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解決方案

由于公司體量龐大，智能數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建需面向多個不同業(yè)務(wù)部門，勢必涉及大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)。因此，智能知識庫的存儲架構(gòu)，成為亞馬遜云科技為西門子設(shè)計智能知識庫時的首要考慮。

智能知識庫的架構(gòu)設(shè)計，實(shí)質(zhì)上是大語言模型（LLM,Large Language Model）在知識檢索領(lǐng)域如何得到充分利用的問題。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，使之具有來自存檔知識源的增強(qiáng)上下文的模型架構(gòu)。

最終亞馬遜云科技為大禹團(tuán)隊提供的，是一個智能知識庫暨智能會話機(jī)器人的解決方案指南，其中包括預(yù)訓(xùn)練大語言模型，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言處理能力、知識庫檢索能力、甚至是以數(shù)據(jù)去訓(xùn)練大語言模型的能力，這些核心關(guān)鍵能力讓解決方案指南能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)知識庫約 80% 功能，西門子中國根據(jù)企業(yè)內(nèi)部需求再做 20% 定制化開發(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”設(shè)計：

•核心主體知識庫以向量方式構(gòu)建，能夠存儲超大規(guī)模的向量數(shù)據(jù)。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行向量嵌入處理，跨部門、跨業(yè)務(wù)、跨場景的數(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)庫功能，現(xiàn)在向量嵌入可以與單個混合請求中基于文本的關(guān)鍵字組合，查詢時在幾毫秒內(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)知識庫新增內(nèi)容時，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 允許對新增部分使用相同的模型處理，無需調(diào)整模型。這就相當(dāng)于知識庫在不影響訪問速度的前提下，擁有了近乎無限的可擴(kuò)展性。由向量數(shù)據(jù)庫保障的杰出性能，再加上 RAG 架構(gòu)提供的無限潛力，這就是智能會話機(jī)器人“小禹”能夠在用戶以簡單語言進(jìn)行提問的前提下，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)可以自動按照負(fù)載調(diào)整用于實(shí)時推理的資源，保證訪問需求的同時提升整體性價比。Amazon SageMaker 上提供了豐富的模型開發(fā)和訓(xùn)練工具，保證客戶可以在云端輕松實(shí)現(xiàn)大語言模型的調(diào)優(yōu)以及測試更多不同類型的開源模型。