企业级AI落地的10条经验: Contextual AI CEO的深度洞察
更新时间:2025-09-07 16:29:11 浏览次数: 258
在AI代理热潮下,企业AI虽蕴含4.4万亿美元价值的巨大机遇,然而仅四分之一的企业能从中获实际价值,“上下文悖论”成关键阻碍。如何突破?ContextualAICEO演讲总结出部署生产级RAG代理的10条经验。
最近刷到了ContextualAICEODouweKiela关于企业级AI落地的演讲,很受启发,翻译成中文与大家共享。
最新一代大语言模型(LLM)展示了惊人的推理能力。然而,要在企业环境中释放其真正价值,需要将这些代理能力应用于正确的企业数据。在AI代理的热潮中,我们必须记住那句永恒的格言:
“垃圾进,垃圾出”
只有经过恰当的情境化,语言模型才能有效发挥作用。
企业AI的机遇与挑战
企业AI蕴含着巨大机遇——麦肯锡估计其可为全球经济增加4.4万亿美元的价值。人人都想分一杯羹。然而,挫败感普遍存在。许多AI副总裁面临其项目投资回报率(ROI)的压力。一项福布斯研究显示,仅四分之一的企业能从AI中获得实际价值。
AI中的“上下文悖论”
为何如此艰难?这类似于机器人领域的莫拉维克悖论:对人类而言简单的任务(如吸尘)对机器人很难,而复杂任务(如下棋)却相对容易。
同样,企业AI面临“上下文悖论”。LLM在编程或数学等任务上表现优异,甚至超越人类,但在将信息置于正确上下文中时却举步维艰。而人类专家(尤其是领域专家)则能轻松做到,凭借多年经验和直觉。
这一悖论是释放AIROI的核心。当前AI常通过通用助手提供便利,带来效率提升,但企业追求差异化价值和商业转型。要获得更高价值,必须更好地处理企业特定上下文;价值越高,对上下文的要求也越高。
正是这一认识促成了ContextualAI两年前的成立。以下是ContextualAI在大规模部署企业RAG系统过程中,为《财富》500强构建稳健系统时总结的经验:
部署生产级RAG代理的10条经验
1.系统思维,而非仅关注模型
语言模型令人印象深刻,但在企业AI中,它们通常只占完整系统的20%。企业AI通常采用检索增强生成(RAG),这是让生成式AI适配企业数据的标准。
人们往往只关注新LLM,忽视真正解决问题的周边系统。一个优秀RAG管道中的普通模型,能胜过糟糕管道中的顶尖模型。关注整个系统,模型只是其中一环。
2.专业化优于通用能力
企业专业知识是最宝贵的资产。目标是释放机构知识。通用助手无法匹敌公司内部的深度专长。专业化是有效捕捉这些知识的关键。
在ContextualAI,我们称之为“专业化优于AGI”。尽管通用人工智能(AGI)有其价值,但解决复杂、领域特定的问题需要专业化以获得更优结果。在AGI的喧嚣中,这看似反直觉,但专业化让解决真实商业问题更简单。
3.数据是护城河(规模化后)
随着时间推移,公司由其数据定义,因为员工会流动。数据代表公司的长期身份和竞争优势。常见误区是认为数据必须完美清洗后才能用于AI。真正的挑战与机遇,是让AI有效利用规模化后的噪声数据。
实现这一点将释放差异化价值,并构建竞争护城河,因为你独有的数据定义了你的公司。
4.为生产设计,而非仅试点
一个残酷事实:构建试点RAG系统相对容易。用框架和几份文档做演示,往往能获得小范围好评。然而,迈向生产的鸿沟巨大:
从数十份扩展到数百万份文档;
支持数千用户;
处理众多多样化用例;
满足严格的安全与合规要求。
现有开源工具在此规模下常显乏力。从第一天就为生产需求设计,避免代价高昂的陷阱。
5.速度优于完美,快速迭代
在生产部署中,速度常比完美更重要。尽早将RAG代理发布给真实用户,哪怕仅是最小可行版本。收集反馈并迭代(“爬坡”)至“足够好”状态。
过度追求完美会加剧试点到生产的鸿沟。基于真实用户反馈的迭代对成功部署企业AI至关重要。
6.让工程师专注价值,而非琐事
为加速迭代,确保工程师专注业务价值与差异化,而非琐碎任务。他们易陷入优化分块策略或打磨提示词——这些应由稳健平台抽象化。
让工程师聚焦真正关乎竞争力的高影响力工作。
7.让AI易消费、易集成
即使生产级GenAI也不能保证被采用。若风险缓解使其不实用,或用户不知如何使用,系统常被闲置。让AI易消费至关重要。
这不仅意味着让AI适配企业数据,还意味着无缝集成到现有用户工作流。更紧密的集成将显著提升成功采用的可能性。
8.设计“惊艳时刻”
推动使用需要黏性,常由“惊艳时刻”触发——用户瞬间理解工具价值。设计引导流程和初期体验,快速呈现这一瞬间。
例如,在高通(Qualcomm)(我们的系统支持全球数千工程师),一位用户兴奋地从一份尘封7年的文档中找到答案,瞬间解决长期问题。这些“小胜利”是强大的采用驱动力。
9.聚焦可观测性,而非仅准确率
准确率重要,但已成为基本要求。达到100%常不可能。企业愈发关注如何管理不可避免的误差(5-10%的缺口)。
超过最低准确率后,重点转向通过可观测性管理误差。这需要稳健的评估方法和审计跟踪,尤其在受监管行业。RAG系统中的恰当溯源(将答案关联到源文档)至关重要。实施后处理检查以验证陈述,确保回答有据可依。
10.志存高远
许多AI项目失败并非因目标过高,而是过低。将GenAI用于琐碎任务(如基础HR查询)ROI极低,常沦为闲置噱头。
相反,设定宏大目标,一旦成功将带来可观ROI。我们身处变革时代。AI将重塑社会。从事AI的人有机会推动有意义的变革。勿满足于低垂果实,志存高远。
结语
“上下文悖论”仍是企业AI的核心挑战。通过拥抱这些经验——系统思维、专业化、生产设计、快速迭代、聚焦价值、易用性、创造“惊艳时刻”、可观测性、志存高远——你可将挑战化为重大机遇。
企业级AI落地的10条经验: Contextual AI CEO的深度洞察24小时观看热线:122 。企业级AI落地的10条经验: Contextual AI CEO的深度洞察全市各区点热线号码。☎:122
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宜昌市(宜都市、长阳土家族自治县、🐡当阳市、🌙五峰土家族自治县、西陵区、兴山县、夷陵区、远安县、点军区、枝江市、猇亭区、秭归县、伍家岗区、😉市辖区)
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东莞市(莞城、🍢南城、🐃万江、东城,石碣、🐀石龙、♏️茶山、🌒石排、🥏企石、横沥、桥头、谢岗、🤖东坑、🐅常平、🖖寮步、🈴大朗、黄江、清溪、塘厦、凤岗、😕长安、🕖惠东、⛎厚街、🦠沙田、道窖、洪梅、🕘麻涌、🍻中堂、♈️高步、👊樟木头、☣️大岭山、⚜️望牛墩)
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桂林市(秀峰区、👊️象山区、七星区、雁山区、🌪临桂区、🐒阳朔县、资源县、平乐县、灌阳县、👇荔浦市、灵川县、全州县、🍵永福县、🍟龙胜各族自治县、🧀恭城瑶族自治县):🥃
嘉兴市(海宁市、🌦市辖区、⚰️秀洲区、😾平湖市、💀桐乡市、南湖区、🎍嘉善县、海盐县)
常熟市(方塔管理区、🥦虹桥管理区、琴湖管理区、✊兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、😯宿城区、🍅湖滨新区、洋河新区。)
台州市(椒江、🥪黄岩、💮️路桥)
泰州市(海陵区、🍮高港区、姜堰区、兴化市、👉泰兴市、😟靖江市、♻️扬中市、丹阳市、泰州市区、姜堰区、🥘️海安镇、周庄镇、🥚东进镇、世伦镇、🍞青龙镇、杨湾镇、🍟️马桥镇)
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