瀏覽我們的指南，掌握如何讓您的企業充分利用人工智慧技術。了解 RAG 和 CRAG 整合、向量嵌入、LLM 和提示工程等內容，這對那些希望負責任地應用人工智慧的企業來說非常有益。
企業在引入生成式人工智慧時，會遇到許多需要策略管理的業務風險。這些風險通常是相互關聯的，範圍從導致合規問題的潛在偏見到缺乏領域知識。主要問題包括聲譽損害、遵守法律和監管標準（尤其是與客戶互動有關）、智慧財產權侵權、道德問題和隱私問題（尤其是在處理個人或可識別資料時）。
為了回應這些挑戰，提議採用檢索增強生成（RAG）等混合策略。 RAG技術能夠提升人工智慧生成內容的質量，讓企業人工智慧計畫更安全可靠。這項策略能夠有效解決知識缺失和錯誤訊息等問題，同時也確保遵守法律和道德準則，防止聲譽受損和違規行為的發生。
檢索增強生成（RAG）是一種先進方法，透過整合企業知識庫中的信息來提高人工智慧內容創建的準確性和可靠性。將 RAG 視為一位大廚，他依靠與生俱來的天賦、全面的培訓和創意天賦，所有這些都得到了對烹飪基礎知識的透徹理解的支持。當需要使用不尋常的香料或滿足對新穎菜餚的要求時，廚師會查閱可靠的烹飪參考資料，以確保食材得到最佳利用。
就像是一位主廚可以烹調出多元的美食一樣，GPT和LLaMA-2等人工智慧系統也能產生各種主題的內容。然而，當需要提供詳細且準確的資訊時，尤其是在處理新穎的美食或瀏覽大量企業數據時，它們會藉助特殊工具來確保資訊的準確性和深度。
CRAG是一種矯正性幹預，旨在加強RAG設定的穩定性。 CRAG利用T5來評估檢索到的文件的相關性。當企業來源的文件被視為不相關時，可能會透過網路搜尋來填補資訊空白。
架構從根本上是圍繞著三個核心支柱建構的：資料攝取、查詢和智慧檢索、產生提示工程和大語言模型。
#Eli盤攝
入
查詢和智慧檢索：推理伺服器收到使用者的問題後，就會透過嵌入過程將其轉換為向量，該過程使用相同的模型在知識庫中嵌入文件。然後，向量資料庫進行搜索，以識別與使用者意圖密切相關的向量，並將其提供給大型語言模型 (LLM) 以豐富上下文。
5.##從應用程式和API層查詢。該查詢是用戶或其他應用程式在搜尋資訊時輸入的內容。
6.嵌入查詢檢索：利用產生的Vector.Embedding 在向量資料庫的索引中開始搜尋。選擇您想要從向量資料庫中檢索的向量數量；這個數字將與您計劃編譯和用於解決問題的上下文數量成正比。
7.向量（相似向量）：此過程識別相似向量，這些向量表示與查詢上下文相關的文件區塊。
8.檢索相關向量：
從向量資料庫檢索相關向量。例如，在廚師的背景下，它可能相當於兩個相關向量：食譜和準備步驟。相應的片段將被收集並隨提示一起提供。
9.檢索相關區塊：系統取得與被辨識為與查詢相關的向量相符的文件部分。一旦評估了資訊的相關性，系統就會確定後續步驟。如果訊息完全一致，它會根據重要性進行排列。如果資訊不正確，系統會將其丟棄並在線上找到更好的資訊。
##產生提示工程與LLMs：
產生提示工程指導大型語言模型給出正確答案至關重要。它涉及創建考慮到任何數據差距的清晰而精確的問題。這個過程是持續進行的，需要定期調整以獲得更好的回應。確保這些問題合乎道德、沒有偏見並避免敏感話題也很重要。
10. 提示工程：然後將檢索到的區塊與原始查詢一起使用以建立提示。該提示旨在有效地將查詢上下文傳達給語言模型。
11. LLM（大型語言模型）：工程提示由大型語言模型處理。這些模型可以根據收到的輸入產生類似人類的文字。
12. 答案：#最後，語言模型使用提示提供的上下文和檢索到的區塊來生成查詢的答案。然後，該答案透過應用程式和 API 層發送回使用者。
結論
#本部落格探討了將人工智慧整合到軟體開發中的複雜過程，強調了受CRAG 啟發建立企業生成人工智慧平台的變革潛力。透過解決即時工程、資料管理和創新檢索增強生成 (RAG) 方法的複雜性，我們概述了將人工智慧技術納入業務營運核心的方法。未來的討論將進一步深入探討智慧開發的生成式人工智慧框架，研究最大限度地利用人工智慧的具體工具、技術和策略，確保更智慧、更有效率的開發環境。
來源｜以上是掌握商業人工智慧：使用 RAG 和 CRAG 建構企業級人工智慧平台的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
