本文共 800 字,大约阅读时间需要 2 分钟。
过去六个月里,我们团队在领英上致力于开发一款全新的AI驱动产品体验,重新定义用户求职和浏览专业内容的方式。在生成式AI的快速发展面前,我们思考了哪些现有的想法可以实现一年前尚未达成的目标,最终以信息流和招聘启事为切入点,找到了释放AI潜力的方法。
这项任务并不容易。我们尝试了许多方向,但大多数方案都不尽如人意。最终,我们发现以下几个关键点:
系统工作流程
- 选择合适的AI智能体:系统接收用户问题后,会识别出最适合的AI模型处理它。
- 收集信息:通过调用内部API和搜索引擎获取相关数据。
- 编写回答:AI会过滤这些信息并生成连贯的回答,同时对生成内容进行修饰。
轻松实现的部分
- 流程优化:我们采用了检索增强生成(RAG)模式,路由和检索的微调相对顺畅。
- 模型部署:使用小模型处理路由/检索,大模型处理生成。
- 技术创新:通过技能封装API,实现了对内部数据的高效调用。
不好搞的部分
- 评价输出质量:评估回答质量面临三个主要挑战:指南制定、标注扩展和自动评估。
- 内部API调用:需要将复杂的API转化为大语言模型友好的格式,防范幻觉问题。
- 质量维护:在提升准确率的同时,需平衡延迟和吞吐量,优化模型性能。
收获与成长
- 通过不断优化流程和提升质量,我们逐步掌握了构建生成式AI产品的核心要领。
- 在实践中,我们发现以下关键要素:
- 系统设计:保持整体架构的简洁性和可扩展性。
- 质量控制:建立标准化评估流程,确保输出的一致性和可靠性。
- 技术创新:通过创新的技能封装和流式传输,提升用户体验。
AI学习建议
- 阶段化学习:从初阶应用到模型训练,再到商业闭环,循序渐进地深入学习。
- 实践至上:通过项目实战,掌握大模型应用的技术架构和开发流程。
- 持续优化:关注最新进展,不断提升自己的技术水平和创新能力。
这条道路充满挑战,但也孕育着无限可能。通过不断探索和实践,我们相信会有更多优秀的AI产品问世,为社会带来积极的变革。
转载地址:http://facbz.baihongyu.com/