構(gòu)建企業(yè)級AI大模型驅(qū)動的應(yīng)用系統(tǒng)是一項跨越技術(shù)與業(yè)務(wù)邊界的綜合性任務(wù)，它不僅考驗著企業(yè)在業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識的深度，也挑戰(zhàn)著企業(yè)基于AI大模型構(gòu)建應(yīng)用的技術(shù)高度。這一過程要求業(yè)務(wù)專家與AI大模型專家緊密協(xié)作，共同確保通過AI大模型的賦能，實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值的倍增效應(yīng)。基于實踐經(jīng)驗總結(jié)，可以系統(tǒng)化地將AI大模型應(yīng)用的構(gòu)建流程劃分為五個核心步驟：1)需求場景的精確定義、2)大模型的科學(xué)選型、3)大模型性能效果的強(qiáng)化調(diào)優(yōu)、4)大模型的部署與運行維護(hù)，以及5)AI應(yīng)用的無縫集成。針對這一過程中的每一關(guān)鍵環(huán)節(jié)，本文將深入剖析企業(yè)所面臨的策略抉擇與潛在難題，旨在為那些意圖搭乘AI大模型發(fā)展浪潮、加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型的企業(yè)提供一份具有可操作性的行動指南。
一、明確需求場景：精確制導(dǎo)，確保目標(biāo)清晰
明確需求場景是項目起點，也是項目成功的基石。AI大模型專家需與業(yè)務(wù)團(tuán)隊緊密協(xié)作，細(xì)致剖析業(yè)務(wù)痛點，識別AI可解決的關(guān)鍵問題，同時考慮法規(guī)遵從與資源約束，為項目定下清晰且實際的目標(biāo)。 - 模糊不清的需求目標(biāo)可能導(dǎo)致資源浪費和項目延期。企業(yè)應(yīng)首先明確AI應(yīng)用的場景，如是否需要處理文本生成、情感分析、圖片理解和生成等特定任務(wù)，這直接影響到后續(xù)的模型選擇與技術(shù)路線設(shè)計。
- 未事先充分評估引發(fā)潛在風(fēng)險。例如，在國內(nèi)，對外提供服務(wù)的大模型及大模型應(yīng)用，均需要經(jīng)過安全評測備案。這就要求選型時慎重考慮避免使用海外大模型，數(shù)據(jù)傳輸出境等風(fēng)險，避免產(chǎn)生合規(guī)問題。
這一階段明確需求場景和目標(biāo)后，對后續(xù)指導(dǎo)模型選擇、評估計算資源和預(yù)算、設(shè)計合理技術(shù)方案、識別安全合規(guī)要求、乃至管控部署和運維大模型應(yīng)用路線都具有指導(dǎo)意義。也是企業(yè)自身需要重點思考的環(huán)節(jié)。 通常情況，建議需求目標(biāo)從點開始再到面，先從單點AI大模型能力與現(xiàn)有應(yīng)用的結(jié)合開始落地，逐步再考慮更深入更多場景的結(jié)合，最后再到基于AI Agent智能體思路重塑業(yè)務(wù)應(yīng)用。
二、大模型選型：平衡藝術(shù)，精準(zhǔn)拿捏大模型選型階段，AI大模型專家依據(jù)需求分析結(jié)果，在眾多預(yù)訓(xùn)練模型中甄選，不僅考慮模型的性能與準(zhǔn)確性，還要平衡計算效率、成本及安全性，選擇與企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施兼容性最優(yōu)的解決方案。- 性能與成本的權(quán)衡：這點要求企業(yè)細(xì)致考察市面上現(xiàn)有的各類大模型。通過基準(zhǔn)測試了解模型上限，結(jié)合實際預(yù)算和性能需求做出決策，同時考慮模型的長期維護(hù)成本。一般來說我們會有這么一個大模型選擇三角形，從效果、性能、成本三方面平衡考慮。在選型路徑上，建議首先用“最聰明”的基礎(chǔ)大模型（比如千億參數(shù)規(guī)模的通義千問max版本、多模態(tài)則為qwen_VL_max版）來做任務(wù)的上限效果測試驗證，如果“最聰明”的大模型可以滿足效果要求，再去考慮成本和性能問題，比如下調(diào)選一個小一點參數(shù)規(guī)模的大模型再測試，直到平衡滿足企業(yè)綜合需求。
- 安全與合規(guī)的考量：在國內(nèi)尤為重要，涉及到大模型生成內(nèi)容的安全可靠、大模型及應(yīng)用的備案、數(shù)據(jù)出境限制等，建議選擇符合要求的大模型。
- AI工具鏈和生態(tài)系統(tǒng)支持，對于大模型的持續(xù)優(yōu)化和功能拓展至關(guān)重要。強(qiáng)大的AI工具鏈和社區(qū)支持意味著更多的應(yīng)用案例、工具和解決方案，有助于企業(yè)快速迭代升級。國外的社區(qū)比較出名是Huggingface，國內(nèi)則為阿里云的Modelscope魔搭社區(qū)。
三、增強(qiáng)調(diào)優(yōu)大模型：精雕細(xì)琢，效能提升隨后的增強(qiáng)調(diào)優(yōu)步驟中，通過提示詞工程、RAG、微調(diào)等方案策略，對選定的大模型進(jìn)行優(yōu)化，旨在提升其在特定場景下的表現(xiàn)效果與可靠性，確保大模型的輸出貼合業(yè)務(wù)實際需要。- 提示詞工程是指通過各種輸入設(shè)計來引導(dǎo)模型行為給出回復(fù)。特點是輕量，易使用，模型強(qiáng)相關(guān)。提示詞工程雖輕便易行，但也需要理解大模型特性，才能設(shè)計出高質(zhì)量提示詞，高效引導(dǎo)模型輸出預(yù)期內(nèi)容。
- RAG主要結(jié)合外部知識數(shù)據(jù)，讓大模型更可控的回答垂直/封閉領(lǐng)域問題。RAG依賴高質(zhì)量外部數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時效性、數(shù)據(jù)檢索和增強(qiáng)過程中的優(yōu)化技巧是關(guān)鍵，處理不好會影響大模型的輸出質(zhì)量。
- 微調(diào)調(diào)優(yōu)則是通過小規(guī)模訓(xùn)練來優(yōu)化模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。特點是適配特定任務(wù)、高準(zhǔn)確，但復(fù)雜且高成本。同時微調(diào)調(diào)優(yōu)過程具有一定的不確定性，處理不當(dāng)會出現(xiàn)過擬合、甚至影響原有基模能力。
針對當(dāng)前三種主流優(yōu)化方案，這里簡單補(bǔ)充做個說明。經(jīng)常有人問上述三種方案核心區(qū)別是什么，怎么選？我們先回答是什么的問題。如下圖所示，本質(zhì)上大模型和程序一樣，都是根據(jù)外部輸入，然后執(zhí)行后給出輸出結(jié)果。程序=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法，簡單的對應(yīng)過來，大模型=模型結(jié)構(gòu)+參數(shù)權(quán)重。所以說，提示詞工程，本質(zhì)就是通過巧妙設(shè)計輸入，使之更好適配大模型中的模型結(jié)構(gòu)，從而獲得更好的輸出結(jié)果；微調(diào)調(diào)優(yōu)，則是基于給定的數(shù)據(jù)集做訓(xùn)練，來優(yōu)化更新大模型在預(yù)訓(xùn)練時已經(jīng)固定好的參數(shù)權(quán)重，讓后續(xù)的輸入能在該行業(yè)領(lǐng)域的任務(wù)上得到更好的輸出結(jié)果。
接著看“怎么選”的問題。對大模型的增強(qiáng)調(diào)優(yōu)，在實際使用過程中，并非大家所想的按提示詞工程->RAG->微調(diào)調(diào)優(yōu)這種直線路徑推進(jìn)的。而是需要結(jié)合提示詞工程、RAG和微調(diào)調(diào)優(yōu)等特點，反復(fù)嘗試，螺旋推進(jìn)落地。下圖為OpenAI專家給出的一個大模型調(diào)優(yōu)建議路徑。
微調(diào)調(diào)優(yōu)后的模型務(wù)必要做好模型評測。模型評測不僅驗證了模型在特定任務(wù)上的優(yōu)化效果，保證了輸出質(zhì)量達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)，還通過全面評估模型性能，揭示潛在的偏見或不足，為進(jìn)一步的迭代優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持。具體如何評測就不再贅述，可網(wǎng)上參考相關(guān)文章了解。在增強(qiáng)調(diào)優(yōu)大模型這個環(huán)節(jié)里，數(shù)據(jù)集是非常重要的，不管是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集還是評測數(shù)據(jù)集。這是因為高質(zhì)量的數(shù)據(jù)（包括數(shù)據(jù)的多樣性、質(zhì)量和規(guī)模等）深刻的影響著大模型能力和企業(yè)AI應(yīng)用價值倍增量級。經(jīng)常很多企業(yè)在問，我們欠缺數(shù)據(jù)或者沒有高質(zhì)量數(shù)據(jù)時，如何提升大模型應(yīng)用效果。碰到這種情況，除了建議企業(yè)可以向外嘗試多種數(shù)據(jù)合作方式，也可先直接用基?；颥F(xiàn)成行業(yè)領(lǐng)域?qū)俅竽Ｐ?，同時著手規(guī)劃建設(shè)自己的企業(yè)數(shù)據(jù)平臺。四、大模型部署與運行：靈活應(yīng)變，確保穩(wěn)定一旦模型優(yōu)化成熟，便進(jìn)入部署與運行階段，這要求專家精心設(shè)計部署架構(gòu)，無論是云端托管、邊緣計算還是本地部署，均需確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行、彈性伸縮及高效運維，同時建立監(jiān)控機(jī)制以應(yīng)對潛在故障。大模型部署方式應(yīng)根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)場景目標(biāo)決定。根據(jù)模型參數(shù)規(guī)格大小不同，可以部署到終端智能設(shè)備、IDC機(jī)房以及云上。云平臺一般也根據(jù)不同場景提供更多的大模型環(huán)境部署和運行服務(wù)。如下圖所示。
- 推薦大部分企業(yè)優(yōu)先考慮直接調(diào)用MaaS API服務(wù)的方式（類似阿里云百煉模型服務(wù)平臺）。
- 企業(yè)有開源大模型私有化部署需求的，首先考慮基于阿里云人工智能平臺PAI做整體開發(fā)部署提供模型服務(wù)。如企業(yè)有AI團(tuán)隊及技術(shù)積累，考慮自建的話，可推薦基于阿里云GPU云服務(wù)器構(gòu)建。從成本和運行維護(hù)投入等方面考慮，原則上不建議純線下IDC自建智算資源和大模型服務(wù)。
最后一個環(huán)節(jié)是AI應(yīng)用集成，即將完成增強(qiáng)調(diào)優(yōu)后的大模型部署運行后，無縫集成融入企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)智化生態(tài)系統(tǒng)中，無論是通過MaaS API接口、插件、流程編排、Agent還是構(gòu)建全新的用戶界面，目標(biāo)都是最大化大模型的能力和價值，提升用戶體驗，促進(jìn)企業(yè)業(yè)務(wù)流程智能化升級，從而驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新與競爭力的飛躍。
企業(yè)可以根據(jù)現(xiàn)自身現(xiàn)狀選擇合適的集成模式，把AI大模型能力應(yīng)用到實際數(shù)智化場景中。 綜上所述，構(gòu)建大模型應(yīng)用當(dāng)前確實還是一個復(fù)雜而精細(xì)的過程，企業(yè)需從明確需求開始，步步為營，不僅要考慮技術(shù)實現(xiàn)的可行性，還需兼顧成本效益、合規(guī)性以及長遠(yuǎn)的戰(zhàn)略規(guī)劃。通過以上解析，企業(yè)可望在大模型應(yīng)用的構(gòu)建過程中少走彎路，加速實現(xiàn)AI技術(shù)的落地應(yīng)用，推動業(yè)務(wù)的智能化轉(zhuǎn)型。相信隨著大模型的發(fā)展，模型服務(wù)平臺和工具鏈的不斷增強(qiáng)和成熟，未來將能讓所有開發(fā)者和企業(yè)更敏捷更高效的構(gòu)建自己的AI大模型應(yīng)用。
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