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超越机器人：重新思考混合 AI 架构的 AI 支持
了解如何混合 RAG 和微调来创造更有效的 AI 支持体验。
来源:KDnuggets超越机器人
最近，一位客户需要开发一个安全、准确且能够近乎实时响应的聊天机器人。简而言之，他们需要一个能够完美回答支持查询的人工智能系统，而不会暴露敏感数据或偏离公司的声音。现在，此类请求更加频繁，因为数据安全、延迟和响应质量直接影响公司的利润。如果人工智能系统满足这些要求，就会很快失去信任，并使企业蒙受损失。IBM 的 2025 年报告估计，数据泄露的全球平均成本为 444 万美元。
但通用聊天机器人和现成的大型语言模型 (LLM) 通常无法满足企业的期望。毫无疑问，LLM 的力量非常强大。但这些模型面临着令牌限制、上下文利用和幻觉等真正的限制。随着对特定领域知识和严格响应格式的需求不断增加，这些限制变得更加明显。当所有这些方面都发挥作用时，如何构建一个知道如何像专家一样回答、知道根据真实数据回答什么，并且仍然保持快速、安全和可控的人工智能？
根据我开发模型的经验，我可以说答案不是单一的模型或技术。它需要更广泛的架构方法，将模型知道的内容与其响应方式分开，同时将学习与检索相结合。
核心挑战
在设计阶段的早期，四个基本挑战就变得清晰起来。
有效上下文限制（超出令牌计数）
现代 LLM 宣传 16K、32K 甚至 128K 令牌的上下文窗口。但在现实世界的使用中，任何与这些模型密切合作的人都知道他们的注意力会更快地开始崩溃。当大量文本作为上下文传递时，模型通常不会充分利用提示中间的信息，这种现象称为首要-新近偏差。