大型語言模型LLMs具有自動化內(nèi)容創(chuàng)建、提高內(nèi)容質(zhì)量及多樣化的潛力，可重塑企業(yè)與信息的交互方式。通過利用LLMs，企業(yè)能提升工作效率，降低運營成本，并獲得深入洞察。

來自Ege Gürdeniz， Ilana Golbin Blumenfeld 和Jacob T. Wilson等三位PwC合伙人，在《如何利用大型語言模型驅(qū)動的搜索為公司創(chuàng)造價值》書中，探討大型語言模型（LLMs）及其驅(qū)動的搜索技術(shù)，如檢索增強生成RAG，如何為企業(yè)創(chuàng)造價值:

1.大型語言模型的基本原理：

介紹大型語言模型的基本概念和運行邏輯，包括其訓練方式、生成機制以及核心優(yōu)勢。

2.檢索增強生成（RAG）技術(shù)：

詳細闡述RAG技術(shù)的原理和實現(xiàn)方式。RAG將大型預訓練語言模型的功能與外部檢索機制相結(jié)合，能夠引入外部知識，提高生成內(nèi)容的準確性和相關(guān)性。這一技術(shù)將改變企業(yè)的搜索方式，使搜索過程更加友好、有益。

3.大型語言模型在企業(yè)的實際應用：

探討大型語言模型在企業(yè)中的實際應用場景，如智能客服、營銷助手、數(shù)字化協(xié)同辦公、智能知識庫等。這些應用將顯著提升企業(yè)的運營效率，改善客戶服務體驗，提高員工工作效率。

4.數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策：

介紹如何利用大型語言模型進行數(shù)據(jù)分析，以發(fā)掘新的業(yè)務范式，預判趨勢，并提供有價值的見解。這將幫助企業(yè)做出更加明智的決策，提升市場競爭力。

5.技術(shù)轉(zhuǎn)型保障措施:

為確保技術(shù)轉(zhuǎn)型成功，組織需明確業(yè)務需求、進行風險評估與價值接納、重視數(shù)據(jù)質(zhì)量、實施標準化測試、建立持續(xù)監(jiān)控機制，并加強員工對生成式AI的教育溝通，以有效、負責任地應用AI工具。

資料來源:如何利用大型語言模型驅(qū)動的搜索為公司創(chuàng)造價值，富士康大學校長隨筆，