阿里云：2024年GenAI技术落地白皮书-19页_18mb

GenAI技术落地白皮书总结

GenAI技术的全面落地需要企业从战略和技术层面进行系统规划，重点聚焦于**“选-育-用”方法论**，即选择合适的技术路线与基础模型、培育定制化大模型、并将其高效应用于企业流程，以构建竞争优势和实现商业价值。以下为核心内容总结：

一、技术路线选择：选

企业应结合自身资源选择三种路径：

1. 深度研发：成本最高、周期最长，适合AI技术实力强的企业
2. 工程化适配：通过提示词工程、检索增强生成（RAG）和微调（Fine-tuning）适配现成模型，适合多数企业
3. 直接使用大模型服务：降低技术门槛和资源投入，适合中小企业

关键在于平衡成本、效果和性能，实现不可能三角的协调。

二、模型培育：育

工程化适配有三种主要方式，按难度递增排序：

• 提示词工程（Prompt Engineering）：通过优化提示语引导输出，门槛较低但效果有限
• 检索增强生成（RAG）：提升特定领域准确度，需构建知识库，增加技术成本
• 微调（Fine-tuning）：将领域知识内化到模型，效果最好但技术门槛高，需大量计算资源

企业在选择时应结合技术能力与业务需求综合考量。

三、技术应用：用

大规模落地需解决以下关键环节：

1. 基础设施建设

   • 自建或租用数据中心适合定制需求高但资金充足的企业
   • 使用公共云服务可快速部署，适合中小企业
   • 三种方式均需关注成本、安全性和技术维护

2. AI Agent嵌入流程：实现业务流程智能化，增强工作效能

3. GenAIOps强化协作：保障团队高效协作，通过自动化工具消除断点

   • 覆盖持续训练、部署、监控与迭代全流程

4. 安全管理：AITRiSM：从三个维度构建保障机制

   • 信任管理：提升透明度、公平性和解释性
   • 风险管理：监控内容合规、防止数据泄露
   • 安全管理：实施权限控制、安全审计和应急响应

四、落地关键方法论

• 务实战略：根据资源禀赋选择路径，避免盲目投入
• 先进架构：构建灵活兼容的技术架构以适应迭代需求
• 全面治理：管理技术风险、法律风险、伦理风险等
• 开放创新：与外部合作加速技术创新和商业落地

企业需建立多维评估体系和全流程闭环管理，从数据到效果定期复盘，以最大化技术价值与竞争优势，确保在快速发展中占据主动地位，实现可持续发展。