ChatGPT掀起的人工智能浪潮让全球激动不已，AI正在创造新的、非凡的经济价值，全球正在通过AI加速提高生产力。而要实现这样的愿景，AI技术与数据在未来扮演什么角色?

由OpenAI开发的聊天机器人chatGPT推动了自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)技术的发展。它代表了大型语言模型在理解和生成自然语言方面的先进能力，在未来的商业领域中，其不仅具备可预见的效率提升和可扩展性，还将持续开辟新的战略增长和竞争优势途径。

检索增强是AI技术的未来?

2024年，AI预计将彻底改变我们的工作方式，许多公司已经开始使用 AI 驱动的自动聊天机器人来处理客户咨询，而更多的企业渴望加入生成式 AI 的浪潮，却在如何构建高效的生成式AI应用方面遇到难题。

为了使生成式AI更好地适应特定领域(如医疗、金融等)或专有信息(即特定组织或应用的数据)，人们通常采用“微调(fine-tuning)”的方法进行AI训练，微调是一种在一个已经训练好的通用模型的基础上，通过在特定领域的数据上进一步训练来调整和优化模型。

尽管微调技术在适应特定领域方面具备显著效果，但其存在的缺点也很明显：首先，它是“计算密集型”的技术，需要占用大量的计算资源。其次，这种方法颇为“昂贵”，可能涉及高昂的硬件成本和运行成本。此外，微调需要“技术专长”，需要有专业知识的人员来执行和管理这一过程。最后，这些因素共同导致这种方法在适应不断变化的信息时“缺乏敏捷性”，即它不够灵活快速地适应新信息或数据的变化。

检索增强生成AI是人工智能领域的又一革新技术。RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了信息检索(Retrieval)和文本生成(Generation)的人工智能模型。这种模型的设计旨在通过从大量文档中检索相关信息来增强文本生成的能力，从而提高生成文本的质量和相关性。RAG的工作原理可以分为两个主要部分：检索(Retrieval)和生成(Generation)：当RAG接收到一个问题时，它首先在一个大型的文档数据库中进行搜索，以找到与该问题相关的信息。检索到的文档或文档片段随后被送入一个生成模型。生成模型结合原始查询和检索到的文档内容，生成一个连贯、信息丰富的回答或文本。

RAG 技术将像 GPT 这样的大语言模型与外部知识源结合起来，使 AI 能够从数据库或文档集合中检索并利用事实信息，这种方法在 AI 应用中尤其有用，其优势在于：

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提高准确性和相关性：

RAG 让聊天机器人能够访问大量信息，确保回答不仅与上下文相关，还真实准确。这对于需要具体详细信息的技术支持查询尤其重要。

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动态知识库：

不同于依赖预训练知识的传统 AI 模型，装备了 RAG 的聊天机器人可以从外部资源获取最新数据。这意味着它们能够提供有关产品、服务和政策的最新信息，并能在无需重新训练的情况下适应变化。

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成本效益的更新：

对于快速发展的行业来说，保持 AI 模型知识库的前沿性是个挑战。RAG 通过访问最新的外部数据库来解决这个问题，减少了频繁重新训练模型的需求。

数据质量是关键

生成式人工智能(GenAI)成功的一个关键因素：高质量的专有数据。毫无疑问，专有数据的使用是生成式AI模型(如大型语言模型，LLM)区分自身并增加价值的一个重要方式。

高质量的专有数据指的是某个企业或组织特有的，针对特定业务的数据，并且不公开可用。这种数据的质量和相关性对于训练特定任务的AI模型非常重要。

使用专有数据可以显著提高模型在特定应用场景下的效果。例如：一个针对医疗保健行业训练的模型，如果能够访问和学习特定医疗机构的患者数据，那么它在处理相关查询时的准确性和相关性势必会比一个只用公开数据训练的模型高得多。

对于企业而言，通过大型语言模型访问企业的专有数据，可以极大地提升模型在特定业务环境中的应用价值。

建设AI就绪的数据平台刻不容缓

高质量的数据意味着数据是准确的、可靠的、及时的、完整的，并且是具备高度相关性的。只有当AI模型基于高质量的数据时，它们生成的输出才会准确有效。

如果生成式AI模型使用的是质量低下的数据，那么它们生成的内容可能会充满错误、误导性信息或无关紧要的信息。这种情况下，AI的输出就会变得“华而不实”，看似有吸引力但实际上缺乏实质内容和价值。

因此，建设企业自有的数据平台刻不容缓，并需要通过使用最新的技术和工具来收集、处理、存储和分析数据，为AI应用预备高质量的数据。这是一项技术性极强的专业性工作，涉及数据存储与数据治理的多方面协同。