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近日，星策開(kāi)源社區(qū) LLMOps meetup V3直播活動(dòng)順利舉行，由星策開(kāi)源和CSDN等多個(gè)平臺(tái)同時(shí)播出，共吸引來(lái)14000+觀眾觀看。中軟國(guó)際AIGC研究院執(zhí)行院長(zhǎng)、解放號(hào)副總裁韓鵬受邀參加并分享當(dāng)前業(yè)界最為關(guān)注的大模型在企業(yè)場(chǎng)景中實(shí)際落地的案例和實(shí)踐，還演示了基于JointPilot平臺(tái)構(gòu)建AIGC企業(yè)應(yīng)用的典型模式、方法、工具和關(guān)鍵技術(shù)，小編整理了一下，為廣大開(kāi)發(fā)者帶來(lái)超實(shí)用的AIGC應(yīng)用落地干貨。

企業(yè)級(jí)AIGC應(yīng)用導(dǎo)入LLM的典型落地模式和技術(shù)路線

大模型落地的技術(shù)路線有六種，企業(yè)要綜合考慮門(mén)檻高低、訓(xùn)練周期長(zhǎng)短、算力數(shù)據(jù)成本要求等問(wèn)題。經(jīng)過(guò)多方研究和驗(yàn)證測(cè)試后，中軟國(guó)際AIGC研究院最終選擇了“意圖模型+DKG+Plugin”作為企業(yè)級(jí)AIGC應(yīng)用導(dǎo)入LLM的典型落地模式和技術(shù)路線。這種模式有了能夠本地部署的意圖理解模型做為應(yīng)用調(diào)度的中樞，通過(guò)DKG做模型的前后約束，并集成Plugin的能力，更適合于面向?qū)?shù)據(jù)安全、業(yè)務(wù)邏輯規(guī)則要求比較嚴(yán)格的政企行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。

一起來(lái)看看大模型賦能應(yīng)用的運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制是怎樣的？

韓鵬以銷(xiāo)售助手為例介紹了大模型賦能應(yīng)用的運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制。在傳統(tǒng)工作場(chǎng)景下，銷(xiāo)售在拜訪客戶(hù)前需要進(jìn)行客戶(hù)背調(diào)、項(xiàng)目收集及談資等準(zhǔn)備工作，在拜訪客戶(hù)后還需要詳細(xì)整理內(nèi)容形成拜訪記錄和工作總結(jié)，工作繁雜且耗時(shí)耗力。

銷(xiāo)售助手AI應(yīng)用通過(guò)大語(yǔ)言模型賦能之后，生成一套運(yùn)轉(zhuǎn)的流程和機(jī)制，用大語(yǔ)言模型去完成意圖理解，理解了用戶(hù)的意圖之后對(duì)用戶(hù)指令進(jìn)行任務(wù)拆分，分別調(diào)用不同的微應(yīng)用去執(zhí)行任務(wù)。最后輸出時(shí)，銷(xiāo)售助手也做了安全性的矯正，保障輸出的結(jié)果是準(zhǔn)確合規(guī)的。

在思維鏈加持下大模型可以進(jìn)行意圖識(shí)別和任務(wù)拆解，通過(guò)長(zhǎng)思維鏈的技術(shù)方式增強(qiáng)大模型的規(guī)劃和推理能力，根據(jù)任務(wù)調(diào)微應(yīng)用執(zhí)行，同時(shí)使用內(nèi)部沉淀及外部抓取的數(shù)據(jù)，集成各類(lèi)通用及定制的能力，共同構(gòu)建了以問(wèn)答為基本交互形式的銷(xiāo)售助手。銷(xiāo)售助手幫助銷(xiāo)售人員完成了客戶(hù)拜訪前的談資和話術(shù)準(zhǔn)備，讓工作更高效精準(zhǔn)。

怎么利用JointPilot Studio編排一個(gè)AI應(yīng)用呢？

JointPilot平臺(tái)在應(yīng)用開(kāi)發(fā)方面提供一款新型增強(qiáng)的開(kāi)發(fā)工具Studio和一種全新的應(yīng)用組裝方法。一個(gè)普通的業(yè)務(wù)人員可以使用開(kāi)發(fā)者工具進(jìn)行微應(yīng)用編排。

平臺(tái)支持多種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)接入，支持各類(lèi)文檔導(dǎo)入，比如上傳文檔，通過(guò)向量數(shù)據(jù)庫(kù)和大模型進(jìn)行知識(shí)重構(gòu)，構(gòu)建采購(gòu)政策、項(xiàng)目方案知識(shí)庫(kù)；還可以調(diào)用模型的能力自動(dòng)生成問(wèn)答對(duì)在平臺(tái)上預(yù)置，便于開(kāi)發(fā)者快速調(diào)??；也支持行業(yè)專(zhuān)用詞典的知識(shí)接入，幫助大模型理解專(zhuān)用術(shù)語(yǔ)。

當(dāng)然，在實(shí)際場(chǎng)景還會(huì)有一些結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)需要接入到知識(shí)庫(kù)，比如CRM系統(tǒng)的客戶(hù)拜訪記錄數(shù)據(jù)，本地?cái)?shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)表的導(dǎo)入，各種Excel文件導(dǎo)入等等，這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)讓大模型能夠更懂企業(yè)場(chǎng)景私有的領(lǐng)域知識(shí)。大家可以使用JointPilot平臺(tái)自動(dòng)化的工具，快速實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)級(jí)條目數(shù)據(jù)導(dǎo)入，大大減輕了手工導(dǎo)入數(shù)據(jù)和知識(shí)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的煩惱。

在微應(yīng)用編排過(guò)程中，大模型需要訪問(wèn)各類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)，包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)、數(shù)據(jù)集查詢(xún)、文檔知識(shí)庫(kù)查詢(xún)等，比如查詢(xún)客戶(hù)歷史拜訪記錄，平臺(tái)提供NL2SQL生成器等工具，方便用戶(hù)通過(guò)Prompt工程讓大模型生成SQL查詢(xún)語(yǔ)句。

同時(shí)還要讓大模型會(huì)用工具，通過(guò)自動(dòng)化配置請(qǐng)求鏈接、接口參數(shù)等輕松實(shí)現(xiàn)API的調(diào)用，從而大幅降低用戶(hù)應(yīng)用生成的門(mén)檻。

在對(duì)話場(chǎng)景中，我們需要通過(guò)角色設(shè)定來(lái)讓大模型能夠更好的理解特定身份的任務(wù)，比如銷(xiāo)售助手中大模型在拜訪前輔助銷(xiāo)售人員進(jìn)行準(zhǔn)備工作梳理并提供鼓勵(lì)，可以通過(guò)配置好的Prompt模板，來(lái)實(shí)現(xiàn)角色扮演的任務(wù)。

那么，大模型是怎樣像人一樣會(huì)用大腦去思考用戶(hù)提出的問(wèn)題，怎樣自動(dòng)分發(fā)應(yīng)用，自動(dòng)化編排、自動(dòng)化組裝？這就需要訓(xùn)練出一個(gè)意圖識(shí)別大模型作為應(yīng)用調(diào)度的中樞，通過(guò)大模型來(lái)識(shí)別提取需求要素，作為數(shù)據(jù)服務(wù)參數(shù)，傳遞給要調(diào)取的應(yīng)用。

揭秘怎樣“煉制”更符合企業(yè)場(chǎng)景需要的模型

想要“煉制”更符合企業(yè)場(chǎng)景需要的模型，首先要選擇一個(gè)基座模型，要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，還要有一套合適的訓(xùn)練方案。目前用的比較多的是SFT監(jiān)督微調(diào)、LoRA 微調(diào)、P-tuning v2 微調(diào)方法。最后要對(duì)模型優(yōu)化效果進(jìn)行評(píng)估。整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程會(huì)使用工具把很多腳本執(zhí)行的碎片化過(guò)程，通過(guò)可視化界面實(shí)現(xiàn)全過(guò)程管理。數(shù)據(jù)集的選取、封裝，以及具體參數(shù)的調(diào)整，都通過(guò)工具來(lái)完成。

解放號(hào)總結(jié)出了一套訓(xùn)練大模型的心得，分享給各位開(kāi)發(fā)者：

1、鑒于每個(gè)模型的表現(xiàn)不太一樣，選擇一個(gè)合適的基座模型最重要。訓(xùn)練command模型最終選用百川大模型，它的優(yōu)勢(shì)是基于LLAMA做中文訓(xùn)練，在中文的表現(xiàn)很好。大模型尺寸選擇會(huì)影響模型推理能力。

2、數(shù)據(jù)集質(zhì)量特別關(guān)鍵。尤其是在企業(yè)場(chǎng)景里，需要跟大量業(yè)務(wù)部門(mén)和業(yè)務(wù)人員一起做監(jiān)督學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)標(biāo)注，也可借用大模型來(lái)擴(kuò)展增強(qiáng)數(shù)據(jù)集，使用instruction、input、output方式來(lái)整理。如果模型泛化能力弱，就需要增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性。

3、精調(diào)的方案選擇和場(chǎng)景相關(guān)度非常高。建議通過(guò)做多種方案對(duì)比測(cè)試看實(shí)際效果?？梢杂?%-20%的數(shù)據(jù)集作為測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試精調(diào)的任務(wù)，建議測(cè)試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)要分開(kāi)用，通過(guò)測(cè)試后再去跑全量的數(shù)據(jù)。當(dāng)訓(xùn)練結(jié)果大量返回重復(fù)字符時(shí)，就需要調(diào)整數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練參數(shù)，再重新做訓(xùn)練。

4、盡可能訓(xùn)練小尺寸模型，這對(duì)部署成本控制非常關(guān)鍵。一般情況4-8個(gè)節(jié)點(diǎn)才能滿(mǎn)足真正生產(chǎn)環(huán)境中使用的要求，所以在部署前盡可能做量化壓縮優(yōu)化，確保不損失太多性能的技術(shù)上降低資源的需求。

這一期干貨分享就到這了，相信小伙伴們還會(huì)有很多的問(wèn)題想要交流，敬請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注我們。中軟國(guó)際解放號(hào)將在JointPilot平臺(tái)的加持下，攜手廣大開(kāi)發(fā)者，加速應(yīng)用創(chuàng)新，共贏企業(yè)級(jí)AIGC應(yīng)用未來(lái)！

原文標(biāo)題：開(kāi)學(xué)咯！跟著解小放一起來(lái)學(xué)習(xí)企業(yè)級(jí)AIGC應(yīng)用如何落地

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