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，预判趋势以获得有价值的见解。 

◉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^1&2。  

 

 

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参考资料

[1] 想了解更多微软系列工具，满足你的需求和使用场景，请查看以下来自微软资源：

《了解如何将数据与 Azure OpenAI 服务配合使用》、《什么是 Azure Machine Learning prompt flow？》、《使用Semantic Kernel编排你的 AI 》、《探索一个使用了Azure Cognitive Search 和Azure OpenAI的RAG 示例应用》。 

 

[2] 想了解更多微软合作伙伴解决方案，如何快速入门，请查看以下来自微软资源： 

《了解埃维诺的生成式 AI》、《通过埃森哲了解生成式 AI 技术服务》、《探索安永的人工智能咨询服务》、《普华永道提供的AI无处不在》、《毕马威为现代数据、分析和人工智能加速》。