企业如何构建独特优势，迎接生成式AI时代

随着生成式人工智能的快速发展，企业正积极寻找构建自身独特优势的方法，以充分利用这一技术浪潮。亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建指出，企业成功的关键在于打造懂业务、懂用户的生成式AI应用，而这始于对数据的深度理解和运用。

数据：生成式AI时代的基石

生成式AI的应用依赖于高质量、大规模的数据集。基础模型的构建过程复杂，从原始数据集到模型的训练，涉及海量数据的存储、清洗、加工以及数据在整个组织内的发现、编目与治理。企业需掌握以下三项关键数据能力：

1. 数据整合与模型优化：

   • 存储与清洗：高效存储海量数据，通过严格的数据清洗和加工，确保数据质量。
   • 数据治理：克服数据分散、访问控制困难、权限不足等问题，建立统一的数据治理体系。

2. 企业数据与模型融合：

   • 检索增强生成（RAG）：通过将企业数据转换为向量形式，与基础模型结合，提高生成内容的精准度和相关性，实现个性化服务。

3. 新数据管理与应用：

   • 缓存策略：收集并存储常见问题的解答，减少模型调用频率，降低运营成本，提高用户体验。

实现路径与挑战

• 基础模型的局限：基础模型在特定领域的知识、时效性、生成准确性等方面存在限制，需要通过RAG等技术弥补。
• 数据驱动创新：通过整合企业知识库、数据库等资源，生成式AI模型得以在实际应用中提供更加精确、可靠的结果。

数据基座的核心能力

亚马逊云科技提供的三大核心能力旨在帮助企业高效管理多模态数据，提升基础模型性能，同时确保用户业务和数据的安全。这些能力不仅能够简化数据处理流程，还能够助力企业构建具有竞争力的生成式AI应用，加速业务增长。

通过上述策略，企业能够更好地适应生成式AI时代的挑战，把握市场机遇，实现业务的持续创新与发展。