生成式AI的进化之路：从基本对话到智能代理

从首次发布ChatGPT到现在已经过去了两年多的时间，期间生成式人工智能（Generative AI）的发展迅速，不仅OpenAI在这一领域取得了显著进展，许多竞争对手也纷纷推出了自己的大语言模型（LLM）。生成式AI的应用已经渗透到各行各业，从小型个人应用到大型企业系统中都有所体现。为了更好地理解这一技术的发展阶段及其应用，我们可以将其分为四个主要层次： 第一层次：经典LLM使用 最常见也是最基本的生成式AI用法是直接与LLM进行对话。无论是总结信息、聊天或是解决好奇心的问题，用户都可以通过文本输入获得回答。然而，这一阶段的LLM在准确性上存在一些问题，如“幻觉”现象——LLM可能会生成完全错误的信息。以OpenAI的ChatGPT为例，它凭借先发优势迅速积累了大量用户，但也面临着激烈的竞争。为了解决这些问题，自2023年底以来，各大生成式AI提供商开始为LLM配备工具、增加防护措施，并持续优化其性能。 第二层次：提示工程 提示工程是指通过设置指导方针、规则和提供示例来引导LLM的行为。这一过程可以大幅提升LLM的表现，使其生成的内容更加符合用户的需求。例如，在处理客户支持票证时，如果不对LLM进行任何提示，它生成的总结可能会过于冗长且缺乏结构；相反，通过提供系统提示并结合几个示例，LLM能够生成标准化的、简明扼要的总结，从而提高工作效率和一致性。 第三层次：RAG（检索增强生成） RAG技术通过为LLM提供特定的上下文信息，使其能够在生成回答时依据实际数据而非仅依赖训练数据。这在需要特定领域知识或使用内部知识库的情况下尤为重要。RAG的核心是一个向量数据库，它可以将文档切分成更小的块，并将其转化为嵌入向量（embeddings），使得系统能够找到语义相似的文本片段。当用户提出查询时，RAG系统会从向量数据库中检索相关信息，传递给LLM作为上下文，从而生成更加准确和可信的答案。这不仅减少了“幻觉”的风险，还让用户能够“与数据交谈”，获取官方流程和标准操作程序（SOP）等信息。 第四层次：代理AI 生成式AI的最新发展阶段是代理AI（Agentic AI），这种技术使得LLM能够具备一定的自主性，并使用各种工具来执行具体的任务。例如，在处理客户预约取消或重新安排时，我们可以通过提示工程和RAG技术创建一个专门的代理，它能够从向量数据库中获取具体步骤，运行SQL命令更新数据库中的预约信息，并发送确认邮件给客户。代理AI的这一特性让它在实际应用中具备了真正的自主操作能力，大幅提升了系统的智能化水平。 业内人士评价 生成式AI的发展不仅仅是技术的进步，更是企业效率和用户体验的巨大提升。OpenAI作为行业的先行者，为整个生态奠定了基础，但市场的激烈竞争促使其不断升级改进。目前，许多初创公司正在探索新的应用场景和解决方案，进一步推动该技术的发展。未来，随着技术的成熟，我们将看到更多创新的生成式AI产品和服务，这些不仅会改变我们的工作方式，还将重塑多个行业的发展格局。 公司背景 OpenAI成立于2015年，是一家致力于研究和开发先进人工智能系统的非营利组织。2019年，OpenAI获得了微软的投资，并成立了全资子公司。2020年，OpenAI发布了GPT-3，成为当时最强大的语言模型之一。随后，ChatGPT的成功进一步巩固了OpenAI在生成式AI领域的领先地位。然而，随着市场上其他公司的加入，生成式AI的未来充满了无限可能。