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企业+AI五步法

发布日期：2024-06-19 19:30:49 浏览次数： 1770

含“AI”量正在成为企业核心竞争力。

随着大模型的升级迭代，特别是成本的下降，社会和经济正逐步迈入AI时代，企业也在积极探索AI在业务中的应用，以提升效率和创造价值。基于一份企业AI应用行动指南，我们总结了企业AI部署的五步法，希望对企业+AI的过程有指导价值。

Step 1：场景选择

在选择业务场景的过程中，企业需要关注3大角度：

1、AI应用成熟度

包含技术成熟度（可以参考Gartner的hyper cycle）、企业AI通用应用成熟度及企业AI应用最佳实践、行业AI应用成熟度以及行业AI应用最佳实践、本企业的场景成熟度评估（需要考虑业务本身的健康度、标准化程度、AI化意愿等）

2、企业资源就绪度

包含组织能力与团队、预算、数据等；

3、企业部署价值度

包含AI投入成本分析、AI的收益分析、AI风险评估

Step 2：目标制定

AI策略的目标，要有业务负责人把控而不是单纯的技术负责人。并制定AI部署目标、AI运营目标、AI业务目标。

Step 3：路径选择

企业部署AI大模型，通常有四条路径可以选择：

路径一：端到端自主训练大语言模型

路径二：利用开源模型或与LLM供应商进行联合研发与微调，训练专有模型

路径三：采购或者利用开源大模型API，利用向量化方式优化自身应用

路径四：调整企业应用的选型策略，提升AI能力评价权重

Step 4：大模型合作伙伴选择

1、模型能力：

需要关注基础大模型的关键能力，包括语言能力（简单理解、知识运用、推理能力、特殊生成等）、安全和价值观以及通用任务能力，可以参考FlagEval（天秤）语言大模型评测体系。

2、产品能力：

需要关注基础大模型的产品化封装与解决方案能力，包括大模型能力抽象与API化易用性、大模型训练与微调环节支撑与服务保障能力、任务场景实践能力，以及运营维护保障能力等。

3、生态能力：

侧重大模型生态发展策略以及布局情况，包括中间层生态是否完整丰富以便于模型的精调与持续运营，关键环节国产供应链布局与适配度，行业伙伴以及最佳实践案例，开源策略与协议等。

4、可持续发展能力：

基础大模型非一蹴而就需要持续投入与迭代，需要关注大模型企业战略路线与资源投入程度和专注度、人才梯队建设与核心人才情况等。

Step5：方案制定

1、MaaS（Model as a Service）成为主流商业模式，为企业和开发者提供快速构建和部署AI大模型及应用的途径。

利用云端的弹性计算资源和预训练的模型，开发者能够更迅速地将创意转化为实际的产品和服务。通过MaaS，企业能够规避高昂的建设和维护成本，而只需根据实际使用情况支付费用，这使得小型企业和创业公司也能够充分利用先进的机器学习技术，从而推动更多的创新发生。

2、AaaS（Agent as a Service）将帮助大模型最终落地于多元应用场景中

AaaS（Agent as a Service）通过简化大模型的部署和管理、灵活应对不同应用场景、提高资源利用效率、提供持续更新和维护、加强数据安全和隐私保护以及支持多种交互方式，极大降低了技术门槛，使得大模型能够广泛应用于各种行业和场景，推动其最终落地。

一个基于大模型的 AI Agent 系统可以拆分为大模型、规划、记忆与工具使用四个组件部分。

Agent = LLM + 规划技能 + 记忆 + 工具使用的基础架构，其中 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”，在这个系统中提供推理、规划等能力。

（完）

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