【人工智能时代】- 深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

大语言模型（LLM）的出现，使基于自然语言处理的人工智能技术实现了飞跃式的发展，彻底开启了AI2.0的时代。随着大模型的不断迭代与升级，周边生态的培育与成熟，其在B端企业级场景的落地应用也逐渐拉开序幕。 本文将对大模型在企业应用中的落地场景、典型架构与产品选择等做较深入的探讨与分析。由于内容较长，本文将分为上下两篇做完整阐述。

LLM在企业应用的落地场景

当然，我们说的企业应用场景不是指的企业内个人使用的桌面AI助手或问答机器人；而是指的借助这些工具背后的大语言模型（LLM）的智能理解与生成能力，来改造或升级传统的企业信息系统，进而改进用户体验，提升业务效能。

那么大语言模型在企业场景应用的能力源泉来自于哪里？可以认为这来自于其强大的自然语言处理能力，这主要体现在两个方面：

• 输入侧：极高的自然语言理解能力

这种理解能力超越了以往所有的自然语言处理(NLP)技术。表现在对人类输入的高度理解与遵从，以及对输入内容的语义理解的准确性。这带来一种全新的交互界面的可能性。

参与过传统AI项目的人应该都知道，自然语言处理（NLP）一直是难以克服的核心难点，语义表示、歧义消除、上下文联系等都是语义理解的头疼问题，也是之前很多人工智能被称作“人工智障”的罪魁祸首，LLL的出现改变了这一现状。

而从集成角度，在LLM出现之前，我们构建一个基于自然语言交互的AI应用，可能面临繁琐的配置与训练过程，而最后的效果却不如人意，以训练一个简单的天气查询机器人来说，其流程可能是这样的：