AI 商业落地的艰难探索：从大模型到智能体的坎坷之路

在人工智能的发展历程中，大模型的出现无疑是一次重大的技术突破，其展现出了超乎想象的强大能力，从自然语言处理到图像识别，再到各种复杂任务的解决，似乎都能轻松应对。然而，当我们试图将这些强大的大模型推向商业落地的舞台时，却发现这条路充满了艰难险阻。
大模型虽然强大，但存在着诸多问题。幻觉现象时有发生，模型可能会生成看似合理但实际上错误或不符合逻辑的信息。在医疗领域，若直接使用大模型生成诊断建议，可能会出现错误的诊断结果或治疗方案，对患者造成严重后果。像早期的一些通用大模型在回答专业医学问题时，可能会编造一些看似合理但实际不存在的病症或治疗方法。还有遗忘问题，随着不断的学习和更新，模型可能会遗忘之前学到的重要知识。例如在金融领域的政策法规变化、科技领域的最新技术发展等，模型若不能有效记忆和更新知识，就无法给出准确及时的建议和解答。此外，大模型的输出还不稳定，其输出结果有时会受到输入数据的微小变化或噪声的影响，导致输出不稳定。在客服领域，可能会出现对用户相似问题给出不同回答的情况，影响用户体验和对模型的信任度。
为了解决幻觉问题，研究者们提出了 RAG（Retrieval - Augmented Generation，检索增强生成）架构。RAG 架构通过检索外部知识库中的相关信息，结合大模型的生成能力，来提高生成内容的准确性和可靠性。例如在智能客服场景中，当用户提问时，RAG 架构可以先从企业的知识库中检索与问题相关的准确信息，再由大模型生成回答，从而减少幻觉现象的发生。然而，RAG 架构也并非完美无缺。尽管它在一定程度上提高了生成内容的准确性，但其检索能力仍有待提高。如在法律领域的合同审核中，对于一些特殊的法律条款和案例的检索，RAG 架构可能无法像专业律师那样精准地找到最相关的法律依据。作业帮在客服场景中应用 RAG 架构，构建问答机器人整合公司文档知识库。通过 RAG 架构，提高了业务咨询问题的处理效率和回答的准确性，问答准召率达到 87%。但 RAG 架构在检索复杂问题的准确答案时仍存在局限性，例如对于一些需要深度理解和分析的教育问题，可能无法像专业教师那样精准地给出答案。
为了应对遗忘问题以及更好地理解和处理复杂的长文本信息，一些大模型通过扩展上下文窗口等方式，能够处理更长的文本序列，从而更好地理解和记忆长文本中的信息。例如在医疗病历分析中，长文本处理可以让模型更全面地了解患者的病情发展和治疗过程，为医生提供更准确的辅助诊断建议。然而，长文本处理面临计算资源消耗大、输入文本质量影响等挑战。如处理超长文本时，对 GPU 内存与带宽要求极高，增加了计算成本和时间成本。而且如果输入文本存在冗余、噪声等质量问题，可能会影响模型对关键信息的提取和理解。月之暗面的 Kimi 智能助手推出 200 万字长文本功能后访问量暴增，但也出现了算力困境和 “说胡话” 的 Bug，反映出长文本处理在高负载情况下的计算资源和稳定性问题。
当这些方案都无法达到预期目标时，研究者们又尝试引入智能体。智能体能够在环境中主动感知、学习和行动，具有更好的自主性和适应性。例如在智能客服领域，智能体可以根据用户的问题和上下文信息，主动检索知识库、调用相关工具，并生成更准确、个性化的回答。哈啰出行从 Copilot 模式升级为 Agent 模式，将智能体应用到客服、营销策略生成等业务场景。智能体可以根据用户的出行数据和行为，主动提供个性化的服务和营销方案，提升了用户体验和业务效率。然而，构建和训练智能体需要更高的计算资源和更复杂的算法，成本也更高。同时，智能体的行为和决策过程相对复杂，需要更多的监控和管理，这也增加了运营成本。
这就像是一场赌局，AI 在商业落地的道路上不断地尝试各种方案，从大模型到 RAG、长文本，再到智能体，每一次的尝试都像是在赌一次新的机会，希望能够解决之前的问题，真正实现商业价值。但目前来看，这些都无法完美地满足商业需求，AI 仍然面临着诸多挑战，需要我们在未来不断地探索和创新，以找到真正有效的路径，让 AI 能够在商业领域发挥出它应有的价值。