检索增强生成：中小企业高效利用人工智能的解决方案

随着人工智能 (AI) 持续占据新闻头条，讨论的焦点正转向其对企业的影响及其成果。许多大型企业正在利用人工智能来自动化会计等重复性任务，并提高整体运营效率。对于那些拥有资源、能够通过自身 LLM 模型和软件精心实施人工智能的大型组织而言，人工智能的价值已得到充分体现。但中小企业 (SMB) 缺乏同样的资源，因此他们必须找到最佳利用 LLM 优势的方法。

主要挑战之一是，如何以安全的方式满足其独特需求，并保护其数据安全。另一个挑战是：中小企业如何利用人工智能模型的力量与大型企业竞争？

在有限的资源条件下实施高效计划

在这个竞争激烈的市场中，中小企业在技术发展方面不能落后于同行或大型企业。根据最近的一项 Salesforce 报告称，75% 的中小企业 至少有 83% 的企业正在尝试 AI 技术，其中 XNUMX% 的企业通过采用该技术实现了收入增长。然而，在采用方面仍存在差距。 78% 的成长型中小企业 计划增加人工智能投资，而只有一半（55%）的衰退型中小企业有同样的计划。

无论是否尝试这项技术，一个事实始终不变：如果中小企业缺乏相同的基础设施和人力支持，它们就无法与大型企业竞争。但它们不必因此而受苦。对于团队规模较小的中小企业来说，人工智能是提高效率、抓住增长机遇，并跟上那些利用自动化进行更智能决策的竞争对手的关键工具。

例如，中小企业的会计团队在速度、效率和准确性方面面临挑战，常常被财务积压问题压得喘不过气来。人工智能可以彻底改变财务团队的成功，将他们从重复的会计工作中解放出来，让他们有信心将精力集中在推动业务发展所需的战略分析上。

对于较小的团队来说，要从实验过渡到战略实施，技术需要以更少的人工高效运行，提取相关的决策见解，同时保持员工可访问。

无名英雄：检索增强生成

对于中小企业而言，人工智能的未来在于检索增强生成 (RAG)。RAG 环境的工作原理是检索和存储来自各种来源、领域和格式的数据，这些来源、领域和格式可供数据输入者访问。借助构建良好的 RAG 系统，企业可以将其专有数据提供给强大的模型。该模型利用通用知识和公司自身的特定数据，仅使用检索到的数据即可回答问题。这种方法使即使是规模最小的组织也能获得与科技巨头（FAANG 及其他）相同的业务和会计处理能力。

RAG 使小型企业能够从其数据中提取切实可行的洞察，实现规模化竞争，并拥抱下一波创新浪潮，而无需巨额的前期成本或基础设施投入。这通过使用嵌入模型将数据向量化以便检索来实现。利用自然语言处理 (NLP) 对 RAG 数据源进行语义搜索的能力，使 LLM 能够接收正确的数据并提供有价值的响应。这极大地减少了程序幻觉，因为 RAG 是基于数据集的，从而提高了数据的可靠性。

RAG 在商业应用中的一大优势在于，模型并非基于数据进行训练。这意味着输入程序的信息不会被用于人工智能软件的持续开发。对于会计和财务数据等敏感信息，公司可以共享专有信息以获取洞见，而不必担心这些数据会被公开。

RAG 致富之路：如何融入工作流程

组织可以从 AI 中获益，就像熟练的专业人员掌握其技能一样。正如电工了解电力和基础设施之间的接口一样，中小企业必须学会如何定制 RAG 以满足其独特的需求。

对这些工具的深入理解还能确保中小企业能够运用AI有效地解决实际的业务挑战。企业实施RAG的几个关键技巧包括：

• 整理和构建知识库 – 检索系统的性能取决于输入的数据。企业应该投资于知识库的清理、构建和嵌入——无论是内部文档、客户互动还是研究档案。一个组织良好的矢量数据库（FAISS、Pinecone、Chroma）将为高质量的检索奠定基础。
• 优化检索和生成 – 现成的模型不够用。需要对检索器（密集段落检索、混合检索）和生成器（LLM）进行微调，使其与公司领域保持一致。如果系统无法检索到正确的数据，即使是最好的 LLM 也会生成无意义的数据。平衡准确率和召回率，以便在正确的时间获取正确的信息。
• 锁定安全性和合规性 企业采用 AI 不仅仅关乎性能，更关乎信任。实施严格的访问控制，并确保遵守相关法规（GDPR 或 SOC 2）。如果不遵守这些规则，RAG 管道可能会成为负担，而非资产。
• 监控、迭代、改进 – 人工智能系统并非“设置后就忘了”。为了妥善监控，各部门应跟踪检索质量、衡量响应准确性，并与真实用户建立反馈回路。在需要的地方部署人机交互验证，并持续优化检索指标和模型调整。在人工智能领域取得成功的公司，是那些将其视为一个动态系统而非静态工具的公司。

战略性人工智能助力有效业务管理

虽然 AI 可能是一个强大的工具（即使不是压倒性的），但 RAG 提供了一种切实可行的应用方法。由于 RAG 程序会提取公司已增强的数据，因此它能够带来投资回报，满足中小企业独特的业务和财务跟踪需求。RAG 能够安全高效地从专有数据中提取丰富的上下文洞察，使小型团队能够做出更快、更明智的决策，并缩小与规模更大的竞争对手之间的差距。

寻求平衡的中小企业领导层应优先考虑 RAG，将其作为一种在保障数据安全的同时提高效率的方法。对于那些准备超越实验阶段、迈向战略增长的企业而言，RAG 不仅仅是一种技术解决方案，更是一种竞争优势。