企业AI应用垂直行业客户怎样应用AI大模型？

发布时间：2023-09-27 11:17:38 所属栏目：动态来源：

导读：随着人工智能技术的不断进步与提高，基于大型神经网络模型的应用已然成为相关行业的热门选择。然而，以chatGPT为代表的通用AI大模型虽然功能强大，但在垂直行业应用中存在一些突出的问题，如缺乏特定行业领域的专有知

随着人工智能技术的不断进步与提高，基于大型神经网络模型的应用已然成为相关行业的热门选择。然而，以chatGPT为代表的通用AI大模型虽然功能强大，但在垂直行业应用中存在一些突出的问题，如缺乏特定行业领域的专有知识，尤其是深度知识、私有知识、保密知识等；输出内容很难精确控制；常常会出现幻觉（一本正经地胡说八道）等问题。为解决这些问题，有三种在垂直行业中应用AI大模型的方法，包括重新训练、微调和知识库检索，每种方法各有优缺点和适用的场景。

二、问题分析

垂直行业非常需要AI技术的应用，特别是AI大模型在自然语言理解和交互、通用知识和逻辑推理等方面所呈现出的强大能力，必然会推动AI大模型在垂直行业中的应用发展。然而，由于通用AI大模型目前存在的问题，无法很好地适应垂直行业需求，因此需要寻找解决解决方案。

目前，AI大模型应用于垂直行业中应用存在以下问题：缺乏行业专有知识、输出内容不精确、幻觉现象等。这些问题限制了AI大模型的实际应用效果和行业场景的拓展。

1、缺乏行业专有知识

通用AI大模型为广泛应用场景提供了解决方案，但其缺乏特定行业的专有知识。在垂直行业应用中，需要与具体行业相关的知识来进行问题解答和决策支持。

2、幻觉现象

通用AI大模型可能会出现幻觉现象，即虽然生成的回答似乎合理，但实际上是错误或胡说八道。这种情况给用户带来误导，降低了模型的可靠性和可信度。

三、解决方案

为解决上述问题，主要有三种在垂直行业中应用AI大模型的解决方案：重新训练、微调和知识库模型。

1、利用行业知识重新训练AI大模型

由于通用AI大模型缺乏行业专有知识，重新训练AI大模型成为一种可行的解决方案。该方法的基本思想是，将行业相关的数据集和专业知识用于训练AI大模型，包括预训练和继续训练，使其拥有行业特定的理解和知识。这样，AI大模型在垂直行业中的应用就能更好地理解和处理相关的任务和问题。例如，在医疗领域中应用AI大模型时，可以利用医学文献、诊断报告和临床数据等专业知识进行模型的重新训练，使其具备医学背景和专业判断能力。

2、利用行业知识建立知识库模型与AI大模型融合互动

当AI大模型无法一个个提供准确答案或输出知识库时，可以更进一步的利用现有的行业知识框架建立行之有效的知识库模型，充分融合AI大模型的通用知识和知识库模型的专有知识，可以提供更有针对性的输出。行业知识库可以包括专家知识、法规要求、技术文献、操作规范、常见问题解答等，通过与AI大模型的结合，可以提供更精确、可靠的信息和推理。例如，在法律咨询领域，当AI大模型遇到具体法律案例时，可以将相关法律条款和判例作为知识库模型的输出，促进AI大模型产生更准确的法律意见或建议。

通过建立行业知识库模型和企业私有知识库模型，不仅可以提高输出内容的准确性，而且可以大大降低幻觉问题影响。但知识库模型的效果与知识库的质量和覆盖度密切相关。此外，不断更新、维护和扩充知识库也是一项重要的任务。

四、青美AI系统及其价值

青美AI系统是一个基于大语言模型（LLM）的行业应用平台，以大语言模型为基础，同时结合本地化知识库模型、AI机器人代理和模块化AI生成，为客户提供智能化的行业应用解决方案。此外，青美AI系统支持跨平台、多应用系统的融合，支持多客户端，包括小程序端、公众号端、H5端、网页端等，支持对接多个大语言模型，支持通过API对接企业多个应用系统，帮助企业建立基于大语言模型的AI应用系统，实现整体系统的智能化，提高企业运行效率和客户满意度。

青美AI系统的核心目标是为行业客户提供贴近实际的智能化服务。通过融合的知识库和深度学习算法，系统可以有效理解和解决客户的问题，帮助客户提高工作效率，降低成本，并提供更好的用户体验。同时，该平台还可以为企业提供数据分析、人工智能等方面的支持，帮助企业实现智能化转型。

（编辑：聊城站长网）

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