RAG在工业领域的应用突破
生成式人工智能（AI）在工业应用中的应用正在迅速增加，特别是在大语言模型（LLM）方面，比如ChatGPT。这些技术的出现对各个行业都产生了深远的影响，但同时也带来了不小的挑战，例如产生不准确或误导性的信息、隐私问题、网络安全漏洞等。为了应对这些挑战，制造企业需要采取一系列措施，从而更好地融入生成式AI的数字化战略。
首先，数据情境化是确保大语言模型提供合理响应的关键步骤。为了使生成式AI有效工作，企业需要提供有关其工业资产的详尽数据。这包括与资产相关的文档以及显式和隐式的语义关系。通过对工业数据进行合适的整理和情境化，大语言模型能够更好地理解任务，从而生成上下文适宜的答案。
其次，工业知识图谱的构建是提升数据质量的重要环节。知识图谱能通过规范化、缩放和增强来处理企业数据，这对于确保大语言模型生成准确且可信的响应至关重要。由于“垃圾入垃圾出”的原则，任何输入的质量都会直接影响输出的质量。因此，优化和丰富数据，以提升模型的整体性能是相当必要的。
此外，检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）是一种先进的技术设计模式，使大语言模型在处理提示时能够利用特定的工业数据。RAG不仅允许模型基于私有数据进行推理，还为其提供了确定性的答案，而非仅依赖于现有公共信息。这种方法大大提升了生成式AI的可信度和安全性，尤其适用于包含敏感数据的工业环境。
在工业应用场景中，确保工业数据的专有性和安全性也是至关重要的一环。生成式AI可能会面临对抗性攻击和数据泄漏的风险，这在处理敏感行业数据时尤为显著。例如，企业内部可能涉及专利设计或客户信息，任何数据泄露都可能带来项目损失或品牌信誉受损。因此，企业需要实施强有力的网络安全措施，包括数据匿名化、数据传输安全保障以及强健的身份验证机制。这些措施能够有效降低可能的网络安全风险，增强与大型企业的信任度，同时满足严格的安全和审计要求。
需要提及的是，尽管大语言模型在提供响应时具备强大的能力，但上下文窗口的限制会影响其在生成过程中的表现。这包括模型在处理每次查询时的令牌数量会受到限制，而每个令牌的增加将直接导致每次查询成本上升。因此，为有效利用生成式AI，企业需要在数据情境化、构建知识图谱、优化查询等方面做出持续努力。这不但能确保实验室管理人员获得可搜索且具有语义意义的输入来源，也能增强工业数据的使用效率。
虽然生成式AI在各个行业展现出了巨大的潜力，但挑战仍然不可忽视。应对不准确性、隐私风险和安全漏洞是推行这些技术的重要组成部分。通过情境化数据、构建工业知识图谱，以及应用检索增强生成等技术，企业可以更高效地整合生成式AI，进而实现运营简化、任务自动化以及为各行业企业提供具有实际可操作性的见解。
