通过生成型人工智能用例提升工作效率

在当今快速发展的商业世界中，我们必须拥抱像生成型人工智能（GenAI）这样的尖端技术以保持竞争力。从自动化平凡任务到增强决策制定，GenAI正在改变行业的运作方式。但这对你的组织意味着什么？

本博客将探讨生成型人工智能（GenAI）应用如何提升工作效率。我们从Upstage AI首席科学官Lucy Park在最近的非结构化数据聚会上的一次谈话中汲取洞见。

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Lucy Park在SAP帕洛阿尔托举行的五月非结构化数据聚会上代表Upstage发言

GenAI在转变商业运作中的力量

GenAI正迅速成为跨行业创新的关键驱动力，提升工作效率并实现更智能的决策制定。通过自动化重复性任务、提升生产力和提供更深入的洞察，GenAI正在从根本上重塑商业运作。它的应用范围广泛，从客户服务自动化到供应链优化，对各个行业产生了重大影响。

要完全理解GenAI系统如何实现这些效率，了解底层技术至关重要。GenAI成功的中心是先进的工具，如用于内容生成的大型语言模型（LLMs）和多模态模型、用于语义相似性搜索的向量数据库如Milvus和Zilliz Cloud，以及将非结构化数据转换为向量嵌入的嵌入模型。检索增强型生成（RAG）通过提供GenAI模型的上下文信息，进一步提升了生成内容的质量。

一个实际的GenAI应用示例是像Upstage AI这样的平台如何利用这些技术自动化工作流程并解决特定行业的挑战。例如，文档AI利用生成型模型从非结构化文档中提取和解释信息，在保险和金融等行业减少手动努力并提高效率。另一个例子是Solar LLM，这是一个针对金融和医疗保健等行业定制的语言模型。Solar LLM通过专注于特定行业的语言和需求，确保GenAI应用提供精确和相关的结果。

Upstage AI还提出了一个全栈GenAI系统，该系统集成了结构化和非结构化数据以生成准确、上下文相关的响应。这种先进的架构超越了仅依赖向量数据库通过语义相似性搜索检索非结构化数据的传统RAG系统。通过整合关系数据库等额外组件，Upstage AI的系统处理和检索结构化数据，从而获得更精确和全面的结果。

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Upstage AI全栈LLM系统架构

上图展示了这个全栈GenAI系统的功能：

• 用户查询处理：系统首先处理用户的查询，可能包括结构化和非结构化数据。结构化数据使用NL2SQL模型转换为SQL命令，而非结构化数据（如自然语言）转换为向量嵌入。然后，这些SQL查询和向量被发送到关系和向量数据库中搜索相关信息。
• 文档处理：特定领域的知识也涉及结构化和非结构化数据。结构化数据，如业务日志或网站信息，存储在关系或NoSQL数据库中。对于PDF、电子邮件或Slack消息等非结构化文档，关键信息提取器识别重要信息，布局分析器通常与分块过程配对，将复杂文档分解为可管理的部分。然后，这些块使用专门的嵌入模型转换为向量嵌入，并存储在像Milvus这样的向量数据库中，以进行快速准确的语义相似性搜索。
• 检索器：系统从数据库中检索相关的结构化和非结构化数据。
• 生成型模型和基础性检查器：检索到的数据被送入生成型模型以构建响应。然后基础性检查器（GC）验证生成内容的准确性和相关性。
• 最终响应：系统向用户提供上下文准确且相关的响应。

提升工作效率的GenAI用例

GenAI在各种应用中的变革潜力是显而易见的。以下是GenAI显著提升工作效率的一些关键领域：

流程自动化

手动数据输入和文档处理既耗时又容易出错。在许多组织中，像将发票详细信息输入财务系统、处理客户入职表格和更新员工记录等任务仍然手动完成。像文档AI这样的GenAI工具可以自动从这些文档中提取和分类信息，减少错误并释放时间用于战略任务，如财务分析、客户关系管理和员工发展。

客户支持自动化

GenAI在客户支持方面取得了显著进展。AI驱动的聊天机器人和虚拟助手处理常见客户查询，减轻了人类代理的工作量，并确保了24/7的支持。例如，Zendesk使用AI驱动的机器人自动化回答常见问题，允许客户服务代表专注于更复杂的问题。同样，美国银行的虚拟助手Erica使用GenAI帮助客户管理他们的账户，回答有关交易的查询，并提供财务建议，显著增强了整体客户体验。

内容创建和个性化

GenAI在内容创建和个性化中发挥关键作用，通过自动化生产高质量内容并根据个人喜好量身定制。例如，在市场营销中，像Copy.ai这样的工具可以快速生成引人注目的广告文案、社交媒体帖子和电子邮件内容，使营销人员能够大规模生产引人入胜的材料。像Netflix这样的平台利用GenAI分析用户的观看习惯，并推荐符合个人口味的电影和节目，确保个性化的内容交付。

供应链优化

GenAI在制造和物流中优化供应链运营，确保产品按时并以最低可能成本交付。例如，IBM的Watson供应链使用GenAI预测中断并推荐纠正措施。通过分析来自各种来源的数据，Watson预测延误或短缺等问题，并建议替代路线或供应商，帮助公司保持顺畅运营。

自动化新闻生成

新闻机构越来越多地使用GenAI自动化新闻文章的撰写，特别是实时报道。像美联社（AP）这样的平台使用AI生成有关体育赛事、财务报告和天气更新的文章。AI系统处理像比赛统计或股票价格这样的结构化数据。它几乎可以瞬间产生结构良好的新闻文章，允许新闻机构更快速、高效地覆盖更多事件。

结论

生成型人工智能正在重新定义各个行业的业务运作方式。通过自动化内容创建等复杂任务，并大规模个性化用户体验，GenAI使组织能够实现更高的效率和与受众更有意义的互动。这些智能系统正在塑造工作的未来，使GenAI成为任何前瞻性组织的重要资产。对于希望通过先进的数据存储、索引和检索过程提升工作效率的企业来说，整合像Zilliz Cloud这样的工具，提供跨主要平台的强大向量搜索服务，对于实现这些目标至关重要。