智慧應用程式結合了人工智慧和傳統軟體開發技術，核心元件包含推理引擎、語義長期記憶和模型託管基礎設施。推理引擎如同大腦，負責理解使用者輸入、生成回應和決策，通常由大語言模型（LLM）驅動。語義長期記憶則負責資訊的儲存和檢索，由向量嵌入模型和向量資料函式庫組成，前者將非結構化資料對映到向量空間，後者則負責向量的儲存和檢索。模型託管基礎設施提供執行 AI 模型所需的計算資源和軟體環境，包含 GPU 和必要的軟體組態，可以選擇自託管或雲端佈署，以提升效率和可擴充套件性。
生成式人工智慧的風險和挑戰
生成式人工智慧也存在一些風險和挑戰，包括：
- 資料品質和安全性。
- 模型偏差和公平性。
- 智慧財產權和著作權問題。
智慧應用程式的核心元件
智慧應用程式是一種新型的應用程式，它結合了人工智慧（AI）和傳統的軟體開發技術。它們可以與使用者進行自然的對話，生成創新的內容，並進行自主的決策。智慧應用程式的核心元件包括推理引擎、語義長期記憶和模型託管基礎設施。
推理引擎
推理引擎是智慧應用程式的大腦，它負責理解使用者輸入、生成適當的回應和進行決策。推理引擎通常由大語言模型（LLMs）提供支援，LLMs是一種人工智慧模型，可以理解和生成類別似於人類的文字。LLMs可以進行文字完成、問答和對話等任務。
語義長期記憶
語義長期記憶是智慧應用程式儲存和檢索資訊的能力。它包括兩個核心元件：向量嵌入模型和向量資料函式庫。向量嵌入模型將無結構資料（如文字或影像）對映到高維向量空間，捕捉其語義意義。向量資料函式庫則高效地儲存和檢索這些向量，以支援語義搜尋和上下文檢索。
模型託管基礎設施
模型託管基礎設施是指用於佈署和執行AI模型（如LLMs）的計算資源和軟體環境。它需要強大的圖形處理單元（GPUs）和組態軟體環境，以高效地載入和執行模型。模型託管基礎設施可以是自託管或雲基礎設施，後者提供了更大的靈活性和可擴充套件性。
大語言模型（LLMs）
LLMs是一種人工智慧模型，可以理解和生成類別似於人類的文字。它們是智慧應用程式的核心元件，可以進行文字完成、問答和對話等任務。LLMs透過在大量文字資料上進行訓練，學習了語言的模式和結構。
LLMs的應用
LLMs有許多應用，包括：
- 文字生成：LLMs可以生成創新的文字，例如文章、故事和對話。
- 問答：LLMs可以回答使用者的問題，提供相關的資訊和知識。
- 對話：LLMs可以與使用者進行自然的對話，理解使用者的意圖和需求。
LLMs的優點
LLMs有許多優點，包括：
- 高度的靈活性：LLMs可以應用於各種任務和領域。
- 高效的訓練：LLMs可以在大量資料上進行訓練，學習語言的模式和結構。
- 良好的可擴充套件性：LLMs可以高效地處理大量的資料和使用者請求。
從技術架構視角來看，智慧應用程式以大語言模型（LLMs）為核心，結合語義長期記憶和高效的模型託管基礎設施，展現出強大的應用潛力。推理引擎作為智慧應用程式的大腦，負責理解使用者輸入並生成回應，而語義長期記憶則賦予應用程式上下文理解和知識儲存的能力。向量嵌入模型和向量資料函式庫的整合，有效地解決了非結構化資料的處理和檢索難題。然而，模型託管基礎設施的建置成本和技術複雜度仍然是限制其廣泛應用的挑戰。目前，雲端基礎設施的彈性和可擴充套件性為智慧應用程式的佈署提供了更便捷的解決方案，但資料安全和隱私保護仍需更多關注。展望未來，隨著模型輕量化技術的發展和邊緣運算的興起，智慧應用程式有望更廣泛地融入各種裝置和應用場景，進一步模糊數位世界與物理世界的界限。玄貓認為，開發者應密切關注LLMs的效能提升和成本下降趨勢，積極探索更輕量級的模型佈署方案，以加速智慧應用程式的普及和商業化落地。
