生成式AI企业应用落地技术白皮书：致广大而尽精微
生成式 AI 是一场技术范式变革
不论是“1.0”“2.0”还是“3.0”模式的软件，生成式 AI技术都将为其注入革命性的创新力量。应用会在价值和体验、安全和运营、架构和交付等方面发生深刻变革，从而催生出企业应用的大升级和大迭代。 而更快和更广泛的业务数字化转型，则会产生更多的数据资产和应用场景，数字化转型的飞轮效也将应运而生。
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生成式 AI应用开发技术
生成式AI技术落地企业需要围绕大模型进行应用的开发，随着大模型相关应用开发流程逐渐标准化，应用中不同功能的组成部分逐渐被抽象成大模型的应用组件，这类模块化的组件易于添加和更改，能够快速敏捷地根据场景需要进行组合及适配，每种组件都有与之对应的技术。一个大模型应用在设计时除大模型本身外可能会用到三类技术：提示工程类，企业私域知识管理和应用类（包括向量库、知识图谱、微调、文本处理等），以及应用框架类（包括思维链CoT、智能体Agent等技术）。
生成式 AI安全和监控
生成式 AI在近年来已经取得了显著的进展，但随之而来的是一系列的安全痛点和挑战。以下是一些主要的痛点及挑战：
1、对抗性攻击2、模型窃取与反向工程3、数据隐私泄露4、模型偏见与不公平性5、模型的不确定性与不可预测性6、模型的可解释性问题
当我们谈论深度学习模型，特别是在图像识别、语音识别或自然语言处理等领域，它们通常被认为是可靠的。但是，这些模型也存在一种特定的脆弱性，即对抗性攻击。
对抗性攻击是一种特定的攻击方式，其中攻击者会对模型的原始输入进行微小的修改，这些修改对人类来 说几乎是不可察觉的。但是，这些微小的扰动可以导致模型产生完全不同、甚至是错误的输出。这种现象是由 于深度学习模型在高维空间中的决策边界可能存在微小的不规则性，对抗性攻击正是利用这些不规则性。
生成式AI应用设计
应用的呈现方式。在设计完整个 AI应用的工作流程之后，需要将工作流的最终输出以某种方式呈现给用户并进行交互。基于 应用场景的需求不同，AI应用的交互方式也会有所不同，目前有几种常见的呈现方式：软件、搜索框、弹窗与数 字人、应用插件、虚拟账户等等。