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在 AI 代理熱潮下，企業(yè) AI 雖蘊含 4.4 萬億美元價值的巨大機遇，然而僅四分之一的企業(yè)能從中獲實際價值，“上下文悖論” 成關(guān)鍵阻礙。如何突破？Contextual AI CEO 演講總結(jié)出部署生產(chǎn)級 RAG 代理的 10 條經(jīng)驗。

最近刷到了Contextual AI CEO Douwe Kiela關(guān)于企業(yè)級AI落地的演講，很受啟發(fā)，翻譯成中文與大家共享。

最新一代大語言模型（LLM）展示了驚人的推理能力。然而，要在企業(yè)環(huán)境中釋放其真正價值，需要將這些代理能力應(yīng)用于正確的企業(yè)數(shù)據(jù)。在AI代理的熱潮中，我們必須記住那句永恒的格言：

“垃圾進(jìn)，垃圾出”

只有經(jīng)過恰當(dāng)?shù)那榫郴?，語言模型才能有效發(fā)揮作用。

企業(yè)AI的機遇與挑戰(zhàn)

企業(yè)AI蘊含著巨大機遇——麥肯錫估計其可為全球經(jīng)濟(jì)增加4.4萬億美元的價值。人人都想分一杯羹。然而，挫敗感普遍存在。許多AI副總裁面臨其項目投資回報率（ROI）的壓力。一項福布斯研究顯示，僅四分之一的企業(yè)能從AI中獲得實際價值。

AI中的“上下文悖論”

為何如此艱難？這類似于機器人領(lǐng)域的莫拉維克悖論：對人類而言簡單的任務(wù)（如吸塵）對機器人很難，而復(fù)雜任務(wù)（如下棋）卻相對容易。

同樣，企業(yè)AI面臨“上下文悖論”。LLM在編程或數(shù)學(xué)等任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，甚至超越人類，但在將信息置于正確上下文中時卻舉步維艱。而人類專家（尤其是領(lǐng)域?qū)＜遥﹦t能輕松做到，憑借多年經(jīng)驗和直覺。

這一悖論是釋放AI ROI的核心。當(dāng)前AI常通過通用助手提供便利，帶來效率提升，但企業(yè)追求差異化價值和商業(yè)轉(zhuǎn)型。要獲得更高價值，必須更好地處理企業(yè)特定上下文；價值越高，對上下文的要求也越高。

正是這一認(rèn)識促成了Contextual AI兩年前的成立。以下是Contextual AI在大規(guī)模部署企業(yè)RAG系統(tǒng)過程中，為《財富》500強構(gòu)建穩(wěn)健系統(tǒng)時總結(jié)的經(jīng)驗：

部署生產(chǎn)級RAG代理的10條經(jīng)驗

1. 系統(tǒng)思維，而非僅關(guān)注模型

語言模型令人印象深刻，但在企業(yè)AI中，它們通常只占完整系統(tǒng)的20%。企業(yè)AI通常采用檢索增強生成（RAG），這是讓生成式AI適配企業(yè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。

人們往往只關(guān)注新LLM，忽視真正解決問題的周邊系統(tǒng)。一個優(yōu)秀RAG管道中的普通模型，能勝過糟糕管道中的頂尖模型。關(guān)注整個系統(tǒng)，模型只是其中一環(huán)。

2. 專業(yè)化優(yōu)于通用能力

企業(yè)專業(yè)知識是最寶貴的資產(chǎn)。目標(biāo)是釋放機構(gòu)知識。通用助手無法匹敵公司內(nèi)部的深度專長。專業(yè)化是有效捕捉這些知識的關(guān)鍵。

在Contextual AI，我們稱之為“專業(yè)化優(yōu)于AGI”。盡管通用人工智能（AGI）有其價值，但解決復(fù)雜、領(lǐng)域特定的問題需要專業(yè)化以獲得更優(yōu)結(jié)果。在AGI的喧囂中，這看似反直覺，但專業(yè)化讓解決真實商業(yè)問題更簡單。

3. 數(shù)據(jù)是護(hù)城河（規(guī)?；螅?/h3>

隨著時間推移，公司由其數(shù)據(jù)定義，因為員工會流動。數(shù)據(jù)代表公司的長期身份和競爭優(yōu)勢。常見誤區(qū)是認(rèn)為數(shù)據(jù)必須完美清洗后才能用于AI。真正的挑戰(zhàn)與機遇，是讓AI有效利用規(guī)?；蟮脑肼晹?shù)據(jù)。

實現(xiàn)這一點將釋放差異化價值，并構(gòu)建競爭護(hù)城河，因為你獨有的數(shù)據(jù)定義了你的公司。

4. 為生產(chǎn)設(shè)計，而非僅試點

一個殘酷事實：構(gòu)建試點RAG系統(tǒng)相對容易。用框架和幾份文檔做演示，往往能獲得小范圍好評。然而，邁向生產(chǎn)的鴻溝巨大：

• 從數(shù)十份擴(kuò)展到數(shù)百萬份文檔；
• 支持?jǐn)?shù)千用戶；
• 處理眾多多樣化用例；
• 滿足嚴(yán)格的安全與合規(guī)要求。

現(xiàn)有開源工具在此規(guī)模下常顯乏力。從第一天就為生產(chǎn)需求設(shè)計，避免代價高昂的陷阱。

5. 速度優(yōu)于完美，快速迭代

在生產(chǎn)部署中，速度常比完美更重要。盡早將RAG代理發(fā)布給真實用戶，哪怕僅是最小可行版本。收集反饋并迭代（“爬坡”）至“足夠好”狀態(tài)。

過度追求完美會加劇試點到生產(chǎn)的鴻溝。 基于真實用戶反饋的迭代對成功部署企業(yè)AI至關(guān)重要。

6. 讓工程師專注價值，而非瑣事

為加速迭代，確保工程師專注業(yè)務(wù)價值與差異化，而非瑣碎任務(wù)。他們易陷入優(yōu)化分塊策略或打磨提示詞——這些應(yīng)由穩(wěn)健平臺抽象化。

讓工程師聚焦真正關(guān)乎競爭力的高影響力工作。

7. 讓AI易消費、易集成

即使生產(chǎn)級GenAI也不能保證被采用。若風(fēng)險緩解使其不實用，或用戶不知如何使用，系統(tǒng)常被閑置。讓AI易消費至關(guān)重要。

這不僅意味著讓AI適配企業(yè)數(shù)據(jù)，還意味著無縫集成到現(xiàn)有用戶工作流。更緊密的集成將顯著提升成功采用的可能性。

8. 設(shè)計“驚艷時刻”

推動使用需要黏性，常由“驚艷時刻”觸發(fā)——用戶瞬間理解工具價值。設(shè)計引導(dǎo)流程和初期體驗，快速呈現(xiàn)這一瞬間。

例如，在高通（Qualcomm）（我們的系統(tǒng)支持全球數(shù)千工程師），一位用戶興奮地從一份塵封7年的文檔中找到答案，瞬間解決長期問題。這些“小勝利”是強大的采用驅(qū)動力。

9. 聚焦可觀測性，而非僅準(zhǔn)確率

準(zhǔn)確率重要，但已成為基本要求。達(dá)到100%常不可能。企業(yè)愈發(fā)關(guān)注如何管理不可避免的誤差（5-10%的缺口）。

超過最低準(zhǔn)確率后，重點轉(zhuǎn)向通過可觀測性管理誤差。這需要穩(wěn)健的評估方法和審計跟蹤，尤其在受監(jiān)管行業(yè)。RAG系統(tǒng)中的恰當(dāng)溯源（將答案關(guān)聯(lián)到源文檔）至關(guān)重要。 實施后處理檢查以驗證陳述，確?；卮鹩袚?jù)可依。

10. 志存高遠(yuǎn)

許多AI項目失敗并非因目標(biāo)過高，而是過低。將GenAI用于瑣碎任務(wù)（如基礎(chǔ)HR查詢）ROI極低，常淪為閑置噱頭。

相反，設(shè)定宏大目標(biāo)，一旦成功將帶來可觀ROI。 我們身處變革時代。AI將重塑社會。從事AI的人有機會推動有意義的變革。勿滿足于低垂果實，志存高遠(yuǎn)。

結(jié)語

“上下文悖論”仍是企業(yè)AI的核心挑戰(zhàn)。通過擁抱這些經(jīng)驗——系統(tǒng)思維、專業(yè)化、生產(chǎn)設(shè)計、快速迭代、聚焦價值、易用性、創(chuàng)造“驚艷時刻”、可觀測性、志存高遠(yuǎn)——你可將挑戰(zhàn)化為重大機遇。