想象一下，一家在金融界赫赫有名的巨頭，正依賴先進的人工智能來生成投資建議。平日裏，這些建議被視為「金科玉律」，客戶們也深信不疑。然而，有一天，這家巨頭公司的AI系統卻「腦洞大開」，在分析市場動態時，推薦了一些完全脫離現實的投資組合。這些組合不僅與客戶的實際需求相去甚遠，還忽略了當前市場的基本趨勢。
結果如何？毫不意外，這些投資建議導致了數百萬美元的損失。一時間，客戶憤怒，股東質疑，公司高層也陷入了深深的反思中。到底發生了什麽？為什麽一個被寄予厚望的AI系統會犯下如此低級的錯誤？
或許更重要的是，這樣的失誤並非個例，而是整個AI應用領域中隱藏已久的系統性問題。今天，我們就要深入探討這個令人困惑的現象，揭開這背後的秘密，看看AI在這些「腦洞大開」時，到底出了什麽問題，以及如何避免這樣的災難再次發生。
* AI的「魔法」失靈了？大模型的迷失與業務脫節
投資建議的錯誤生成只是冰山一角，在其他行業中，類似的問題也在不斷上演。AI在文本生成、圖像處理甚至在客戶服務中，時常給出與實際需求不符的答案。這一切讓我們不得不質疑：當技術遇到現實時，這位「魔法師」為何會如此失靈？
為了理解這位「魔法師」出錯的原因，我們需要深入了解AI技術的運作原理。AI之所以會犯錯，根本原因在於以下幾個方面：
●過時的數據咒語
AI的強大離不開它背後龐大的訓練數據，這些數據就像咒語一樣，賦予了AI生成內容的能力。然而，很多AI模型依賴的訓練數據並不是最新的，這些數據可能來自幾年前甚至更久以前的記錄，早已跟不上市場和業務環境的快速變化。
●缺乏上下文的魔杖
AI在生成內容時，缺乏對業務背景的全面理解，無法將所有相關因素納入考量。這種對上下文理解的不足，使得AI生成的內容缺乏邏輯性和相關性，容易導致偏離實際需求的結果。
●缺少實時數據的魔法能量
許多AI系統在生成內容時，缺乏對實時數據的訪問能力，導致它們只能依賴過時的信息。
這些技術缺陷不僅影響了AI的生成效果，還成為了其商業化應用的重大障礙。在金融、醫療、製造等對準確性和實時性要求極高的行業中，企業對AI的信任度因為這些問題大打折扣。
企業可能因害怕承擔風險，而選擇放棄使用AI系統，轉而依賴更傳統的、雖然效率低但更可靠的方法。顯然，要讓AI這位「魔法師」真正發揮作用，我們必須找到破解這些「魔法失靈」問題的有效途徑。
* RAG+數據編織，解決問題的一個理想方案
在生成式AI領域，要讓我們的「魔法師」不再迷失，目前來看，有兩條主要的技術路徑：Finetuning和RAG（RetrievalAugmentedGeneration）。
Finetuning也就是我們常說的模型「微調」，是一種經典的魔法訓練方式，通過反復訓練，調整AI模型的「咒語」使其更適合特定的任務。然而，這種方法存在以下幾個明顯的缺陷：
●訓練依賴「法寶」
要想通過Finetuning達到理想效果，AI需要大量的標註數據作為「法寶」。但這些數據的獲取往往代價高昂，且標註過程復雜，耗費大量時間和資源。
●實時性不足
Finetuning的另一個問題在於它的實時性。AI通過這種方式訓練出來的「魔法」往往只能在過去的數據環境中表現出色，而當業務環境發生變化時，這種「魔法」可能已經過時，難以迅速適應新的需求。
●通用性弱
Finetuning的魔法雖然在特定任務中表現優異，但它的通用性較差，難以應對多變的業務環境。
與Finetuning不同，RAG技術通過實時檢索外部數據來增強AI的「魔法」。RAG，即檢索增強生成（RetrievalAugmentedGeneration），是一種結合了信息檢索技術和大型語言模型（LLM）的框架，旨在通過檢索外部知識庫來增強LLM的生成能力，從而生成更準確、更貼合上下文的答案。
相對於Finetuning，RAG技術有以下幾個明顯優勢：
●實時獲取「法術能量」
RAG的一個顯著優勢是它能夠實時獲取最新的數據，無論市場如何變化，RAG都能幫助AI緊跟步伐，不斷調整生成內容。
●靈活多變的「魔法書」
RAG不依賴於單一的數據集，而是能夠從廣泛的知識庫中檢索所需內容。這意味著無論業務需求如何變化，RAG都能為AI提供所需的信息，使其「魔法」保持高度相關性和準確性。
●隨需應變的「魔法策略」
通過RAG技術，AI能夠根據實際業務需求，動態調整生成策略。無論面對什麽樣的挑戰，RAG都能幫助AI迅速適應，將其「魔法」與業務需求完美契合。
然而，再強大的魔法也需要高質量的「魔法能量」作為支撐。對於RAG來說，這個能量源就是高質量的實時數據。
所以，問題的核心，就是要找到能提供實時、高質量數據的方法，讓其與RAG配合，來一起修正AI大模型的幻覺問題，並提升生成內容的業務相關性。
這個時候，數據虛擬化和數據編織技術，就派上用場了。
數據編織+RAG：數據編織可為RAG提供可信、實時且全域的企業數據訪問，從而顯著提升生成式AI的效果和應用價值。
* Denodo 9，將想法變成現實
想法很好，但如何真正實現呢？
全球知名的數據編織公司Denodo，近期發布了Denodo 9，這一版本為數據編織與RAG技術的深度融合提供了一個完整的解決方案。接下來，我們將揭開這套魔法武器的神秘面紗。
●數據虛擬化的魔法之力
Denodo 9的核心功能之一就是其強大的數據虛擬化能力，通過建立一個單一的數據訪問層，將分散在不同異構數據源（如關系型數據庫、NoSQL數據庫、數據湖、數據倉庫、API、雲服務等）中的數據進行邏輯整合，對用戶提供一個統一的數據視圖。用戶通過這個統一的視圖就可以訪問和使用所需的數據，而無需關心數據的底層物理存儲和格式。數據虛擬化簡化了數據管理和集成過程，提高了數據訪問的靈活性和實時性，降低了數據管理成本。
目前，Denodo 9支持超過200種不同的數據源連接，並提供原生的MongoDB適配器，極大地簡化了NoSQL數據的集成。
●Denodo 9的新數據源向導
這種數據虛擬化技術的優勢在於，當AI需要生成內容時，Denodo 9能夠即時從各個數據源中提取最新、最相關的信息，為RAG技術提供高質量的實時數據支持。這不僅簡化了數據管理流程，還大幅提升了AI生成內容的準確性和相關性。
●實時數據治理的秘密武器
需要指出的是，數據管理是一整套體系，只從各個數據源提取數據可不夠，還要保證這些數據得到很好的管理、治理。因此，這就需要用到Denodo 9的數據編織，它是在數據虛擬化提供的統一數據訪問和交付能力的基礎上，進一步融合了元數據管理、數據目錄、數據語義、AI等技術，形成一個更智能、自動化程度更高的數據管理和服務平臺。
這個平臺具備多方面的能力，例如：Denodo 9引入了增強的安全性和數據治理功能，如動態數據屏蔽、行級安全控製和復雜的數據加密選項，確保數據在虛擬化過程中的安全和合規性。
而且，Denodo 9在數據治理方面表現卓越，它提供了一套完整的智能數據治理工具集，包括數據血緣追蹤、數據質量管理、元數據管理和數據生命周期管理等功能。這些功能確保企業能夠實時監控和管理其數據資產，保持數據的高質量和一致性。
例如，Denodo 9的數據血緣追蹤功能能夠詳細記錄數據從源頭到終端的每一步流動路徑，為企業提供透明的可視化界面。這不僅幫助企業識別數據來源及其影響，還支持合規性審計和風險管理。
此外，Denodo 9還引入了實時數據交付功能，使得企業能夠在生成式AI項目中輕松使用高質量、實時的企業數據。
●RAG與Denodo 9的魔法協同
Denodo 9通過其卓越的數據編織和數據虛擬化技術，與RAG技術形成了完美的協同關系。Denodo 9的數據編織功能不僅能夠將不同來源的數據整合到一個虛擬平臺上，還能通過動態數據映射機製確保每一條數據的最新鮮和可靠性。
在這種環境下，RAG技術可以實時檢索並利用這些高質量數據進行內容生成。RAG技術與Denodo 9的協同工作，確保了AI生成的內容不僅是準確的，而且與當前的業務需求高度相關。這種閉環反饋機製，使得AI系統能夠不斷學習和優化，提升每次內容生成的質量。
* 人人都是魔法師，數據管理的顛覆性變革
再強大的能力，如果只掌握在少數人手中，甚至成為一種特權，那它的價值就會大打折扣。Denodo的目標不僅是「盜火者」，而是像普羅米修斯一樣，將「火種」傳遍人間，讓每個人都能掌握數據要素的力量。
過去，數據管理就像一門古老而晦澀的「魔法課」，只有技術精英才能掌握其中的奧秘。復雜的SQL語句如同深奧的咒語，數據清洗和集成更像是煉金術般的神秘技藝。對於大多數業務人員而言，數據管理曾是一個遙不可及的領域。
隨著Denodo 9的到來，這一切都變得不同了。
歸功於Denodo 9對大語言模型技術的深度集成，Denodo 9在數據管理的諸多方面都降低了用戶門檻。
●智能查詢的「魔法棒」
Denodo 9的智能查詢功能就像是一根魔法棒，幫助業務人員擺脫了對復雜SQL語句的依賴。業務人員只需輸入簡單的自然語言問題，如「我們上一季度最暢銷的產品是什麽？」，Denodo 9便會即時響應，自動生成相應的查詢，並呈現出所需的數據。
Denodo 9 使用 LLM 的輔助查詢 (GA)
此外，Denodo 9通過智能查詢建議功能，根據用戶的查詢歷史和數據上下文，自動推薦最佳的數據集和查詢方式，幫助業務人員快速找到所需信息，提高了工作效率。
智能查詢建議（查詢向導、數據準備、VQL shell）
●自助服務的「魔法工具箱」
Denodo 9還提供了一個強大的「魔法工具箱」——自助服務數據平臺。這個平臺允許業務人員自行完成從數據查詢到分析的全過程。通過直觀的用戶界面，業務人員可以直接訪問所需的數據源，定製數據集，並進行實時分析。再也不需要等待技術團隊的支持，他們可以自主完成數據操作，真正成為「數據魔法師」。
Denodo 9的智能數據準備向導允許用戶輕松定製數據集，以滿足特定業務需求，支持復雜的數據轉換和清洗任務。用戶可以通過直觀的界面快速進行數據準備，無需依賴數據團隊的支持。這不僅提高了數據處理的效率，還釋放了數據團隊，讓他們能夠專註於更具戰略性的任務。
Denodo 9新的數據準備向導功能
此外，Denodo 9還提供了基於角色的自定義視圖，用戶可以根據自己的需求定製數據訪問方式，進一步降低了數據使用的技術門檻。
正是這些創新，Denodo 9徹底改變了企業內部的數據管理方式。曾經被數據管理復雜性嚇退的人們，現在也能輕松上手，參與到數據驅動的決策過程中。
接下來，讓我們來看一個典型的客戶案例。
在當今快節奏的商業環境中，跨部門的數據訪問和協作常常成為企業提升效率的瓶頸。Acme 銀行的營銷經理 Eliana 需要獲取客戶服務部門的特定數據，以開展精準營銷活動。
借助Denodo 的 AI 驅動自助服務平臺，Eliana 輕松突破了這一挑戰。
首先，她通過智能數據目錄快速定位到目標數據，清晰了解數據質量和相關信息。接著，她利用嵌入式票務系統提交數據請求，並通過平臺與數據所有者實時溝通，整個過程高效便捷。Denodo 平臺的語義和標簽策略確保了數據訪問的安全性和合規性，Eliana在獲得權限後，用自然語言即可輕松獲取所需數據，無需編寫復雜代碼。平臺治理經理也通過Denodo的統一數據治理功能，確保了數據使用符合法規要求。Denodo 平臺顯著提升了跨部門數據協作的效率，為企業的數據管理提供了強大支持。
* 為AI鋪平魔法之路，打開大模型規模化商用的大門
解決了大模型生成內容的準確性、相關性問題，並且大幅降低數據使用門檻，就像是掌握了一把生氣的鑰匙，輕輕一轉，便為AI大模型的規模化商用打開了大門。有了這樣強大的工具，無論是金融、製造還是醫療等行業，都將迎來一場激動人心的數智化升級。
想象一下，一家金融機構正密切關註著市場的波動，每一個細小的變化都可能影響投資決策。通過Denodo 9這樣的平臺，分散在各個系統中的市場數據、客戶行為數據被迅速整合，形成一個實時更新的「魔法藥劑庫」。然後ChatGPT、文心一言、通義千問、Kimi、訊飛星火這樣的AI大模型，只需輕輕一揮「魔杖」，便能從中提取最新的數據生成精準的投資建議。
再來看製造業，生產線的運轉就像是一場精密的儀器，任何一個環節出現問題都可能導致災難性的後果。Denodo 9這樣的平臺通過實時監控各個設備的數據，幫助AI大模型預測可能的故障並提出優化方案。
而在醫療領域，Denodo 9的魔法又展現出另一種面貌。通過整合患者的健康記錄、最新的醫學研究和臨床數據，Denodo 9能夠幫助AI大模型生成個性化的診斷和治療方案。
相信在不久之後，上面所講述的一些場景，我們將在各行各業都能見到。
還有一點別忘了，無論是數據編織還是AI大模型，都處在快速發展進程中，技術的創新才剛剛開始。
未來，智能數據編織技術將更加靈活強大，也許其能夠根據業務需求自動調整數據結構，確保數據質量和實時性始終處於最佳狀態。RAG技術與數據管理的融合也將進一步深化，讓AI在更加復雜的場景中依然遊刃有余。而且，用自然語言能夠實現的數據管理環節，將會越來越多，越來越深入。
此外，無論是數據管理的變革，還是AI大模型與生成式AI的規模化商用，都需要多方合作，共建數據智能生態。例如，Denodo與Google Cloud的合作，通過將數據虛擬化技術與生成式AI服務相結合，幫助企業快速、安全地部署AI應用，生成準確的商業洞察力；Denodo還與NVIDIA合作，將NVIDIA NIM推理微服務集成到平臺中，提高了數據整理與轉換效率，支持LLM應用，確保企業能夠在本地或雲端完全控製AI部署。
這樣的技術創新和產業生態建設，正在為各行業鋪平通向智能化的道路。在這幅宏大的魔法藍圖中，企業不再依賴少數技術專家，而是讓每一個員工都能成為數據驅動的決策者。這種全面的智能化轉型將為企業帶來持續的競爭優勢，讓他們在未來的數智化競爭中立於不敗之地。
當然，再先進的技術，最終的價值都在於真正解決用戶的問題，滿足用戶的需求。為此，Denodo發起了數據編織產業的用戶調研，來更好了解用戶需求。---(來源: 數據猿DataYuan)
