行业洞察：基于 AI 大模型做应用开发，聊天对话形式的局限与突破
行业洞察：基于 AI 大模型做应用开发，聊天对话形式的局限与突破
在AI技术快速发展的今天，基于大模型的应用开发已成为行业热点。虽然目前主流的对话形式在很多场景下发挥了重要作用，但其局限性也逐渐显现。本文将深入探讨基于AI大模型的应用开发中，聊天对话形式的局限性以及突破方向，包括基于RAG的应用以及原有软件系统的AI数智化改造。
一、大模型官方对话形式的现状
目前，像GPT系列、DeepSeek、Kimi、千问等主流大模型，主要以聊天对话的形式与用户交互。这种对话形式在很多场景下确实发挥了巨大作用，例如智能客服、简单的问答咨询等。用户可以通过自然语言与模型进行交流，获取信息、解决问题。但随着行业对AI应用需求的不断深入，这种单一的对话形式逐渐暴露出一些局限性：
- 交互效率较低，用户需要通过多轮对话才能获取所需信息
- 缺乏结构化的信息展示，难以进行复杂任务处理
- 用户体验割裂，难以与现有业务系统无缝集成
- 对话上下文管理复杂，容易造成信息断层
二、基于 RAG 的 AI 应用突破
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）为AI大模型的应用开发带来了新的突破方向。在传统的对话形式中，模型主要依赖自身的AI知识库来生成回答。而基于RAG的应用，通过结合检索技术，可以在外部知识源中查找相关信息，然后将检索到的内容与模型生成的结果相结合，从而提供更准确、更全面的答案。
例如在医疗领域，基于RAG的AI应用可以检索医学文献数据库，结合模型的自然语言生成能力，为医生提供更精准的诊断建议和治疗方案参考。这不仅提高了信息的可靠性，还能针对特定领域的专业问题给出更有深度的回答，突破了单纯对话形式在知识深度和广度上的限制。
三、原有软件系统 AI 数智化改造的多种形式
（一）副驾驶形式
将AI大模型以副驾驶的形式融入原有软件系统，是一种创新的应用开发方式。在这种形式下，AI模型就像一个智能助手，辅助用户进行操作和决策。例如在办公软件中，AI副驾驶可以根据用户正在编辑的文档内容，提供写作建议、语法检查、智能排版等功能。它不会直接改变原有的软件操作流程，而是在旁边默默地提供帮助，用户可以根据自己的需求选择是否采纳建议。这种形式既保留了原有软件系统的熟悉感，又通过AI的智能能力提升了用户体验和工作效率。
（二）嵌入到业务流程
将AI大模型嵌入到业务流程中，能够实现更深度的自动化和智能化。以企业的供应链管理系统为例，AI模型可以嵌入到采购流程中，通过对市场数据、供应商信息等的分析，自动生成采购计划、预测价格波动、推荐合适的供应商。在设备检测管理平台里通过AI上设备参数快速检测当前健康状态。
这种嵌入式应用开发方式，使AI成为业务流程的核心驱动力，突破了对话形式的局限，直接参与到企业的核心业务决策和执行中，为企业带来更高的价值。
（三）独立 AI 模块工具
开发独立的AI模块工具，与原有软件系统进行集成，也是一种有效的突破方式。
这些独立的AI模块可以针对特定的功能或任务进行优化，例如智能图像识别模块、自然语言处理模块等。以血常规报告分析为例，通过智能比对和分析，判断各项指标是否正常，并通过检查项的检测数值挖掘潜在的健康问题。从贫血、血液系统疾病、炎症和免疫反应、出血或凝血问题等多个维度，总结分析出一份血常规健康报告，为医生提供高效辅助诊断，帮助患者快速了解自身健康状况，提升医疗服务效率与质量。这些模块通过标准化的接口与原有软件系统进行交互，用户可以在软件中方便地调用这些AI功能，无需通过对话形式来获取服务，大大提高了操作的便捷性和效率。
四、总结
基于AI大模型的应用开发，虽然目前对话形式仍然是主流，但其局限性也逐渐显现。通过基于RAG的应用开发以及对原有软件系统进行AI数智化改造的多种形式，我们可以突破对话形式的限制，将AI大模型的能力更广泛、更深入地应用到各个行业和领域中。未来，随着技术的不断发展，相信会有更多创新的应用开发形式出现，为行业带来更多的机遇和变革。