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继往开来,创新无限

如何在搜索引擎中应用AI大语言模型,提高企业生产力?

人工智能尤其是大型语言模型的应用,重塑了我们与信息交互的方式,也为企业带来了重大的变革。将基于大模型的检索增强生成(RAG)集成到业务实践中,不仅是一种趋势,更是一种必要。它有助于实现数据驱动型决策,并提供个性化、自动化的服务,为业务增长和生产力提升开辟新的途径。  


在当今快速发展的技术环境中,生成式人工智能,尤其是大型语言模型(LLMs),正在迎来一个重要的转折点。这些模型正站在变革的最前沿,重塑了我们与信息交互的方式。 


利用大型语言模型进行内容使用和生成为企业带来了巨大的前景。它们具有自动化内容创建、提高内容质量、使内容提供多样化甚至个性化内容的潜力。这是一个拐点,也是探索创新方法来加速挖掘业务潜力的绝佳机会。所以从现在开始,马上探索变革型的影响并制定你的业务战略吧。 


大型语言模型在各个领域都有实际应用。以Microsoft 365 Copilot为例,这是一项最新的创新,旨在通过简化数据交互来重塑企业的生产力。它通过在Microsoft Outlook中总结电子邮件线索,突出显示关键讨论点,并在Microsoft Teams中建议操作项,以及使用户能够在Microsoft Power Platform中自动执行任务和创建聊天机器人,使数据更容易被访问和理解。


来自GitHub的数据展示了Github Copilot的切实好处,88%的开发人员表示工作效率有所提高,73%的开发人员表示搜索信息或查找示例的时间减少了。



改变我们的搜索方式


还记得我们在搜索栏中输入关键字,然后必须点击好几个链接才能获取所需信息的日子吗?


今天,像Bing这样的搜索引擎正在改变这一游戏规则。他们不会提供冗长的链接列表,而是智能地解释你的问题,并从互联网各个角落寻找参考信息。更重要的是,它们会以清晰简洁的方式呈现信息,并提供完整的信息来源。 


在线搜索的转变,使搜索过程更加友好、有益。我们正在从永无止境的链接列表,转向更为直接、易于理解的答案。我们在线搜索的方式经历了一场真正的进化。 


现在想象一下,如果企业能够方便、高效地搜索,导航和分析内部数据,将会产生怎样的变革性影响?这种新模式将使员工能够快速访问企业信息,去利用企业数据的力量。这种架构模式被称为检索增强生成(RAG),它是Azure Cognitive Search和Azure OpenAI服务的融合,使这种简化的体验成为可能。 


检索增强生成(RAG)



大语言模型和 RAG 的兴起: 弥合信息获取的差距


RAG是一种自然语言处理技术,它将大型预训练语言模型的功能与外部检索或搜索机制相结合。它将外部知识引入生成过程,允许模型在初始训练之外提取信息。 


以下是 RAG 工作原理的详细说明: 

1. 输入:系统接收一个输入序列,例如一个需要答案的问题。 

2. 检索:在生成响应之前,RAG 系统从预定义的语料库中搜索(或“检索”)相关文档或段落。这个语料库可以包含与输入信息相关的任何文本集合。

3. 扩充和生成:检索到的文档与原始输入合并以提供上下文。这些组合数据被导入到语言模型中,语言模型能生成一段响应或输出。


RAG 可以利用动态、最新的内外部数据源,无需大量培训即可访问和利用更新的信息。整合最新知识的能力可以带来更精确、更有见地、更符合上下文的响应,这是一个关键优势。 



RAG 在行动: 企业生产力的新世代


以下是 RAG 提高员工工作效率的一些场景: 

◉总结和问答:汇总大量信息,以便于使用和沟通。 

◉数据驱动型决策:通过分析和解释数据来发掘新范式,预判趋势以获有价值的见解。 

◉个性化:定制个性化的信息交互,从而产生个性化推荐。 

◉自动化: 自动执行重复的任务,以简化和提高生产力。 


随着人工智能的不断发展,RAG在各个领域得到了广泛应用。 


生成式AI的使用场景


财务分析的 RAG 方法  


以一家大公司的财务数据分析为例,在这个领域,准确性、及时的洞察力和战略决策至关重要。让我们探讨一下RAG能如何帮助虚拟公司Contoso的财务分析。 


1. 总结和问答 

◉ 场景:Contoso刚刚结束了财年,发布了一份长达数百页的详细财务报告。董事会成员想要这份报告的摘要版本,突出关键绩效指标。 

◉ 提示词:“总结Contoso年度财务报告中的主要财务结果、收入来源和重大支出。” 

◉ 结果:该模型提供了一个简明的总结,详细说明了Contoso的总收入、主要收入来源、重大成本、利润率和其他关键的财务指标。 


2. 数据驱动的决策 

◉ 场景:随着新财政年度的到来,Contoso希望分析其收入来源,并将其与主要竞争对手进行比较,以便更好地制定市场主导战略。 

◉ 提示词:“分析Contoso去年的收入结构,并将其与三大竞争对手的收入结构进行比较,找出市场缺口或机会。”

◉ 结果:该模型提出了一个比较分析,揭示虽然Contoso在服务收入方面占据主导地位,但它在软件许可方面落后,而竞争对手在这个领域已经看到了增长。 


3. 个性化 

◉ 场景:Contoso计划用一份个性化报告吸引投资者,展示公司业绩如何能直接影响他们的投资。 

◉ 提示词:“根据年度财务数据,为每位投资者生成一份个性化的财务影响报告,详细说明Contoso的业绩如何影响他们的投资价值。” 

◉ 结果:该模型为每个投资者提供量身定制的报告。例如,在服务收入流中拥有大量股份的投资者,将看到该公司在该领域的主导地位如何对他们的回报产生积极影响。 


4. 自动化 

◉ 场景:每个季度,Contoso都会收到来自其各个部门的多个财务报表和报告。手动将这些内容整合到公司视角会非常耗时。 

◉ 提示词:“自动整理第一季度Contoso所有部门报表中的财务数据,并将其分类为收入、运营成本、营销费用、研发投资等模块。” 

◉ 结果:该模型有效地整合了数据,为Contoso提供了本季度财务状况的合并视图,突出显示了优势和需要注意的领域。



大语言模型:改变企业的内容生成方式 


利用基于 RAG 的解决方案,企业可以提高员工生产力、简化流程并做出数据驱动的决策。随着我们不断接受和完善这些技术,其应用的可能性几乎是无限的。  





——转载自微软科技微信公众号2023年11月6日发布文章