为什么说大模型中间件是 AI 必备软件？(模型企业数据中间件知识库)

TechCrunch的数据显示，2022年前三个季度全球人工智能的投资已达到560亿美元，创下历史新高。
其中，融资较高的创业公司包括Anthropic、Cohere、AI21 Labs等，这些公司的技术都建立在大型语言模型的基础之上。

大模型落地的挑战

对于个人用户，大语言模型带来了前所未有的高度个性化体验。
它能够与用户进行流畅的对话，并提供即时且针对性的回应。
借助基于大型语言模型的AI写作助手，用户能够快速生成高质量的文章草稿，其风格与用户贴合，极大提高了内容创作效率。
然而，大模型要在企业侧真正落地仍然面临很大挑战，总结为下面四个方面：

大模型专业深度不够，数据更新不及时，缺乏与真实世界的连接。
例如，在法律政策解读、电商客服、投资研报等专业领域中，由于大型模型缺乏足够的专业领域数据，用户在使用过程中经常会感觉大模型在一本正经地“胡说八道”。

大模型有Token的限制，记忆能力有限。
大家之所以惊艳于ChatGPT流畅丝滑的对话能力，有很大一部分原因是其支持多轮对话。
用户提问时，ChatGPT不但能理解意图，而且还能够基于之前的问答做综合推理。
然而，大模型由于Token的限制，只能记忆部分的上下文。
比如ChatGPT 3.5只能记忆4096个Token，无法实现长期记忆。

用户对于数据安全的担忧。
大模型的出现让AI成为一种普惠技术，人人都可以基于大模型构建AI的应用。
AI技术本身不再是商业壁垒，数据才是。
而企业要想利用大模型构建商业，必须将自己的数据全部输送给大模型，以进行推理和表达。
如何在数据安全可控的情况下使用大模型技术，成为一个亟待解决的问题。

使用大模型的成本问题。
目前有两种模式可以使用大模型，一是将大模型本地化，用于再训练形成企业专有的模型。
二是利用公有云模型，按照请求的Token数量付费。
第一种方式成本极高，大模型由于有数千亿的模型参数，光部署计算资源的投资就得上亿。
重新训练一次模型也需要近千万的投入，非常烧钱。
这对于一般的中小企业是完全无法承受的。
第二种方式企业构建的AI应用可以按照Token数量付费，虽然无需一次性的大额投入，但成本依然不低。
以OpenAI为例，如果对通用模型进行微调（Fine-tuning)后，每使用1000个token（约600汉字）需要0.12美金。

企业级解决方案

针对上述问题，目前主要有三个解决方案：

第一是将大模型部署到企业本地，结合企业私有数据进行训练，打造垂直领域专有模型。

第二是在大模型基础上进行参数微调，改变部分参数，让其能够掌握深度的企业知识。

第三种是围绕向量数据库打造企业的知识库，基于大模型和企业知识库再配合Prompt打造企业专属AI应用。

从实用性和经济性的角度考虑，第三种是最为有效的解决方案。
该方案大致实现方式如下所示。

企业首先基于私有数据构建一个知识库。
通过数据管道将来自数据库、SaaS软件或者云服务中的数据实时同步到向量数据库中，形成自己的知识库。

在这个过程中需要调用大模型的Embedding接口，将语料进行向量化，然后存储到向量数据库。
当用户与企业AI应用对话时，AI应用首先会将用户的问题在企业知识库中做语义检索，然后将检索的相关答案和问题以及配合一定的prompt一并发给大模型，获得最终的答案之后回复给用户。

该方案有如下优势：

充分利用大模型和企业优势：既可以充分利用企业已有知识，又可以利用大模型强大的表达和推理能力，二者完美融合。

使AI应用具备长期记忆：Token的限制使大模型只能有短暂的记忆，无法将企业所有知识全部记住。
利用外置的知识库，可以将企业拥有的海量数据资产全部整合，帮助企业AI应用构建长期记忆。

企业数据相对安全可控：企业可以在本地构建自己的知识库，避免核心数据资产外泄。

落地成本低：通过该方案落地AI应用，企业不需要投入大量资源建设自己的本地大模型，帮助企业节省动辄千万的训练费用。

大模型中间件

企业要落地该知识库方案仍然有一些具体问题需要解决，总结下来主要涉及三个方面。

第一方面是知识库的构建。
企业需要将存在现有系统中的语料汇总到向量数据库，形成企业自有的知识空间，这个过程涉及数据采集、清洗、转换和Embedding等工作。
语料来源比较多样，可能是一些PDF、CSV等文档，也可能需要接入企业现有业务系统涉及比如Mongodb、ElasticSearch等数据库，或者来自抖音、Shopify、Twitter等第三方应用。
在完成数据的获取后，通常需要对数据进行过滤或者转化。
这个过程中，从数据源实时地获取数据非常重要，比如电商机器人需要实时了解用户下单的情况，政策解读机器人需要了解最新政策信息。
另外，对于数据Embedding的过程中涉及到数据的切块，数据切块的大小会直接影响到后面语义搜索的效果，这个工作也需要非常专业的NLP工程师才能做好。

其次是AI应用的集成。
AI应用需要服务的用户可能存在于微信、飞书、Slack或者企业自有的业务系统。
如何将AI应用与第三方SaaS软件进行无缝集成，直接决定用户的体验和效果。

第三是数据安全性的问题。
这个方案没有完全解决数据安全性的问题，虽然企业的知识库存储在本地，但是由于企业数据向量化的过程中需要调用公有云大模型Embedding接口。
这个过程需要将企业数据切块之后发送给大模型，一样有数据安全的隐患。

对于上述大模型落地问题的解决，大模型中间件是其中的关键。

什么是大模型中间件？大模型中间件是位于AI应用与大模型之间的中间层基础软件，它主要解决大模型落地过程中数据集成、应用集成、知识库与大模型融合等问题。

下图给出了企业AI应用的典型软件架构，一共分为大语言模型、向量数据库、大模型中间件以及AI应用四层。

大语言模型为AI应用提供基础的语义理解、推理、计算能力，向量数据库主要提供企业知识的存储和语义搜索。
而大模型中间件解决大模型落地的最后一公里，提供语料的实时采集、数据清洗、过滤、embedding。
同时，为上层应用提供访问大模型与知识库的入口，提供大模型与知识库的融合、应用部署、应用执行。