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解決方案

由于公司體量龐大，智能數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建需面向多個(gè)不同業(yè)務(wù)部門(mén)，勢(shì)必涉及大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)。因此，智能知識(shí)庫(kù)的存儲(chǔ)架構(gòu)，成為亞馬遜云科技為西門(mén)子設(shè)計(jì)智能知識(shí)庫(kù)時(shí)的首要考慮。

智能知識(shí)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)，實(shí)質(zhì)上是大語(yǔ)言模型（LLM,Large Language Model）在知識(shí)檢索領(lǐng)域如何得到充分利用的問(wèn)題。亞馬遜云科技決定采取檢索增強(qiáng)生成（RAG,Retrieval Augment Generation）方式增強(qiáng)模型，使之具有來(lái)自存檔知識(shí)源的增強(qiáng)上下文的模型架構(gòu)。

最終亞馬遜云科技為大禹團(tuán)隊(duì)提供的，是一個(gè)智能知識(shí)庫(kù)暨智能會(huì)話(huà)機(jī)器人的解決方案指南，其中包括預(yù)訓(xùn)練大語(yǔ)言模型，Amazon OpenSearch Service 的向量數(shù)據(jù)服務(wù)，以及相關(guān)系統(tǒng)集成等。該解決方案指南具備自然語(yǔ)言處理能力、知識(shí)庫(kù)檢索能力、甚至是以數(shù)據(jù)去訓(xùn)練大語(yǔ)言模型的能力，這些核心關(guān)鍵能力讓解決方案指南能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)知識(shí)庫(kù)約 80% 功能，西門(mén)子中國(guó)根據(jù)企業(yè)內(nèi)部需求再做 20% 定制化開(kāi)發(fā)，最終形成完整的解決方案。

其中，最大的亮點(diǎn)在于“RAG 架構(gòu)+向量數(shù)據(jù)庫(kù)”設(shè)計(jì)：

•核心主體知識(shí)庫(kù)以向量方式構(gòu)建，能夠存儲(chǔ)超大規(guī)模的向量數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行向量嵌入處理，跨部門(mén)、跨業(yè)務(wù)、跨場(chǎng)景的數(shù)據(jù)之間也能夠進(jìn)行關(guān)系考量。而 Amazon OpenSearch Service 的 k 近鄰（kNN）插件為它提供了核心向量數(shù)據(jù)庫(kù)功能，現(xiàn)在向量嵌入可以與單個(gè)混合請(qǐng)求中基于文本的關(guān)鍵字組合，查詢(xún)時(shí)在幾毫秒內(nèi)就可獲得數(shù)十億向量的上下文相關(guān)響應(yīng)。

•另一方面，RAG 架構(gòu)極大地拓展了大模型的可用性。普通情況下當(dāng)知識(shí)庫(kù)新增內(nèi)容時(shí)，相應(yīng)的大模型必須進(jìn)行微調(diào)，甚至是重新訓(xùn)練。而 RAG 允許對(duì)新增部分使用相同的模型處理，無(wú)需調(diào)整模型。這就相當(dāng)于知識(shí)庫(kù)在不影響訪(fǎng)問(wèn)速度的前提下，擁有了近乎無(wú)限的可擴(kuò)展性。由向量數(shù)據(jù)庫(kù)保障的杰出性能，再加上 RAG 架構(gòu)提供的無(wú)限潛力，這就是智能會(huì)話(huà)機(jī)器人“小禹”能夠在用戶(hù)以簡(jiǎn)單語(yǔ)言進(jìn)行提問(wèn)的前提下，快速反饋生成式回答的秘密。

Amazon SageMaker 也為架構(gòu)的伸縮性以及大語(yǔ)言模型持續(xù)迭代提供了很大幫助。借助 SageMaker Endpoint 的彈性伸縮能力，系統(tǒng)可以自動(dòng)按照負(fù)載調(diào)整用于實(shí)時(shí)推理的資源，保證訪(fǎng)問(wèn)需求的同時(shí)提升整體性?xún)r(jià)比。Amazon SageMaker 上提供了豐富的模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練工具，保證客戶(hù)可以在云端輕松實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型的調(diào)優(yōu)以及測(cè)試更多不同類(lèi)型的開(kāi)源模型。