随着生成式AI（通常简称为GenAI）的兴起，我们的世界发生了翻天覆地的变化。而随着AI生成内容的革命性应用程序的出现，人们也认为生成式AI将从根本上影响社会的各个行业和部门。
组织们都在竞相捕捉生成式AI的潜力。如果您也是其中一员，那么您的首要任务就是了解生成式AI的复杂性。在本文中，我们将讨论以下关键问题，帮助您把握方向：
●什么是生成式AI？它如何工作
●数据在生成式AI中的作用是什么
●实施基于生成式AI的应用程序的最大挑战是什么？
解决这些问题后，我们将了解MongoDB如何帮助希望构建由生成式AI提供支持的应用程序的组织。
让我们从基础知识开始。
什么是生成式AI？它如何工作？
生成式AI是指人工智能的一个分支，专注于创作新颖、独特的内容，例如文本、视觉艺术、音乐、软件代码等。
与预测性或分析性AI（使用机器学习来分析历史数据、识别模式或趋势，然后进行预测）不同，生成式AI超越了简单的分析和预测；生成式AI是创作。
例如，当一个预测性AI工具经过数百万幅画作及其艺术家所组成数据的训练后，给定一幅以前从未见过的画作，预测性AI工具也许能够确定艺术家。然而，生成式AI系统可以按照该艺术家的特定风格创作一幅新画。
AI生成的图像，向DALL-E输入提示“Mondrian风格的计算机绘画”的结果
生成式AI在AI领域的重要性
生成式AI在新颖内容创作中的作用为所有AI带来了变革性潜力。生成式AI模型可以应用于从娱乐到医疗保健的所有行业。
在艺术领域，GPT与稳定扩散等扩散模型相结合，使得生成式AI能够生成图像。因此，AI艺术已经成为一个巨大的市场，艺术家们利用生成式AI来创作逼真的图像，与自然图像几乎没有区别。在营销领域：营销人员使用生成式AI撰写营销内容，设计人员使用生成式AI来创造新产品设计。甚至制药公司也在使用生成式AI来协助药物发现。
生成式AI模型的类型
AI模型是一组AI算法，它们使用机器学习来识别数据中的模式，从而使它们能够做出预测或生成模仿原始数据的结构和风格的新数据。AI领域充满了许多不同类型的模型，其中生成式AI中最著名的是基础模型。
基础模型经过大量数据的预训练。该模型作为“基础”，可以针对特殊任务进行调整。这使得基础模型具有难以置信的多功能性，能够胜任许多不同的任务。
大语言模型(LLM)是基础模型的例子之一。OpenAI的GPT（生成式预训练转换器）是一个大语言模型，旨在与人类语言一起使用。大语言模型专注于自然语言处理，可以执行问答、聊天机器人、转录、翻译等会话任务。
其他类型的基础模型可能侧重于非文本内容。这些包括生成图像的视觉基础模型，例如Flamingo或OpenAI的DALL-E，或音频基础模型，例如UniAudio或LLark.
什么是检索增强生成(RAG)？
LLM受限于上次训练更新之前的可用信息，因此它不知道自那之后发生的事件或发展。那么，考虑到新数据，我们该如何利用大语言模型呢？
RAG允许LLM在内容生成过程中动态获取外部实时信息。借助RAG，生成式AI系统可以实时查询信息数据库，从而生成更准确、更明智且更符合上下文的输出，即使所需的知识不是最初用于训练的数据的一部分。
RAG拓宽了LLM在生成高质量内容方面保持最新和多功能的能力。这句话很好地总结了RAG——“RAG填补了LLM未受过训练的知识空白，基本上将问答任务变成了“开卷测验”，这比开放和无限制的问答任务更容易，也更简单。”
数据在生成式AI中的作用
任何AI系统（包括生成式AI系统）的有效性和多功能性都取决于用来训练其模型的数据的质量、数量和多样性。
训练数据：数量与质量并重
原始数据和复杂数据
标记数据与未标记数据
标记数据提供有关每个数据点的特定信息（例如，图像附带的文本描述），而未标记的数据则不包含此类注释。生成式模型通常适用于未标记的数据，因为它们仍然能够通过理解固有的结构和模式来学习如何生成内容。
专有数据
有些数据是企业独一无二的资产，包括客户订单历史记录、员工绩效指标和业务流程等。许多企业会收集这些数据，将其匿名化以防止敏感的PII或PHI泄露给下游，然后进行传统的数据分析。这些数据如果用于训练生成式模型，则能够更深入的挖掘数据中包含的信息与洞察；而模型的生成内容可以根据企业的具体需求和特点进行定制化输出。
数据在RAG中的作用
如何使用专有数据增强生成式AI模型
挑战和注意事项
当然，使用生成式AI并非没有挑战。如果您的组织希望发挥GenAI的潜力，您应该牢记以下关键问题。
需要数据专业知识和强大的计算能力
生成式模型需要大量资源。首先，您需要训练有素的数据科学家和工程师的专业知识。除数据组织外，大多数企业都没有具备训练或微调LLM所需专业技能的团队。
LLM的资源密集型训练和微调使得RAG成为一种有吸引力的替代技术，用于将当前（和专有）数据与预训练LLM可用的现有数据相结合。
道德考量
生成式AI的兴起也引发了对其开发和使用所带来的道德考量的激烈讨论，包括
●如何确保模型公平和无偏见
●防范模型遭受病毒或被篡改等攻击
●防止虚假信息的传播
●防止滥用生成式AI（例如深度伪造或生成误导性信息）
●保留归属
●提高用户对使用生成式AI聊天机器人（而不是与人类进行交互）的知情透明度。
不一定非得是GenAI：选择最适合业务的AI工具
生成式AI工具的大肆宣传和新奇感，让许多人错误地认为生成式AI是解决他们所有问题的AI工具。然而，虽然生成式AI擅长创建新内容，但其他AI工具可能更适合某些业务任务。就像堆栈中的任何工具一样，应该权衡生成式AI的优势与其他工具的优势。
RAG特定的挑战
利用大型语言模型的RAG方法非常强大，但也面临着一系列挑战。
●数据一致性：由于RAG实时提取数据，因此确保向量数据库最新和一致至关重要。
●集成复杂性：将RAG与LLM集成会增加系统的复杂性。借助RAG有效实施生成式AI可能需要专业知识。
尽管存在这些挑战，RAG为组织提供了一种简单而强大的方法，利用其运营和应用程序数据来收集丰富的见解并为关键业务决策提供信息。
用于GenAI应用程序的
MongoDBAtlas
我们已经了解生成式AI的变革性潜力，并且看到了RAG对实时数据带来的增强效果。将这些技术结合在一起需要一个灵活的数据平台，提供一套为GenAI应用程序量身定制的功能。对于涉足生成式AI和RAG领域的组织来说，MongoDBAtlas将改变游戏规则。
MongoDBAtlas的核心功能包括：
原生向量搜索功能：MongoDBAtlas内置原生向量存储和搜索功能，可确保RAG快速高效地检索数据，而无需额外的数据库来处理向量。
统一的API和灵活的文档模型：MongoDBAtlas的统一API允许开发者将向量搜索与其他查询功能（例如结构化搜索或文本搜索）相结合。再加上MongoDB的文档数据模型，为您的实施带来了难以置信的灵活性。
可扩展性、可靠性和安全性：MongoDBAtlas提供水平扩展，可以随着您（和您的数据）的增长而轻松扩展。凭借容错能力和简单的水平和垂直扩展，MongoDBAtlas可确保不间断的服务，无论您的工作负载需求如何。当然，MongoDB也展示了它如何通过启用行业领先的可查询数据加密来优先考虑安全性。
MongoDBAtlas对于简化RAG增强的LLM系统的实施至关重要。通过处理生成式AI数据服务，MongoDB简化了您构建企业就绪、GenAI支持的应用程序的过程。无论您希望纳入的数据是专有数据还是最新事件数据，MongoDB都能让RAG方法成为现实。在最近对1500名受访者进行的AI现状调查中，MongoDBAtlasVectorSearch在所有向量解决方案中获得了最高的开发人员满意度。
结论
作为人工智能的一个子集，生成式AI使用经过大量现有内容训练的模型来创建新的、独特的内容，代表了现代技术的变革性飞跃。然而，为了让生成式AI能够出色地模仿人类智力和创造力，它必须接受大量高质量数据的训练。生成式AI模型的有效性取决于其训练数据的质量、数量和多样性。
为了实现这一目标，许多企业正在选择MongoDBAtlas。其原生向量搜索功能，加上统一的API和灵活的文档模型，对于寻求通过RAG方法提取专有数据来增强LLM的企业来说，是一个有吸引力的选择。