工业技术进步和人工智能的兴起正在推动企业运营与创新的连接。探索前沿领域，搭建人工智能创新与商业运营之间的桥梁。

在当今的商业环境中，获取竞争优势比以往任何时候都更加重要。利用技术创新解决实际的商业问题是实现这一目标的基石。

2023年标志着科技领域人工智能创新的前所未有的激增，这实在是令人着迷的。从GenAI工具如ChatGPT、微软Copilot、DALL-E等的出现，以及其他众多工具的涌现，该领域经历了一次飞跃。然而，更加有趣的是即将到来的2024年及其后几年即将发生的转变。

即将到来的一年将标志着人工智能成为企业世界中不可或缺的资产的时代的开始，因为实际应用不断浮出水面，投资回报（ROI）日益明显。

目的

本文旨在重点介绍先进的生成式人工智能技术在企业内的实际应用，特别是定制的低代码/低数据(Low-Code/Low-Data)模型应用。同时强调这种实现可以通过相对简单、私密和安全的方式完成。我们将探讨使用案例和概念，以展示组织如何有效利用人工智能的力量来满足其独特需求。

解决LLM的局限性

大型语言模型（LLM）如ChatGPT、Azure OpenAI和其他模型展示了非常强大的提升生产力的能力，但它们的开箱即用性可能在特定领域的知识和严格的数据隐私保护方面存在一些不足。为了解决这些限制，我们需要理解一些概念：

私有部署 - 在组织的私有基础设施或网络中实施现有的LLM可以确保该模型及其操作保持在公司安全环境的范围内，而不是依赖外部服务器或服务。该策略通过容纳、增强安全措施、遵守法规合规性和保护知识产权，为组织的数据隐私做出贡献。
提示工程 - 此技术允许为语言模型定制特定线索。通过改进对所给信息的理解和处理方式，帮助模型提供更好、更准确、更相关的回答。
检索增强生成（RAG）- 这是一种通过从外部来源（如数据仓库）获取额外信息并将其添加到模型工具包中来提升LLMs性能的技术。
精调 - 这涉及提供样本数据以重新训练现有模型。这个过程会得到一个经过精细调整的“定制”LLM模型，根据提供的示例表现出色。当深度领域专业知识对准确回应至关重要时，这特别有用。

用途

客户支持与服务：一个与各种客户查询打交道的组织可以通过输入历史支持票和对应的解决方案来调整LLM。通过及时的工程处理，该模型学会了理解和回答复杂的问题，提高了响应准确性和效率。检索增强生成帮助检索相关信息，而微调确保模型与公司的语气和政策保持一致。
销售和市场个性化：在销售中，可以使用客户互动数据对LLM进行微调，以生成定制的产品推荐或营销内容。通过提示工程，模型学习了解购买历史和偏好，使其能够提出令人信服的个性化建议。检索增强生成确保推荐与当前趋势一致，并通过微调保持品牌一致性。
数据分析和决策支持：处理复杂数据集的企业可以利用通过历史数据进行调整的LLM进行分析。通过及时的工程操作，模型能够理解与数据洞察和分析相关的具体查询，而检索增强型生成则有助于提取相关的数据支持信息。通过调整来帮助模型提供根据公司需求量身定制的可操作的洞察。
内部知识库与流程优化：希望精简内部流程的公司可以采用经过微调的LLM模型，结合组织文件、手册和工作流程。通过快速工程优化，模型学习如何解读与流程相关的员工查询，并检索相关信息或程序指南。微调使得该模型与公司的术语和最佳实践相匹配。
法律与合规协助：法律与合规部门可以利用经过细化合规法规、法律文件或案例法知识的LILM。通过及时处理，该模型变得熟练于分析法律问题并检索相关的合规指南或先例案例。细化调整确保准确性并与特定行业特性和监管术语相一致。

私人部署的LLMs结合了及时工程、检索增强生成和微调等策略，成为解决现实商业用例的有效方法。这些技术将LLMs的潜力解锁，将它们转化为精心调校以适应公司独特需求的定制工具，从而在商业领域发挥作用。

结论

然而，定制LLM并不是每种情况的解决方案，我希望本文能够说明将人工智能创新与业务运营结合起来解决现实世界问题的便捷和简洁性。在所提及的用例中，一个一贯的主题浮现出来——致力于提升生产力和完善运营流程。当我们站在广泛采用人工智能推动的新时代的门槛上时，显而易见的是，解锁其变革力量的关键在于战略应用。这个时代不只是关于人工智能的采用，更是要拥抱利用人工智能作为推动进步、提高效率和实现成功的动态现代商业领域的艺术。