基于云智能平台实现AI应用开发
AI技术发展引领新的应用变革
AI技术正引领新的应用变革，其工程演变经历了从传统AI到AIGC（AI Generated Content）的转变，关键技术包括GPT-4/3、Codex、DALL·E 2/3、ChatGPT等。图片生成技术从DALL-E 2到DALL-E 3在分辨率和人物细节上显著提升，而Sora技术则能根据文本、图像、视频输入生成高质量、高保真度的视频，具有3D一致性、远程一致性等功能。
新的AI应用开发运营流程
新的AI应用开发运营流程以LLMOps为核心，将人员、流程和平台结合，实现LLM软件交付的自动化。LLM的生命周期包括构思和探索、构建和增强、运营三个阶段。在构思和探索阶段，可利用Azure OpenAI Service等平台探索多种基础模型；在构建和增强阶段，可通过接地LLM响应、检索增强生成（RAG）等技术增强模型；在运营阶段，需进行在线监控和可观测性管理。
主要AI应用开发最佳实践
主要AI应用开发的三种技术方式包括：
- Fine-Tuning API：通过微调将知识、格式、习惯、风格训练进入模型。
- Completion API：通过好的提问引导答案，通过举例促成上下文学习。
- Embedding API：将文本编码成实数向量，存储到向量数据库。
提示工程方面，可通过匹配场景的示例触发少样本（Few-Shot）学习，或用清晰的提示触发零样本（Zero-Shot）学习。嵌入技术将文本编码成向量，并存储到向量数据库；微调技术则从原型时的大模型逐步降低到大规模生产的小模型。
常见的AI应用场景
常见的AI应用场景涵盖多个行业，包括：
- 金融/保险：个人金融理财顾问、贷款信息摘要、欺诈活动风险识别等。
- 制造业/汽车：生产计划、产线预测性维保、产品质量分析等。
- 医疗：远程医疗虚拟助手、医疗写作和文档化、患者分诊等。
- 企业运营：舆情监测、品牌营销内容撰写、自动化库存管理等。
- 零售/电商：客户购物趋势分析、自动生成SKU类别选择等。
- 生命科学：研发阶段靶点发现、医学文献检索、医药代表培训等。
- 教育：评估学生学习状况、定制化学习内容、论文初稿搭建等。
基于云智能平台实现AI应用开发——总结
开发模式
- 技术变革：大语言模型、文生图模型、文生视频（世界模型）、新的AI应用范式。
- LLMOps流程：构思探索（尝试Prompt，验证LLM）、构建扩增（提示微调，成本管理，例外处理，效果评估）、运营（部署、版本迭代、监控、内容合规）。
应用场景
最佳实践
- 提示工程：匹配场景的示例触发少样本学习，清晰的提示触发零样本学习。
- 嵌入与向量数据库：将文本编码成向量并存储。
- 训练与微调：从原型时的大模型逐步降低到大规模生产的小模型。
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