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AIGC#xff0c;即人工智能生成内容#xff08;Artificial Intelligence Generated Content#xff09;#xff0c;其核心思想是利用人工智能模…从 AIGC 到 AIGS
在探讨从大模型到 AI 应用的步骤之前我们需要先了解两个重要的概念AIGC 和 AIGS。
AIGC即人工智能生成内容Artificial Intelligence Generated Content其核心思想是利用人工智能模型根据给定的主题、关键词、格式和风格等条件自动创建各种类型的文本、图像、音频和视频等内容。AIGC 的优势在于能够突破人类创作的限制实现无限的内容创造。根据用户的需求和喜好它可以生成符合用户期望的内容提高用户的满意度和忠诚度。同时它能够节省人力和时间成本提高内容生产的效率和规模。AIGC 可广泛应用于媒体、教育、娱乐、营销和科研等领域为用户提供高品质、高效率和高个性化的内容服务。例如在媒体领域AIGC 可以快速生成新闻稿件、撰写评论文章在教育领域它能够根据学生的学习情况生成个性化的学习资料在娱乐领域AIGC 甚至可以创作音乐、绘画和小说等作品。
而AIGS即人工智能生成服务Artificial Intelligence Generated Service标志着 AI 技术从单一的内容生产领域向系统性服务重构的重要演进。与聚焦于文本、代码、图像等内容生成的 AIGC 不同AIGS 的核心在于将 AI 深度嵌入软件系统的底层架构。通过实现大模型能力与业务逻辑的深度融合AIGS 致力于实现传统系统服务的智能化升级。其本质是运用 AI 技术重新定义软件系统的交互方式、数据处理逻辑以及业务流程使各类软件系统具备自然语言理解、智能决策和跨系统协同等能力进而推动 “所有系统服务被 AI 重塑” 的产业变革。例如在企业资源规划ERP系统中AIGS 可以通过自然语言交互让员工更便捷地查询和操作数据在客户关系管理CRM系统中AIGS 能够根据客户的历史数据和行为自动生成个性化的营销策略。
而从大模型到AI应用实际上就是从AIGC走向AIGS。大模型首先通过 AIGC 的方式生成各种内容然后这些内容进一步被整合和优化形成能够为用户提供系统性服务的 AIGS最终落地为具体的 AI 应用。
构建 AI 应用的步骤
数据获取与预处理
数据是 AI 应用的基础没有高质量的数据就无法训练出优秀的模型。因此构建 AI 应用的第一步是获取与应用相关的数据。这些数据可以来自多个渠道如互联网、企业内部数据库、传感器等。例如对于一个智能医疗诊断应用需要收集大量的病历数据、医学影像数据等对于一个智能交通应用则需要获取交通流量数据、车辆行驶轨迹数据等。
在获取数据之后需要对数据进行预处理。原始数据往往存在各种问题如数据缺失、噪声干扰、格式不一致等。数据预处理的目的就是解决这些问题提高数据的质量。常见的数据预处理方法包括数据清洗去除重复数据、纠正错误数据、数据集成将来自不同数据源的数据整合到一起、数据转换将数据转换为适合模型训练的格式和数据规约减少数据的规模提高处理效率等。例如在处理图像数据时可能需要对图像进行裁剪、缩放、归一化等操作在处理文本数据时可能需要进行分词、词性标注、词向量转换等操作。
选择合适的大模型
目前市场上已经存在多种大模型如 GPT 系列、文心一言、通义千问等。不同的大模型在性能、应用场景和适用范围上存在差异。因此在构建 AI 应用时需要根据应用的具体需求和目标选择合适的大模型。
在选择大模型时需要考虑以下几个因素模型的性能表现包括准确率、召回率、F1 值等指标模型的适用场景例如有些模型擅长自然语言处理有些模型则在计算机视觉领域表现出色模型的可扩展性和灵活性能否方便地进行二次开发和定制模型的部署成本和资源需求包括计算资源、存储资源等。例如如果要构建一个智能客服应用那么可以选择在自然语言处理方面表现优秀的大模型如果是一个图像识别应用则需要选择在计算机视觉领域有优势的大模型。
模型训练与优化
选择好大模型之后需要使用预处理后的数据对模型进行训练。模型训练的过程就是让模型学习数据中的模式和规律从而能够对新的数据进行准确的预测和判断。在训练过程中需要设置合适的训练参数如学习率、迭代次数、批量大小等。这些参数的设置会直接影响模型的训练效果和训练时间。
为了提高模型的性能还需要对模型进行优化。常见的模型优化方法包括调整模型结构、增加训练数据量、使用更先进的训练算法等。例如可以通过增加神经网络的层数或神经元数量来提高模型的表达能力也可以使用迁移学习的方法在已有模型的基础上进行微调以减少训练时间和数据需求。
应用开发与集成
在模型训练和优化完成后就可以进行 AI 应用的开发了。应用开发的过程包括设计应用的架构、编写代码实现业务逻辑、与其他系统进行集成等。在开发过程中需要充分考虑用户体验确保应用的界面友好、操作便捷。
同时AI 应用往往需要与企业现有的系统进行集成如 ERP 系统、CRM 系统、办公自动化系统等。通过集成可以实现数据的共享和业务流程的自动化提高企业的运营效率。例如将智能客服应用与企业的 CRM 系统集成可以让客服人员在处理客户问题时实时获取客户的历史信息和购买记录从而提供更个性化的服务。
测试与评估
在 AI 应用开发完成后需要进行严格的测试与评估以确保应用的质量和性能。测试的内容包括功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试等。功能测试主要检查应用是否能够按照预期的功能运行性能测试评估应用在不同负载下的响应时间、吞吐量等性能指标安全测试检测应用是否存在安全漏洞和风险兼容性测试确保应用能够在不同的操作系统、浏览器和设备上正常运行。
通过测试与评估可以发现应用中存在的问题和不足之处并及时进行修复和改进。只有经过充分测试和评估的 AI 应用才能够放心地推向市场为用户提供服务。
部署与维护
当 AI 应用通过测试与评估后就可以进行部署了。部署的过程就是将应用安装到生产环境中使其能够正式为用户提供服务。在部署过程中需要考虑服务器的配置、网络环境、数据安全等因素确保应用的稳定运行。
在应用部署之后还需要进行持续的维护和更新。随着业务的发展和用户需求的变化AI 应用可能需要不断地进行功能升级和优化。同时由于模型的性能会随着时间的推移而下降因此需要定期对模型进行重新训练和更新以保持应用的准确性和可靠性。
从大模型到 AI 应用需要经历数据获取与预处理、选择合适的大模型、模型训练与优化、应用开发与集成、测试与评估以及部署与维护等多个步骤。这个过程不仅需要掌握先进的技术还需要充分了解业务需求和用户体验。随着人工智能技术的不断发展AIGS 将成为未来 AI 应用的主流趋势为企业和社会带来更大的价值。
