人工智能尤其是大型語言模型的應用，重塑了我們與信息交互的方式，也為企業(yè)帶來了重大的變革。將基于大模型的檢索增強生成（RAG）集成到業(yè)務實踐中，不僅是一種趨勢，更是一種必要。它有助于實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策，并提供個性化、自動化的服務，為業(yè)務增長和生產(chǎn)力提升開辟新的途徑。

在當今快速發(fā)展的技術環(huán)境中，生成式人工智能，尤其是大型語言模型（LLMs），正在迎來一個重要的轉(zhuǎn)折點。這些模型正站在變革的最前沿，重塑了我們與信息交互的方式。

利用大型語言模型進行內(nèi)容使用和生成為企業(yè)帶來了巨大的前景。它們具有自動化內(nèi)容創(chuàng)建、提高內(nèi)容質(zhì)量、使內(nèi)容提供多樣化甚至個性化內(nèi)容的潛力。這是一個拐點，也是探索創(chuàng)新方法來加速挖掘業(yè)務潛力的絕佳機會。所以從現(xiàn)在開始，馬上探索變革型的影響并制定你的業(yè)務戰(zhàn)略吧。

大型語言模型在各個領域都有實際應用。以Microsoft 365 Copilot為例，這是一項最新的創(chuàng)新，旨在通過簡化數(shù)據(jù)交互來重塑企業(yè)的生產(chǎn)力。它通過在Microsoft Outlook中總結電子郵件線索，突出顯示關鍵討論點，并在Microsoft Teams中建議操作項，以及使用戶能夠在Microsoft Power Platform中自動執(zhí)行任務和創(chuàng)建聊天機器人，使數(shù)據(jù)更容易被訪問和理解。

來自GitHub的數(shù)據(jù)展示了Github Copilot的切實好處，88%的開發(fā)人員表示工作效率有所提高，73%的開發(fā)人員表示搜索信息或查找示例的時間減少了。

改變我們

的搜索方式

還記得我們在搜索欄中輸入關鍵字，然后必須點擊好幾個鏈接才能獲取所需信息的日子嗎？

今天，像Bing這樣的搜索引擎正在改變這一游戲規(guī)則。他們不會提供冗長的鏈接列表，而是智能地解釋你的問題，并從互聯(lián)網(wǎng)各個角落尋找參考信息。更重要的是，它們會以清晰簡潔的方式呈現(xiàn)信息，并提供完整的信息來源。

在線搜索的轉(zhuǎn)變，使搜索過程更加友好、有益。我們正在從永無止境的鏈接列表，轉(zhuǎn)向更為直接、易于理解的答案。我們在線搜索的方式經(jīng)歷了一場真正的進化。

現(xiàn)在想象一下，如果企業(yè)能夠方便、高效地搜索，導航和分析內(nèi)部數(shù)據(jù)，將會產(chǎn)生怎樣的變革性影響？這種新模式將使員工能夠快速訪問企業(yè)信息，去利用企業(yè)數(shù)據(jù)的力量。這種架構模式被稱為檢索增強生成（RAG)，它是Azure Cognitive Search和Azure OpenAI服務的融合，使這種簡化的體驗成為可能。

檢索增強生成（RAG）

大語言模型

和 RAG 的興起: 彌合信息獲取的差距

RAG是一種自然語言處理技術，它將大型預訓練語言模型的功能與外部檢索或搜索機制相結合。它將外部知識引入生成過程，允許模型在初始訓練之外提取信息。

以下是 RAG 工作原理的詳細說明：

1. 輸入：系統(tǒng)接收一個輸入序列，例如一個需要答案的問題。

2. 檢索：在生成響應之前，RAG 系統(tǒng)從預定義的語料庫中搜索（或“檢索”）相關文檔或段落。這個語料庫可以包含與輸入信息相關的任何文本集合。

3. 擴充和生成：檢索到的文檔與原始輸入合并以提供上下文。這些組合數(shù)據(jù)被導入到語言模型中，語言模型能生成一段響應或輸出。

RAG 可以利用動態(tài)、最新的內(nèi)外部數(shù)據(jù)源，無需大量培訓即可訪問和利用更新的信息。整合最新知識的能力可以帶來更精確、更有見地、更符合上下文的響應，這是一個關鍵優(yōu)勢。

RAG 在行動:

企業(yè)生產(chǎn)力的新世代

以下是 RAG 提高員工工作效率的一些場景：

?總結和問答：匯總大量信息，以便于使用和溝通。

?數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策：通過分析和解釋數(shù)據(jù)來發(fā)掘新范式，預判趨勢以獲得有價值的見解。

?個性化：定制個性化的信息交互，從而產(chǎn)生個性化推薦。

?自動化：?自動執(zhí)行重復的任務，以簡化和提高生產(chǎn)力。

隨著人工智能的不斷發(fā)展，RAG在各個領域得到了廣泛應用。

生成式AI的使用場景

財務分析的 RAG 方法

以一家大公司的財務數(shù)據(jù)分析為例，在這個領域，準確性、及時的洞察力和戰(zhàn)略決策至關重要。讓我們探討一下RAG能如何幫助虛擬公司Contoso的財務分析。

1. 總結和問答

? 場景：Contoso剛剛結束了財年，發(fā)布了一份長達數(shù)百頁的詳細財務報告。董事會成員想要這份報告的摘要版本，突出關鍵績效指標。

? 提示詞：“總結Contoso年度財務報告中的主要財務結果、收入來源和重大支出?！?/span>

? 結果：該模型提供了一個簡明的總結，詳細說明了Contoso的總收入、主要收入來源、重大成本、利潤率和其他關鍵的財務指標。

2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策

? 場景：隨著新財政年度的到來，Contoso希望分析其收入來源，并將其與主要競爭對手進行比較，以便更好地制定市場主導戰(zhàn)略。

? 提示詞：“分析Contoso去年的收入結構，并將其與三大競爭對手的收入結構進行比較，找出市場缺口或機會?！?/span>

? 結果：該模型提出了一個比較分析，揭示雖然Contoso在服務收入方面占據(jù)主導地位，但它在軟件許可方面落后，而競爭對手在這個領域已經(jīng)看到了增長。

3. 個性化

? 場景：Contoso計劃用一份個性化報告吸引投資者，展示公司業(yè)績?nèi)绾文苤苯佑绊懰麄兊耐顿Y。

? 提示詞：“根據(jù)年度財務數(shù)據(jù)，為每位投資者生成一份個性化的財務影響報告，詳細說明Contoso的業(yè)績?nèi)绾斡绊懰麄兊耐顿Y價值?！?/span>

? 結果：該模型為每個投資者提供量身定制的報告。例如，在服務收入流中擁有大量股份的投資者，將看到該公司在該領域的主導地位如何對他們的回報產(chǎn)生積極影響。

4. 自動化

? 場景：每個季度，Contoso都會收到來自其各個部門的多個財務報表和報告。手動將這些內(nèi)容整合到公司視角會非常耗時。

? 提示詞：“自動整理第一季度Contoso所有部門報表中的財務數(shù)據(jù)，并將其分類為收入、運營成本、營銷費用、研發(fā)投資等模塊?！?/span>

?結果：該模型有效地整合了數(shù)據(jù)，為Contoso提供了本季度財務狀況的合并視圖，突出顯示了優(yōu)勢和需要注意的領域。

大語言模型:

改變企業(yè)的內(nèi)容生成方式

利用基于 RAG 的解決方案，企業(yè)可以提高員工生產(chǎn)力、簡化流程并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。隨著我們不斷接受和完善這些技術，其應用的可能性幾乎是無限的^1&2。

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參考資料

[1]想了解更多微軟系列工具，滿足你的需求和使用場景，請查看以下來自微軟資源：

《了解如何將數(shù)據(jù)與 Azure OpenAI 服務配合使用》、《什么是?Azure Machine Learning prompt flow？》、《使用Semantic Kernel編排你的 AI 》、《探索一個使用了Azure Cognitive Search?和Azure OpenAI的RAG 示例應用》。

[2]想了解更多微軟合作伙伴解決方案，如何快速入門，請查看以下來自微軟資源：

《了解埃維諾的生成式 AI》、《通過埃森哲了解生成式 AI 技術服務》、《探索安永的人工智能咨詢服務》、《普華永道提供的AI無處不在》、《畢馬威為現(xiàn)代數(shù)據(jù)、分析和人工智能加速》。