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一直以來，和大模型的交流都是用文本來完成，如果裝上傳感器，給大模型帶上不同的數據，效果會不會不一樣？這篇文章，作者提出了給大模型帶上“眼睛”的效果，一起來看看。

現有的AI大模型已裝備“聰明的大腦”，“大腦”在被“投喂”足夠的數據語料后能夠通過AI大模型固有的深度學習算法快速自動化分類、匯總等將信息轉化為知識，構建形成向量知識庫，并準備被隨時調用。此邏輯能夠真正起作用的前提是人工將整理的語料數據“投喂”到AI大模型。類似于智能自動駕駛：AI智能先學習過往司機駕駛汽車經驗并轉化為知識，然后在新的自動駕駛期間，AI智能從周圍環境中實時接收信息并進入到AI大模型，比對已有知識輸出應執行動作，從而實現對汽車的合理操控。但大量語料信息的整理相比較業務實操的執行時機具有滯后性。

在運維前臺化產品設計中我提到了可以引入智能化自主運維的設想（見文章：一站式自助業務運維平臺設計，http://www.aharts.cn/share/6099987.html）。業務運維本身存在問題繁雜、單個業務運維問題需跨系統協同解決等特點，如果按照AI大模型的要求（需要人工整理海量語料信息并“投喂”到大模型學習的策略）會對業務運維需求方及支持方造成極大的知識整理壓力。業務實操動作在實時發生，并沒有已成型的知識可用于直接“喂養”AI大模型，此種情況下如何快速訓練出合格的AI大模型以服務于業務實操的效率提升呢？是不是有其他更好的方式來實現業務運維與AI大模型的融合呢？

人類小孩剛出生時除了本能的一些動作行為外不具備像成年人那樣執行直立、行走、說話、計算等動作，但小孩會對周圍一切都保持好奇，在好奇的驅使下小孩觀察、模仿大人說話、行動，在學校內還會在老師的教導下，學習發音，學習詞語，學習句子。孩子通過觀察別人如何做：第一步做什么，第二步做什么，有什么樣的結果，然后自己去思考、去模仿、去修正、去嘗試逐步構建、完善自己的知識庫，成為獨立的可自主決策的主體。此時“知識”的形成是通過主動的自學習、自積累而形成的。那如果AI大模型具備能夠實時自主積累語料庫呢？

比如業務運維實操，從信息源接收到數據，然后人工解析成可用信息，在基于可用信息再在其他系統或菜單中進行對應操作，循環往復，直到獲取得到想要的結果。這全部流程的操作，都是在同一臺電腦上操作但需要在不同的軟件中切換。例如：從公司內部溝通軟件上獲取到業務方需要查詢訂單明細信息，然后對接人接收到此信息后，切換到訂單管理平臺鍵入訂單編碼信息查詢訂單信息，然后，粘貼或導出所查詢的結果信息后通過內部溝通軟件返回到用戶。此過程中全部信息如果通過人工來梳理，可落地性會很差，AI大模型如果能夠自動梳理業務實操信息，實現業務實操信息積累的同時同步學習，就像給AI大模型裝備了“眼睛”，不僅能夠思考，而且能夠在自主獲取合適信息的情況下思考，加速學習的效用的轉化。

我始終踐行“AI大模型是工具”，AI大模型存在的價值是更好地服務于人類各種應用場景。AI大模型學習的源頭由人工梳理的語料庫轉化為實時監控實操業務流程，自生成向量知識庫，然后向量知識庫服務用戶，并在服務用戶過程中繼續學習新的業務實操流程，更新向量知識庫，更好服務用戶，那么所產生的效用是巨大的。（見圖1）

圖1 AI大模型是否具備“眼睛”的能力對比

新的模式對AI大模型技術提出了新的要求：AI大模型不僅需要具備跨系統平臺的信息監控能力，而且能夠運用捕獲到的信息進行科學解析，更關鍵的是能夠對信息在業務實操中節點邏輯性進行判定。當然，還可以基于新的模式發展新的場景應用，具體分析如下：

• 跨平臺數據監控：在電腦上用戶需要在不同的軟件上操作一個業務流程中的某幾個步驟，由于涉及到不同的軟件平臺，為完成全流程數據學習，AI大模型應將所涉及到的各步驟軟件都納入到監控范圍。
• 多平臺數據聯動：被AI大模型收集到的數據如果要真正起作用，很關鍵的是將數據信息按照業務流程串聯，根據業務節點邏輯來組合、整理所監控到的數據語料信息。
• 智能介入能力設計：在學習業務實操流程數據中，針對AI大模型不能理解的節點涵義，支持AI大模型及時向操作用戶提問，用戶可有針對性地反饋額外信息，在源頭就以更理解用戶的姿態來構建向量知識庫。
• 閉環能力搭建：AI大模型不僅可以監控用戶業務實操，并且能夠監控自身所承接及解決業務運維問題的過程，并將全部信息納入到語料庫構建中，實現語料信息數量自動化增長。
• 智能化RPA構思：基于向量知識庫構建用戶自主運維能力，即時甚至提前發現用戶業務運維問題，并根據既定規則實現業務自動化運維。

如上設計的已裝備“大腦”和“眼睛”的AI大模型不僅可以用于業務運維場景，而且可以用于其他類似智能化場景。用戶在產品設計中實際運用哪種先進技術不重要，重要的是堅持“以用戶為中心，以服務用戶為核心，以解決用戶痛點為重心”，關鍵構建出真正服務于用戶的產品能力。共勉~