释放新一代AI红利，企业如何快速构建GPT大模型智能应用

随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（如GPT）的应用正变得越来越普遍。这些模型具有比上一代人工智能更强的涌现能力，能够生成更加自然、流畅的文本，且能够在多个业务领域中拥有出色表现。

然而，对于大多数企业来说，并不必要从头开始训练出一个大模型，利用已发布的企业级 Azure OpenAI 国际版服务中的 GPT 模型，构建出企业专属的 GPT 智能应用程序，才是每一位决策者必须要思考的问题。

正如我们了解到的那样，GPT是一种基于 Transformer 结构的大型语言模型，进化至GPT-3, GPT-3.5 以及 GPT-4 以后，GPT 与上一代人工智能模型相比，在智能性方面有了非常大的提升。

首先，与上一代人工智能技术相比，GPT 涌现出许多以往 NLP 或机器学习模型不具备的能力。GPT 是通过在大规模的文本数据上进行训练而得到的，因而具有从数据中学习规律的能力。这使得 GPT 能够生成更加自然、流畅的文本，而不需要提前编写所有可能的输出。

其次，GPT 在泛化方面的表现相当出色。它可以在特定提示数据的情况下进行学习，并在接受新任务时进行迁移和推理，从而提高了模型的泛化能力。这使得 GPT 在许多不同的应用领域中表现出色，包括自然语言处理、文本生成、机器翻译等。

此外，更重要的是，语言模型提供了一种新的方法，可以轻松地从非结构化文本中提取知识，并在不需要预定义模型的情况下有效地根据知识进行推理。这为 GPT 模型在推理、思维链等能力上奠定了基础。

因此，提示词工程（Prompt Engineering）在大模型应用领域的重要性逐渐显现出来。提示词工程是一种基于人类语言直觉的技术，它可以帮助企业在构建大型语言模型时更快地实现特定的功能。提示词工程基于自然语言问题的形式化表示，可以有效地指导大型语言模型的学习过程，从而提高模型的性能。一些论文显示，在某些复杂推理和思维链情境下，提示词（Prompt）甚至表现出比微调（fine tune）更好的性能。

基于上述研究，在企业级 GPT 智能应用工程化快速落地方面，我们提出了一套以 Prompt Engineering 为基础的应用技术的架构，如下图所示。它可以让企业在不改造模型本身的前提下，在极短时间内构建起自己的大模型智能应用，立即享受新一代人工智能带来的生产力红利。

新一代企业级GPT大模型智能应用架构采用弹性的提示词计算引擎，结合了 PaaS、Serverless 和容器等多样化部署形式，使得企业可以利用现有的开发技术栈来优化提示词引擎，并可以根据实时业务规模弹性地伸缩算力。以 Redis 和 CosmosDB 为基础的会话和 Token 数据服务层，可以为应用增加上下文缓存、会话保持、提示词持久化等能力，为未来根据提示词进行模型或引擎优化留下空间。

前端的API封装、负载均衡和 Gateway 进一步强化应用的安全性和可靠性，让这个智能实体可以接入各式各样的前端App，且更加安全稳定。

最重要的是，这套架构基于Azure认知搜索（cognitive search）和 Embedding 两种附加私有知识库技术设计了双引擎架构。一方面，Azure 认知搜索可以针对非结构化数据快速地进行索引，如 PDF、Word 等文件，让现有数据立即「用起来」。另一方面，可以利用 Azure PostgreSQL 的向量存储和处理能力，结合 Azure OpenAI 的嵌入向量生成模型，将企业现有的结构化知识库与提示词引擎结合起来，让GPT模型生成更正确、更稳定、更可靠的结果。

总之，运用 Prompt Engineering 方法和 Azure PaaS 服务打造的智能应用，兼具了高度可扩展性和广泛适应性等技术特点，是帮助企业快速构建大模型智能应用程序的理想选择。Prompt Engineering 方法可以提高模型的准确性和效率，Azure PaaS 服务可以提供多种语言支持以及预先构建的模板和工具，Azure 的企业级安全性能可以保障企业的安全性和合规性。让企业能够在新一轮人工智能浪潮中，实现业务重塑，赢得竞争优势，和更长期的成功。

GPT 大模型将为企业业务释放无限的想象空间。行动起来吧，如需进一步了解如何将此架构在企业内部落地，请联系您的微软客户经理，申请 GPT App Innovation In A Day Workshop，由专家为您提供进一步的指导。