如果說文字理解起來總是晦澀，也許看圖就更容易理解。簡單說，開發(fā)人員的工作發(fā)生了翻天覆地的變化，此前是以人為中心的構建式架構的開發(fā)方式，需要通過鼠標和鍵盤進行交互，強調的是軟件即服務。對于用戶而言，可以通過購買軟件或者SaaS服務來滿足需求;但是在大模型的時代，這個模式會被完全顛覆，用戶所需要的各種應用交付，完全交由大模型來提供，所謂生成式架構，以數(shù)據(jù)為中心的生成式開發(fā)。
在新的模式下，新的業(yè)務應用很難通過軟件或者SaaS購買來實現(xiàn)，業(yè)務人員甚至可以借助低代碼平臺組織業(yè)務，即使企業(yè)擁有開發(fā)人員，他們的工作也是以數(shù)據(jù)為中心的生成式開發(fā)，簡單說，就是圍繞大模型展開的各種應用。
大模型能夠擔此重任嗎?答案是能，也不能。
先說不能，指的是目前通用大模型還不具有直接承擔這些任務的能力，讓通用大模型做這件事情，得到的可能只有失望;接著說能的含義，其實也并不需要大模型繼續(xù)進化，現(xiàn)在的通用大模型的能力已經(jīng)足夠了，關鍵是企業(yè)使用構建好的數(shù)據(jù)開發(fā)平臺，所謂AI ready for Data，Data ready for AI;后者用于支持行業(yè)大模型開發(fā)，而前者則支持業(yè)務應用。
簡單理解，企業(yè)準備好數(shù)據(jù)，然后使用大模型，則企業(yè)業(yè)務應用將如魚得水。
關鍵是如何準備好數(shù)據(jù)，對此，甲骨文公司副總裁及中國區(qū)董事總經(jīng)理吳承楊指出，一個指導的原則就是讓數(shù)據(jù)管理簡單化，而不是復雜化。此前，數(shù)據(jù)中臺、業(yè)務中臺也服務于這個目的，追求業(yè)務應用對于軟件模塊的復用，但是，在技術路線上選擇的是讓數(shù)據(jù)管理復雜的路線。
所謂簡單化，就是類似Oracle Database 23ai這樣的平臺，追求向量+標量數(shù)據(jù)管理的簡單化。簡單說，企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)，無論是結構化數(shù)據(jù)，還是現(xiàn)代應用大量使用的JSON數(shù)據(jù)，多模非結構化數(shù)據(jù)，只要能組織好這些數(shù)據(jù)，并通過將數(shù)據(jù)簡單化使其便于通用大模型訪問，那么問題將迎刃而解。
在使用大模型的時候，我們有這樣的體會，大模型很難正面回答商品價格這類具體問題，總是指引用戶參看相關的正規(guī)報價。這并非大模型缺乏訪問這些數(shù)據(jù)的能力，而是這些數(shù)據(jù)通常保存在企業(yè)的ERP、CRM等數(shù)據(jù)庫中，相關產(chǎn)品研發(fā)、銷售和售后的數(shù)據(jù)資料也通常掌握在企業(yè)手里，大模型沒有得到相應的接入允許和授權。所以，企業(yè)要把這些數(shù)據(jù)組織好，方便大模型的訪問和使用，其中就涉及對向量數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)等進行相關的處理和準備。
責任不在大模型，而在于企業(yè)沒有準備好數(shù)據(jù)。
當數(shù)據(jù)準備好，業(yè)務創(chuàng)新和應用就變得輕松了!簡單來說，企業(yè)只需用聲明式語言表達自身對數(shù)據(jù)的訴求，至于數(shù)據(jù)的檢索或者發(fā)現(xiàn)則完全交給大模型來承擔，這就是大模型時代，企業(yè)的研發(fā)應用和管理方式。
正如吳承楊所說：AI項目并不代表企業(yè)AI 轉型，AI是一場革命，它首要帶來的是思維方式和管理模式的變革。以AI為中心的企業(yè)應用開發(fā)架構，能夠為企業(yè)發(fā)展創(chuàng)造價值。
對此，你意識到了嗎?
