大语言模型(LLM)能够理解、解释和生成人类语言,给各行各业带来了革命性的变化。然而,它们也面临着自身的挑战,包括产生不准确或误导性信息(幻觉)、隐私问题和安全漏洞等。 本文探讨了这些挑战,并深入研究了 "检索增强生成(RAG)"这一创新方法,以克服这些挑战,使大语言模型在关键工业应用中变得更加强大和可靠。 大语言模型可以访问大量文本数据,但它们的训练数据可能已经过时,而且仅来自公共领域。大型语言模型需要访问企业的工业数据,才能让生成式人工智能(AI)为工业服务。通过在经过整理的相关数据上 "训练" 大语言模型(类似于 ChatGPT 的训练方式),我们可以提高其在工业应用中响应的可靠性和准确性。 要将生成式 AI 纳入数字化战略,制造企业可以从下面三个基本架构着手: 数据情境化 情境化数据对于确保大语言模型提供相关且有意义的响应至关重要。例如,在寻求有关运营工业资产的信息时,提供与这些资产相关的数据和文档及其显式和隐式语义关系变得至关重要。这种情境化使大语言模型能够理解任务并生成上下...