打通企业AI应用落地的最后1公里

打通企业AI应用落地的最后一公里是一个重要的挑战，但也是实现人工智能真正商业价值的关键步骤。

打通企业AI应用落地的最后1公里

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TechCrunch的数据显示 下个版本更新

2022年前三个季度全球人工智能的投资已达到560亿美元，创下历史新高 2022年前AI投资创历史新高

融资较高的创业公司包括Anthropic、Cohere、AI21 Labs等，这些公司的技术都建立在大型语言模型的基础之上 融资较高的企业技术都基于大模型：Anthropic，Cohere，AI21 Labs

大模型落地的挑战

Although 给个人用户带来高度个性化体验

能够与用户进行流畅的对话，并提供即时且针对性的回应

借助基于大型语言模型的AI写作助手，用户能够快速生成高质量的文章草稿，其风格与用户贴合，极大提高了内容创作效率

But1： 专业深度不够，数据更新不及时，缺乏与真实世界的连接

在法律政策解读、电商客服、投资研报等专业领域中，由于大型模型缺乏足够的专业领域数据，用户在使用过程中经常会感觉大模型在一本正经地“胡说八道”

But2： 有Token的限制，记忆能力有限

ChatGPT 3.5只能记忆4096个Token，无法实现长期记忆

But3： 用户对于数据安全的担忧

AI技术本身不再是商业壁垒，数据才是。而企业要想利用大模型构建商业，必须将自己的数据全部输送给大模型，以进行推理和表达。如何在数据安全可控的情况下使用大模型技术，成为一个亟待解决的问题

But4： 使用成本问题

将大模型本地化，用于再训练形成企业专有的模型

成本极高，大模型由于有数千亿的模型参数，光部署计算资源的投资就得上亿。重新训练一次模型也需要近千万的投入，非常烧钱。这对于一般的中小企业是完全无法承受的。

利用公有云模型，按照请求的Token数量付费

企业构建的AI应用可以按照Token数量付费，虽然无需一次性的大额投入，但成本依然不低。以OpenAI为例，如果对通用模型进行微调（Fine-tuning)后，每使用1000个token（约600汉字）需要0.12美金。

企业级解决方案

本地私有化部署

将大模型部署到企业本地，结合企业私有数据进行训练，打造垂直领域专有模型

LLM微调参数

在大模型基础上进行参数微调，改变部分参数，让其能够掌握深度的企业知识

LLM+VDB+Prompt

围绕向量数据库打造企业的知识库，基于大模型和企业知识库再配合Prompt打造企业专属AI应用

技术原理

企业首先基于私有数据构建一个知识库，通过数据管道将来自数据库、SaaS软件或者云服务中的数据实时同步到向量数据库中，形成自己的知识库。 在这个过程中需要调用大模型的Embedding接口，将语料进行向量化，然后存储到向量数据库。当用户与企业AI应用对话时，AI应用首先会将用户的问题在企业知识库中做语义检索，然后将检索的相关答案和问题以及配合一定的prompt一并发给大模型，获得最终的答案之后回复给用户。

方案优势

充分利用大模型和企业优势

既可以充分利用企业已有知识，又可以利用大模型强大的表达和推理能力，二者完美融合

使AI应用具备长期记忆

Token的限制使大模型只能有短暂的记忆，无法将企业所有知识全部记住。利用外置的知识库，可以将企业拥有的海量数据资产全部整合，帮助企业AI应用构建长期记忆。

企业数据相对安全可控

企业可以在本地构建自己的知识库，避免核心数据资产外泄

落地成本低

通过该方案落地AI应用，企业不需要投入大量资源建设自己的本地大模型，帮助企业节省动辄千万的训练费用

从实用性和经济性的角度考虑，第3种是最为有效的解决方案

企业要落地该知识库方案仍然有一些具体问题需要解决

知识库的构建

企业需要将存在现有系统中的语料汇总到向量数据库，形成企业自有的知识空间，这个过程涉及数据采集、清洗、转换和Embedding等工作

语料来源比较多样，可能是一些PDF、CSV等文档，也可能需要接入企业现有业务系统涉及比如Mongodb、ElasticSearch等数据库，或者来自抖音、Shopify、Twitter等第三方应用

在完成数据的获取后，通常需要对数据进行过滤或者转化

从数据源实时地获取数据非常重要，比如电商机器人需要实时了解用户下单的情况，政策解读机器人需要了解最新政策信息

对于数据Embedding的过程中涉及到数据的切块，数据切块的大小会直接影响到后面语义搜索的效果，这个工作也需要非常专业的NLP工程师才能做好。

AI应用的集成

AI应用需要服务的用户可能存在于微信、飞书、Slack或者企业自有的业务系统。如何将AI应用与第三方SaaS软件进行无缝集成，直接决定用户的体验和效果。

数据安全性的问题

这个方案没有完全解决数据安全性的问题，虽然企业的知识库存储在本地，但是由于企业数据向量化的过程中需要调用公有云大模型Embedding接口。这个过程需要将企业数据切块之后发送给大模型，一样有数据安全的隐患。

大模型中间件

什么是大模型中间件？

大模型中间件是位于AI应用与大模型之间的中间层基础软件，它主要解决大模型落地过程中数据集成、应用集成、知识库与大模型融合等问题

企业AI应用的典型软件架构

大语言模型为AI应用提供基础的语义理解、推理、计算能力， 向量数据库主要提供企业知识的存储和语义搜索。 而大模型中间件解决大模型落地的最后一公里，提供语料的实时采集、数据清洗、过滤、embedding。同时，为上层应用提供访问大模型与知识库的入口，提供大模型与知识库的融合、应用部署、应用执行。

常见大模型中间件

langchain

面向AI应用的编程框架Langchain在GitHub上短短几个月内收获了超过4万个Star，Langchain旨在简化开发者基于大型语言模型构建AI应用的过程。它为开发者提供了多模型访问、Prompt的封装、多数据源加载等多种接口，让开发者构建AI应用更简单

LIamaindex

Llamaindex是另一个备受关注的开源项目，它目标是为大型模型提供统一的接口来访问外部数据。Llamaindex的Routing为开发者语义检索、基于事实混合查找、访问总结数据可以提供统一索引

Vanus AI

Vanus AI 是一个无代码构建AI应用的中间件，用户通过Vanus AI可以分钟级构建出生产可用的AI应用,它同时提供了实时知识库构建、AI应用集成、大模型插件等能力

Fixie

Fixie是一家初创公司，近期刚刚融资1200万美金，该公司的目标是构建、部署和管理大型模型代理平台，以更好地响应用户的意图

AI技术栈

企业的私有业务数据通过 Embedding组件转化成向量后可以存储到Milvus、Pinecone等向量数据库中。 目前通过Llamaindex、Vanus Connect可以批量获取PDF、CSV等文件并Embedding并存储到向量数据库中。 AirOps、Vanus AI等AI Ops平台可以连接大模型和企业知识库帮助用户一站式构建AI的应用。如 果AI应用需要连接第三方的应用执行操作可以通过Fixie或者Zapier等提供的插件