MongoDB观点：让生成式AI成为业务增长的新动能，游戏公司可以这样做
随着OpenAI的ChatGPT和谷歌的Bard AI等工具面向公众开放,人工智能(AI),特别是生成式AI成为大众关注的焦点。这种AI热潮也席卷了企业界,激发了企业对利用AI技术提高竞争力的浓厚兴趣。根据埃森哲发布的《2023年技术愿景》报告,全球的受访企业高管几乎一致(98%)认为,未来三至五年内,AI基础模型会对组织战略产生极为关键的影响。在游戏行业,很多公司早已开始积极探索并采用AI技术。
用AI,也要防AI
游戏行业已经有很多使用AI技术的案例,例如游戏AI在很多复杂对局类游戏中多次击败职业战队,AI托管等功能能够模拟玩家战力,还能跟真实玩家一起打配合等。此外,目前游戏行业在前期游戏开发的美术概念设计、人物合成配音以及后期运营中也都开始使用AI技术,毫无疑问未来将有越来越多的AI技术出现在游戏场景中。
全球范围内已有一些国家和地区正在率先改进现有技术框架,并发布相关指导方针和原则,以促进AI的公平性、伦理性、问责制和透明度。2023年7月,中国发布首部生成式AI监管办法,对生成式AI服务治理提出多项规定。在总则部分,该《办法》提到,“提升生成式人工智能服务的透明度,提高生成内容的准确性和可靠性。”
在企业层面,游戏公司可以采用各种策略来减轻AI幻觉,降低产生不准确或误导性信息的风险。
其中一种具有潜力的方法是检索增强生成(RAG)。通过采用这种方法,大型语言模型(LLM)可以从训练数据源以外的预先确定和授权的知识库中检索信息,从而提高大型语言模型的输出,而LLM是生成式AI模型的基础。这样,不仅能够为LLM提供最新的专有信息,还能确保生成式AI输出的相关性和准确性。
游戏公司构建虚拟客服或AI助手(聊天机器人)为玩家提供服务便是使用RAG技术的一个很好的例子。通过让聊天机器人访问安全的客户关系管理(CRM)数据,如过往服务对话和记录,可以提升其与玩家之间的对话定制能力,并跟进现有服务请求。
向量搜索是一种支持企业实施RAG架构的常用机制,如MongoDB Atlas Vector Search, 可根据条目目的向量及其特征或属性的数值表示来进行搜索。向量搜索通过比较向量之间的相似性来执行搜索任务,而无需逐一比较每个条目,因此相比传统文档搜索更加高效、快捷。
利用现代化开发者数据平台增强AI功能
为了最大限度地发挥AI的潜力,同时将相关风险降至最低,游戏公司需要专注于确保正确的数据设置。企业应使用包含文档云数据库和服务的数据平台,例如MongoDB Atlas。这类平台有助于确保企业保持竞争力,并获得及时准确的数据。
传统数据库采用表或图等结构存储数据,而文档数据库更加灵活,可以处理不同类型的数据结构、格式或源,其中包括富对象、表以及图的节点和边等。
使用文档数据库,开发者无需预先定义文档中的表格、名称或字段,且可以随时修改结构,极大地提升了灵活性。
这种灵活性使游戏公司能够更加轻松地适应数据或应用程序功能的变化,并在无需对数据设置做出重大调整的情况下集成AI工具。具体而言,公司可以轻松、快捷地向文档数据库添加新的信息字段,而其他数据库类型(如表格数据库)则需要开发者修改表结构。
很多企业面临的最大痛点在于旧系统缺乏灵活性,阻碍了与先进技术的无缝集成。然而,通过创建具有灵活文档模型的操作数据存储(ODS)系统,企业能够实时高效地处理大量数据,从而获取最新、最准确的数据。这对于保持灵活性,并适应政策法规、玩家偏好、市场环境的变化至关重要。借助基于灵活文档数据库的最新数据训练的AI模型,游戏公司可以更好地管理风险、把握新机遇,并在快节奏的行业中保持领先地位。
所有生成式AI应用程序的构建都离不开基础数据和向量数据的联合使用。企业可将这些数据类型无缝集成到单一平台,从而解锁一系列好处。传统设置往往将向量数据与基础数据分开,而统一平台可消除成本高、风险大、关键信息检索延迟等缺点。将基础数据和向量数据整合到单一平台,可为开发者提供基本工具,使他们能够轻松、高效地构建生成式AI应用程序。
现代化开发者数据平台还提供了内置安全控制措施,不仅可以保护敏感的用户数据,还可以降低外部方未经授权访问的风险。无论是在本地部署还是云托管,身份验证(单点登录和多因素身份验证)、基于角色的访问控制和全面的数据加密等安全功能,可以为用户提供强大的安全性保障。
ChatGPT可以说是AI行业的分水岭。生成式AI技术将深刻地改变人们的生活和企业运营方式。企业可以一边制定计划,一边加速创新,双管齐下,充分把握该技术带来的机遇。在这方面,数据的准确性、及时性和相关性至关重要,而游戏公司具有海量的用户和场景数据,这一得天独厚的优势让游戏公司相比其他行业更加能够发挥这项技术的潜力,助推企业蓬勃发展。
