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工业AI与检索增强生成(RAG)将引领企业数位转型趋势
 

【CTIMES / SMARTAUTO ABC_1 报导】    2024年12月11日 星期三

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随着2025年逐渐逼近,企业的数位化浪潮正进入新阶段。Pure Storage在最新展??中指出,人工智慧(AI)将持续形塑亚太及日本地区的科技生态,并带动一系列重大转变。不仅如此,企业的优先目标也将重新聚焦於永续性、资料保护与务实的AI应用。其中,工业AI和检索增强生成(RAG)技术正逐渐成为焦点,标志着企业运用AI的新时代。

Pure Storage亚洲区??总裁张思华(左),Pure Storage台湾区总经理周正平(右)
Pure Storage亚洲区??总裁张思华(左),Pure Storage台湾区总经理周正平(右)

工业AI:下一波AI革命的核心

Pure Storage亚洲区??总裁张思华说,2025年将掀起新一波AI革命,特别是在工业AI领域的快速发展。根据市场调查,目前部署的大多数GPU都处於使用率不足的状态,多数集中於少数超大规模的环境。然而,这一情况将在未来改变。企业将逐渐在本地端建构AI能力,发挥其资料价值并推动AI的工业化应用。

工业AI的发展将带来全新挑战,例如如何在模型训练中运用需保密的机密资料,同时维持治理标准与合规性。代理式AI(Agentic AI)与大型量化模型(LQM)预计将成为工业AI的核心,帮助企业在复杂的基础架构中实现更高效的运作。

企业AI决策的转型:代理式AI与机器学习的角色

尽管代理式AI可能要到2026年才会全面普及,其在2025年的影响已初现端倪。这类AI系统将改变企业运用AI於决策过程的方式,例如简化资料模型的建立,快速分析复杂资料集,并即时采取行动。

与生成式AI(GenAI)相比,代理式AI更注重内部应用,特别是对於拥有大型IT基础设施的企业而言,能够快速、无缝地存取适当的决策资料将成为关键。这不仅缩短了开发周期,也加快了产品的创新步伐。

检索增强生成(RAG):AI应用的新方向

2025年,企业对AI的投资预计大幅提升,但方向将更趋於务实。生成式AI的概念验证(POC)与实验性计画在2024年的失败率高於预期,企业对此的兴趣逐渐减少。相反,检索增强生成(RAG)技术成为新的焦点。

RAG是一种结合检索与生成式AI的技术,透过整合即时的背景资料来提升生成内容的准确性和相关性。这项技术特别适合医疗与金融等需要高精确度的领域,可帮助企业在分析资料的同时产生高度契合情境的回应。这种透明且可靠的方法,不仅提升AI的效能,也减少了资料偏差和失准的风险。

工业AI与检索增强生成(RAG)的兴起,正为2025年的企业AI应用带来全新契机。这些技术不仅促进了AI应用的务实性,还彰显了数据在企业决策与永续发展中的核心地位。随着企业数位转型的深化,工业AI和RAG将成为驱动创新的重要推手,塑造更高效、更安全且更永续的未来。

關鍵字: 生成式AI  GenAI  AI代理  AI Agents  RAG 
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