原副标题：几秒钟合作开发 AI 应用领域正式成为可能将，为何说大数学模型合作开发工具是 AI 蒋明培？
作者 | 厉启鹏
公司出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
2022年底，OpenAI如前所述大词汇数学模型发布了闲聊应用领域Cha言数学模型相关的创业者子公司已超过200家，股权投资额达至70万美元。
TechCrunch的统计数据显示，2022年前三个季度全球人工智慧的股权投资已达至560万美元，创下历史新高。其中，融资较高的创业者子公司包括Anthropic、Cohere、AI21 Labs等，这些子公司的控制技术都建立在小型词汇数学模型的基础之上。
大数学模型破冰的考验
对个人采用者，大词汇数学模型带来了空前的是高度个人化体验。它能与采用者展开简洁的谈话，并提供即刻且前瞻性的回应。借助如前所述小型词汇数学模型的AI诗歌创作副手，采用者能快速生成高效率的文章原稿，其风格与采用者吻合，极大提高了内容创作效率。不过，大数学模型要在民营企业侧真正破冰仍然面临非常大考验，总结为下面四个方面：
大数学模型有Token的管制，梦境潜能有限。 大家之所以华丽于ChatGPT简洁柔滑的谈话潜能，有非常大一部分原因是其支持数轮谈话。采用者发问时，ChatGPT不但能理解企图，而且还能如前所述之前的概要做综合推理。不过，大数学模型虽然Token的管制，根本无法梦境部分的语句。比如ChatGPT 3.5根本无法梦境4096个Token，难以实现长期梦境。 采用者对信息安全的担忧。大数学模型的出现让AI正式成为一种科技型技术，人人都能如前所述大数学模型构筑AI的应用领域。 AI控制技术本身不再是商业性技术壁垒，统计数据才是。而民营企业要想借助大数学模型构筑商业性，必须将自己的统计数据全部运载给大数学模型，以展开逻辑推理和表达。如何在信息安全受控的情况下采用大数学模型技术，正式成为一个急需解决的难题。 采用大数学模型的生产成本难题。 目前有两种模式能采用大数学模型，一是将大数学模型本土化，用于再体能训练形成民营企业私有的是数学模型。二是借助公有云数学模型，依照请求的Token数目订阅。第二种方式生产成本很高，大数学模型虽然有七千万的数学模型参数，光部署计算潜能的股权投资就得上亿。重新体能训练一次数学模型也须要近千万的资金投入，非常Sauve。这对一般的中小民营企业是完全难以承受的。第三种形式民营企业构筑的AI应用领域能依照Token数目订阅，虽然无须纸制的超额资金投入，但生产成本依然相当可观。以OpenAI为例，如果对通用数学模型展开松动（Fine-tuning)后，每采用1000个token（约600简化字）须要0.12万美金。民营虚拟化软件系统
针对上述难题，目前主要有三个软件系统：
第一是将大数学模型部署到民营企业本地，结合民营企业私有统计数据展开体能训练，打造垂直领域私有数学模型。 第二是在大数学模型基础上展开参数松动，改变部分参数，让其能掌握深度的民营企业知识。 第三种是围绕向量统计数据库打造民营企业的知识库，如前所述大数学模型和民营企业知识库再配合Prompt打造民营企业专属AI应用领域。从实用性和经济性的角度考虑，第三种是最为有效的软件系统。该方案大致实现形式如下所示。
企业首先如前所述私有统计数据构筑一个知识库。通过统计数据管道将来自统计数据库、SaaS软件或者云服务中的统计数据实时同步到向量统计数据库中，形成自己的知识库。
在这个过程中须要调用大数学模型的Embedding接口，将语料展开向量化。
该方案有如下优势：
充分借助大数学模型和民营企业优势：既能充分借助民营企业已有知识，又能借助大数学模型强大的表达和逻辑推理潜能，二者完美融合。 使AI应用领域具备长期梦境：Token的管制使大数学模型根本无法有短暂的梦境，难以将民营企业所有知识全部记住。借助外置的知识库，能将民营企业拥有的是海量统计数据资产全部整合，帮助民营企业AI应用领域构筑长期梦境。 民营企业统计数据相对安全受控：民营企业能在本地构筑自己的知识库，避免核心统计数据资产外泄。 破冰生产成本低：通过该方案破冰AI应用领域，民营企业不须要资金投入大量资源建设自己的本地大数学模型，帮助民营企业节省动辄千万的体能训练费用。大数学模型合作开发工具
民营企业要破冰该知识库方案仍然有一些具体难题须要解决，总结下来主要涉及三个方面。
第一方面是知识库的构筑展开过滤或者转化。这个过程中，从统计数据源实时地 另外，对统计数据Embedding的过程中涉及到统计数据的切块，数据切块的大小会直接影响到后面语义搜索的效果，这个工作也须要非常专业的NLP工程师才能做好。
其次是AI应用领域的集成。AI应用领域须要服务的采用者可能将存在于微信、飞书、Slack或者民营企业自有的是业务系统。如何将AI应用领域与第三方SaaS软件展开无缝集成，直接决定采用者的体验和效果。
第三是信息安全性的难题。这个方案没有完全解决信息安全性的难题，虽然民营企业的知识库存储在本地，但是虽然民营企业统计数据向量化的过程中须要调用公有云大数学模型Embedding接口。这个过程须要将民营企业统计数据切块之后发送给大数学模型，一样有信息安全的隐患。
对上述大数学模型破冰难题的解决，大数学模型合作开发工具是其中的关键。
什么是大数学模型合作开发工具？大数学模型合作开发工具是位于AI应用领域与大数学模型之间的中间层基础软件，它主要解决大数学模型破冰过程中统计数据集成、应用领域集成、知识库与大数学模型融合等难题。
下图给出了民营企业AI应用领域的典型软件架构，一共分为大词汇数学模型、向量统计数据库、大数学模型合作开发工具以及AI应用领域四层。
大词汇数学模型为AI应用领域提供基础的语义理解、逻辑推理、计算潜能，向量统计数据库主要提供民营企业知识的存储和语义搜索。而大数学模型合作开发工具解决大数学模型破冰的最后一公里，提供语料的实时采集、统计数据清洗、过滤、embedding。同时，为上层应用领域提供访问大数学模型与知识库的入口，提供大数学模型与知识库的融合、应用领域部署、应用领域执行。
常见的大数学模型合作开发工具
自去年ChatGPT发布以来，短短几个月内就涌现出了不少新的大数学模型合作开发工具项目。例如，面向AI应用的编程框架Langchain在GitHub上短短几个月内收获了超过4万个Star。Langchain旨在简化合作开发者如前所述小型词汇数学模型构筑AI应用领域的过程。它为合作开发者提供了多数学模型访问、Prompt的封装、检索、如前所述事实混合查找、访问总结统计数据能提供统一索引。Vanus AI 是一个无代码构筑AI应用领域的合作开发工具，采用者通过Vanus AI能分钟级构筑出生产可用的AI应用领域。它同时提供了实时知识库构筑、AI应用集成、大数学模型插件等潜能。Fixie是一家初创子公司，近期刚刚融资1200万万美金，该子公司的目标是构筑、部署和管理小型数学模型代理平台，以更好地响应采用者的企图。
对近期项目展开了梳理，形成下图的AI Stack文件并Embedding并存储到向量统计数据库中。AirOps、Vanus AI等AI Ops平台能连接大数学模型和民营企业知识库帮助采用者一站式构筑AI的应用领域。如果AI应用领域须要连接第三方的应用领域执行操作能通过Fixie或者Zapier等提供了插件。
总结
本文围绕大数学模型在民营企业破冰所面临的考验展开，提出了大数学模型合作开发工具的概念。大数学模型合作开发工具是如前所述AI应用领域与大数学模型之间的中间层基础软件，它能打通民营企业AI应用领域破冰的最后一公里，是构筑AI应用领域的蒋明培。本文提出了民营企业AI应用领域软件的典型架构，并指出了大数学模型合作开发工具在AI软件中的定位以及核心作用。最后，文章介绍了目前较为流行的大数学模型合作开发工具，并阐述了不同的大数学模型合作开发工具在破冰应用过程中具体作用。
作者简介：厉启鹏，vanus.cn CEO，北京大学硕士。曾就职于阿里云，Apache RocketMQ PMC 。长期专注于AI基础设施软件及合作开发工具， 控制技术交流可加微信kdliqipeng。
参考文献：1. Augmented language models https://drive.google.com/file/d/1A5RcMETecn6Aa4nNzpVx9kTKdyeErqrI/view
2. So you want to build an AI application powered by LLM: Let’s talk about Embedding and Semantic Search https://blog.devgenius.io/so-you-want-to-build-an-ai-application-that-utilizes-llm-lets-talk-about-embedding-and-semantic-166acfc013a6
3. So you want to build an AI application powered by LLM: Let’s talk about Data Pre-Processing https://blog.devgenius.io/so-you-want-to-build-an-ai-application-that-utilizes-llm-lets-talk-about-data-pre-processing-7fc7cf871d08
4. Chunking Strategies for LLM Applications https://blog.devgenius.io/so-you-want-to-build-an-ai-application-that-utilizes-llm-lets-talk-about-embedding-and-semantic-166acfc013a6
5. Unifying LLM-powered QA Techniques with Routing Abstractions https://betterprogramming.pub/unifying-llm-powered-qa-techniques-with-routing-abstractions-438e2499a0d0
6. Build a Chatbot on Your CSV Data With LangChain and OpenAI https://betterprogramming.pub/build-a-chatbot-on-your-csv-data-with-langchain-and-openai-ed121f85f0cd
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