现有平台无法满足需求，企业可能需要考虑升级或更换平台。
将RAG作为优先事项，整合现有技术：企业应将RAG的实施作为优先事项，整合来自现有数据管理系统的向量搜索、图形和分块等技术。这意味着企业需要重新审视其数据架构，并进行必要的调整和优化，以支持RAG的有效运行。例如，企业可以利用向量搜索技术来快速检索相关信息，利用图形技术来构建知识图谱，利用分块技术来提高数据处理效率。
利用元数据和操作数据保护安全：企业应充分利用元数据和操作数据，以保护知识产权、解决隐私问题，并防范恶意使用。这意味着企业需要建立完善的数据治理体系，明确数据的访问权限和使用规范，并采取必要的安全措施来防止数据泄露和滥用。例如，企业可以利用元数据来跟踪数据的来源和 lineage，利用操作数据来监控数据的访问和使用情况。
案例分析：RAG在客户服务中的应用
某大型电商企业利用RAG技术构建了智能客服系统，该系统能够自动回答客户的常见问题，并提供个性化的产品推荐。通过将RAG与企业内部的客户数据和产品数据相结合，该系统能够准确理解客户的需求，并提供快速、高效的解决方案。与传统的客服系统相比，该智能客服系统不仅提高了客户满意度，还显著降低了人工客服的成本。
RAG助力金融行业风险控制
在金融行业，一家银行利用RAG技术构建了智能风险控制系统。该系统能够实时分析交易数据和市场信息，识别潜在的欺诈行为和风险事件。通过将RAG与银行内部的历史数据和外部的信用数据相结合，该系统能够准确评估风险，并及时发出预警。这大大提高了银行的风险控制能力，有效降低了损失。
RAG赋能医疗行业精准诊断
在医疗行业，一家医院利用RAG技术构建了智能诊断系统。该系统能够根据患者的病历、体检报告和医学影像等信息，提供辅助诊断建议。通过将RAG与医院内部的医学知识库和外部的医学文献相结合，该系统能够帮助医生做出更准确、更快速的诊断。这不仅提高了诊断效率，还降低了误诊率。
生成式AI商业应用的未来展望
随着技术的不断进步和应用的不断拓展，生成式AI商业应用将在未来发挥更加重要的作用。Gartner预测，到2028年，生成式AI将在各个行业得到广泛应用，并成为企业数字化转型的重要驱动力。企业应积极拥抱生成式AI技术，并将其融入到自身的业务流程中，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。
总而言之，生成式AI商业应用的加速发展将为企业带来前所未有的机遇。通过充分利用RAG等关键技术，企业可以构建更加智能、高效和安全的AI应用，从而在各个领域取得更大的成功。然而，企业也需要关注数据安全、隐私保护和伦理道德等问题，确保AI技术的健康发展。
结论
生成式AI商业应用的未来充满机遇，但也伴随着挑战。企业应积极拥抱新技术，并制定合理的战略，才能在AI时代取得成功。随着技术的不断成熟和应用的不断拓展，我们有理由相信，生成式AI将为人类社会带来更加美好的未来。
