构建新一代智能应用，解锁“新智”生产力

人工智能高速发展，“模型不是生产力，智能应用才是”这句口号引发了业界对于数字时代生产力本质的讨论。新一代智能应用的出现可算作是重要的里程碑，它借助最先进的技术重新定义了机器所能实现的边界，展示了生产力的最高水平。

新智能时代生产力可通过两个关键维度进行定义，每个维度都对人工智能如何跨越传统限制、引领效率和创新，提供了独特的见解。

智能应用常见的三种类型

总之，人工智能与生产力的交汇预示着一个新时代的到来。在这个时代，人工智能和人类智能将成为进步的基石。衡量人工智能价值的标准不仅在于它执行任务的能力，还在于重新定义任务的能力，从而突破可能的界限，为创新开辟新天地。当我们踏进这一新时代时，必须拥抱人工智能的变革能力，它不仅是提高效率的工具，也是重塑未来工作和创造力的催化剂。

将人工智能整合到业务应用中，不仅是升级技术，更是战略转型。因为它可以重新定义企业竞争优势和运营效率。我以公司法务的日常运营为例，通过三个示例向您说明，在不同的人工智能集成水平下，生产力是如何得到显著提升的。

这个示例，主要展示基本知识问答能力。借助检索增强生成（RAG）技术，将知识向量嵌入与大模型的语言能力相结合，将以前需要数十分钟才能完成的任务，缩短到几分钟。这不仅是速度的提升，更是检索信息准确性和相关性的效率提升，它使用户能够在最短的时间里获得正确的响应。

这个示例，通过混合召回和大模型思维链，进一步探究人工智能的复杂推理能力。利用 RAG 技术从多个向量数据库中调用相关知识，并设计结构化推理提示词从而完成复杂的思维推理任务。例如，比较同一主张在不同国家的类似法规中的差异点。以前，要完成这项工作可能需要数小时的细致研究和比较，现在，大模型在数分钟之内即可完成推理。这种变革性的功能不仅大大缩短了任务完成时间，还提高了分析的深度和精准度。

这个演示，展示了智能代理通过提示工程，对特定的业务场景进行复杂推理。例如，法务 Agent 可以比较两家公司不同的数据处理协议（DPA），通过进行差异分析，生成用户可用的解释文件，同时还可以根据不同语言需求，提供对应语言的内容。原本需要数天才能完成的任务，现在只需几分钟即可完成。这种应用水平超越了传统的自动化，大模型及其应用工程化可根据企业的不同需求和业务差别提供定制化的解决方案。

新一代人工智能应用的发展不仅是一种技术趋势，也是企业在数字化转型生态系统中蓬勃发展的战略需要。从知识管理、数据分析到定制化推理，这些演示突显了人工智能在变革企业运营各个方面的潜力。应该鼓励企业依据这些变革重新评估现有的应用和工作流程，从而发掘更多创新机会，释放生产力、实现敏捷性，为行业树立新标准。

总的来说，实现人工智能驱动的业务转型的过程，就是不断学习、适应和创新的过程。随着企业接受这些新一代智能应用，它们将为未来铺平道路，让智能和效率推动前所未有的增长和成功。

“利用 Azure 全栈，驱动智能业务”意味着，超越单纯的 API 调用，采用整体云服务解决方案，提供后端和前端服务的无缝集成。Azure 的全栈能力可提供一整套服务，不仅能响应请求，还能预测需求并实现更多功能。

Copilot Stack 的出现是新一代智能应用的必然结果。其基础是人工智能基础设施（AI Infra），它作为计算骨干，由支持人工智能处理的硬件和软件组成。Azure OpenAI 服务和开源软件（OSS）模型都是在此基础上构建的。

数据检索和代码解释器对于理解和处理输入数据至关重要，这些数据被灌入到“元提示”中——它是上下文提示，专为人工智能模型组织上下文和提示词。它是大模型“能力与技能”的重要组成部分。该层负责管理如何向人工智能模型送出提示，以及如何评估人工智能模型的响应，确保人工智能的输出与预期任务相一致。

最上层的“插件与扩展”和“Copilot 与 GPTs”，可以通过插件将人工智能集成到现有软件中，并可以在企业内部实现类似 GPTs（GPT 应用商店）的平台。

随着像 Semantic Kernal, Langchain 和各种向量数据库等开源技术的出现，新一代智能开发领域出现了前所未有的增长。这些工具代表了人工智能技术的大众化，为不同领域的开发人员，提供了利用先进技术的能力。它还象征着技术向更易访问、社区驱动的进步模式转变。AI 代码工具的整合，比如 GitHub Copilot，赋予开发人员全新的生产力工具，大幅减少了编写和审查代码所需的时间和精力。

确保每个应用层的业务保持一致性，这不仅是技术问题，更是战略要务。在一个包括从基础设施到人工智能模型、再到用户界面的堆栈中，一致性可确保每个组件与其他组件协同工作，优化性能并减少摩擦。

一致性的概念不仅限于技术兼容性，还包括确保系统架构与业务目标、运营需求和未来可扩展性相一致。它还意味着人工智能与人类智能之间的和谐关系，两者相辅相成，相得益彰。

图例展示了人工智能应用如何与 Azure 云服务在多个层级上集成：

总体而言，这个架构展示了在安全、可扩展的云环境中创建和部署人工智能应用所需的组件的整体视图。它提出了一种模块化和分层的方法，就是在 Azure PaaS 之上构建人工智能，使用专有和开源的混合技术，来大规模实现智能。

Azure 的全栈新一代智能应用解决方案、Copilot Stack 的理念以及新一代智能开发技术的爆炸性增长，汇聚在一起，形成了一个强大的生态系统，可以重新定义科技界的可能性。

作为应用创新技术领袖，我们必须密切关注这些发展，并将新一代人工智能无缝集成到我们的工具、流程和平台之中，同时引导以负责任的方式使用人工智能。我们站在机遇和挑战的交汇处，我们的行动和见解将塑造未来的发展轨迹。

利用 Azure 全栈 PaaS 方案不仅仅是一个技术框架，还是对未来的展望——在这个愿景中，每一层工作负载都是一致的，人类智慧和机器智能之间的协同，将创造出既具有变革性又以人为中心的全新应用体验。