答案就在于結合行業(yè) / 企業(yè)私有的數據，這也正是當下 AI 業(yè)務發(fā)展的核心趨勢。

去年，我們曾在直播中提到用戶的業(yè)務應用可從構建 RAG 開始。那么，究竟什么是 RAG 呢？簡單來說，RAG 即檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation）。它在理解大模型在場景中的作用方面扮演著關鍵角色。大模型雖然能夠處理海量的通用知識，但在面對特定行業(yè)和企業(yè)的獨特需求時，往往力不從心。而 RAG 通過結合行業(yè) / 企業(yè)的私有數據，讓大模型能夠更好地理解和處理特定領域的問題，從而為用戶提供更精準、更符合業(yè)務需求的答案。

Deepseek/Deepseek 一體機為企業(yè)開啟了 AI 應用的大門，它帶來了強大的計算能力和基礎模型框架。然而，在部署 Deepseek 之后，企業(yè)面臨著一系列重要工作。其中，最為關鍵的就是如何讓這個通用大模型適應自身的業(yè)務場景，這就不得不依靠 RAG。

為什么需要 RAG ？

因為它解決了通用大模型與企業(yè)實際業(yè)務脫節(jié)的問題。在實際應用中，企業(yè)的數據往往包含了大量獨特的業(yè)務知識和經驗，這些私有數據是企業(yè)的寶貴資產。RAG 能夠將這些私有數據與大模型相結合，使得大模型在處理企業(yè)相關問題時，能夠調用這些獨特的知識，從而提供更具針對性和實用性的解決方案。

那么，RAG 應用該如何構建呢？這里面有幾個關鍵要素。首先是向量數據的構建，它能夠將企業(yè)的非結構化數據轉化為適合模型處理的向量形式，便于模型進行高效檢索。其次是模型框架的選擇，合適的模型框架能夠更好地整合大模型與私有數據。最后是提示詞工程，通過精心設計提示詞，引導模型利用私有數據生成更優(yōu)質的結果。

值得關注的是，PingCAP 最新開源項目為一站式完成 RAG 應用的構建提供了有力支持。它將大大簡化企業(yè)構建 RAG 應用的過程，降低技術門檻，讓更多企業(yè)能夠輕松實現通用大模型與私有數據的結合，從而在 AI 業(yè)務領域實現突破。

百易存儲研究院本期直播將對話 PingCAP 首席講師董菲，深入探討這些關鍵話題。無論你是 AI 領域的從業(yè)者，還是希望借助 AI 推動企業(yè)發(fā)展的管理者，這場直播都將為你帶來寶貴的見解和啟發(fā)。讓我們一起從 RAG 開始，探索 AI 業(yè)務突破的無限可能。

nina