生成式AI商业应用：Gartner预测与未来展望
Gartner最新预测显示，到2028年，高达80%的生成式AI商业应用将构建于现有的数据管理平台之上。这一趋势预示着开发复杂性的显著降低，并有望将应用交付时间缩短50%。这无疑为企业拥抱AI技术，提升运营效率提供了新的契机。
当前生成式AI应用开发的挑战
目前，生成式AI商业应用的开发主要依赖于大型语言模型（LLMs）与企业内部数据的整合，以及向量搜索、元数据管理、提示工程和嵌入技术等新兴技术的应用。然而，缺乏统一的管理方法可能导致企业采用“分散技术”，从而延长交付周期并增加成本。企业需要一种更加系统和高效的方式来管理和利用这些技术。
检索增强生成（RAG）：提升AI模型准确性和可靠性的关键
Gartner在最近的印度孟买数据与分析峰会上强调了检索增强生成（RAG）在开发生成式AI应用中的重要性。RAG作为一种提升生成式AI模型准确性和可靠性的框架，正日益成为部署生成式AI应用的基础。Gartner指出，RAG能够提供“灵活的实施方式、增强的可解释性以及与LLMs的组合能力”。这意味着企业可以更加灵活地调整和优化其AI应用，并更好地理解模型的决策过程。
RAG在不同业务职能中的应用
Gartner高级分析师Prasad Pore表示，RAG有助于改进销售、人力资源、IT和数据管理等多个业务职能的流程，并实现任务自动化。数据工程师和数据专业人员在开发、测试、部署和维护复杂数据管道和应用程序时面临诸多挑战。传统的数据管理过程耗时且需要大量人工，而RAG的应用可以显著提高生产力，简化数据治理过程。通过自动化重复性任务，RAG使数据专业人员能够专注于更具战略性和创新性的工作。
RAG如何提高生成式AI应用的有效性
Pore还提到，像LLMs这样的生成模型本质上是静态的，它们仅基于训练数据进行工作，缺乏最新的信息。通过RAG，企业可以将最新的商业或组织特定数据纳入模型中，从而提高生成式AI应用在回答问题、分析日志和做出决策方面的有效性。这意味着AI应用可以更好地适应不断变化的市场环境和业务需求，提供更准确和相关的结果。
生成式AI商业应用的主要类别
Pore将生成式AI商业应用分为三个主要类别：
- 流程改进与自动化：例如，企业知识管理和文档处理自动化。通过AI驱动的自动化，企业可以显著提高运营效率，减少人为错误。
- 用户体验：例如，客户支持自动化和个性化购物体验。AI可以帮助企业提供更加个性化和高效的客户服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
- 洞察与预测：例如，对话式商业智能和数据发现。AI可以帮助企业从大量数据中提取有价值的洞察，并预测未来趋势，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，Gartner建议企业考虑以下几点：
- 评估现有数据管理平台的转型潜力：企业应评估其现有数据管理平台是否可以转变为RAG即服务的平台。这有助于企业更好地利用现有资源，降低实施成本。
- 将RAG作为优先事项：企业应将RAG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。这有助于构建更强大和灵活的AI应用。
- 利用元数据和操作数据：企业应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。这有助于确保AI应用的合规性和安全性。
RAG技术的技术原理
检索增强生成（RAG）技术通过结合信息检索和文本生成，显著提升了大型语言模型（LLMs）在特定任务中的性能。其核心原理在于，当LLM接收到用户查询时，RAG系统首先不是直接生成答案，而是先从一个庞大的外部知识库中检索出与查询相关的文档或信息片段。这个检索过程通常利用向量搜索技术，将查询和知识库中的文档都转换为向量表示，然后通过计算向量之间的相似度来找到最相关的文档。
一旦检索到相关信息，RAG系统会将这些信息与原始查询一起输入到LLM中。LLM利用这些外部知识来生成更准确、更具信息量的答案。这种方法的优势在于，它不仅能够弥补LLM自身知识的不足，还能使其生成的内容更具针对性和实用性。此外，RAG还提高了LLM的可解释性，因为用户可以追溯到生成答案所依据的外部知识来源。
RAG的优势
RAG技术在多个方面都展现出显著的优势：
- 增强知识覆盖面：RAG通过整合外部知识库，显著扩展了LLM的知识边界，使其能够处理更广泛、更复杂的问题。
- 提高准确性和可靠性：RAG通过检索相关信息来支持LLM的生成过程，减少了模型产生幻觉或不准确信息的风险。
- 增强可解释性：RAG允许用户追溯到生成答案所依据的外部知识来源，提高了模型的可解释性和透明度。
- 支持持续学习和更新：RAG可以轻松地更新外部知识库，使LLM能够及时获取最新的信息和知识。
RAG的应用场景
RAG技术在各个领域都具有广泛的应用前景：
- 智能客服：RAG可以帮助智能客服系统更准确地理解用户的问题，并提供更具信息量的答案，从而提高客户满意度。
- 知识管理：RAG可以帮助企业构建智能知识管理系统，使用户能够更轻松地访问和利用企业内部的知识资源。
- 内容创作：RAG可以帮助内容创作者快速找到相关的资料和信息，从而提高创作效率和质量。
- 教育：RAG可以帮助学生更有效地学习和研究，提供更准确、更全面的信息。
RAG面临的挑战
尽管RAG技术具有诸多优势，但也面临着一些挑战：
- 检索效率：如何快速准确地从庞大的知识库中检索到相关信息是一个重要的挑战。
- 知识库管理：如何有效地管理和维护知识库，确保其准确性和完整性是一个持续性的挑战。
- 模型集成：如何将检索到的信息有效地融入到LLM的生成过程中，避免信息过载或干扰是一个技术性的挑战。
RAG的未来发展趋势
随着技术的不断发展，RAG技术将朝着以下几个方向发展：
- 更高效的检索算法：未来的RAG系统将采用更高效的检索算法，以提高检索速度和准确性。
- 更智能的知识库管理：未来的RAG系统将采用更智能的知识库管理方法，以自动化知识的更新和维护。
- 更深入的模型集成：未来的RAG系统将采用更深入的模型集成技术，以更好地利用检索到的信息。
总之，Gartner的预测为企业拥抱生成式AI提供了明确的方向。通过采用RAG等先进技术，企业可以显著提高AI应用的效率和效果，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。同时，企业也需要关注RAG技术面临的挑战，并积极探索未来的发展趋势，以确保其AI战略的成功。
