背景在任何人际互动中都至关重要。但在当今的数字时代，掌握和利用背景细微差别对于提高互动质量至关重要。随着我们磨练这些技能，我们将提高彻底改变人工智能应用未来的能力。背景包含影响我们如何感知信息的复杂条件、环境和因素网络。我们从情境、个人和社会因素中获取见解，这些见解为我们理解和解读信息提供了所需的线索。从语言学上讲，背景超越了词语，深入研究了创造意义和理解的非语言元素。没有背景，意义可能会丢失或被误解，这更凸显了背景的关键作用。
情境作为一个概念，存在于从广泛的背景到细微的、即时的细节的广泛范围内。一般来说，情境提供了基础理解;然而，在特定环境中，它可以更加细致地反映给定情况的细节。例如，在做饭时回应一个请求，要求准备一道蔬菜配菜，情境不仅仅是食物的准备，还包括对提出请求的人的喜好的考虑。这种具体程度丰富了互动，使回应能够根据个人需求和情况进行修改。
当考虑人工智能和语境，尤其是大型语言模型(LLM)时，这种特殊性是使用检索增强生成(RAG)等技术实现的，该技术将详细的语境线索集成到查询中，从而产生高度相关和个性化的响应。RAG展示了对语境的细致理解如何提高人与人工智能之间互动的质量。
情境是实现个性化的最重要因素，尤其是在当今无处不在的数字环境中。人工智能评估用户过去的行为、当前情况和偏好的过程使系统能够提供详细且高度修改的体验。借助人工智能，个性化的概念不再仅限于人类互动，而是涵盖物联网(IoT)，其中情境被扩展到包含位置、环境和历史数据等变量。
RAG的作用是通过从庞大的向量或嵌入库中查找和应用特定的上下文数据来放大此过程。向量反映了用户个人资料或情境数据的各个方面，它们对于创建高度相关且高度个性化的响应至关重要。随着向量的收集，它们构建了一个历史模式和当前状态库，这有助于增强人工智能的理解力，使其能够提供更具体、更细致入微的响应。
嵌入的工作原理
嵌入是一种数学表示，也称为向量，在捕获和利用上下文方面起着至关重要的作用。它们通过对各种数据方面进行编码来工作，从而实现细致入微的分析和语义搜索。嵌入和LLM之间的相互作用是协同的，嵌入提供了密集的上下文设置，有助于LLM进行语义理解。结果必然会更精确，更符合上下文。
随着上下文向量的积累(这一过程称为累积)，人们开始形成更全面的理解，它涵盖各种类型的交互、客户、用户或情况。为增强AI系统的预测和响应能力而收集的上下文依赖于向量搜索的准确性，这就是为什么拥有高质量的最新数据来指导这些模型响应如此重要的原因。
为LLM提供上下文提示将使上下文响应更加完善和准确，这对于改善用户交互和决策至关重要。然而，上下文的应用超出了LLM框架的范围，额外的特异性层可以最大限度地减少响应差异并确保更大的相关性和个性化。
那么，让我们来看看实现如此具有情境感知能力的系统所需的能力。首先，它们需要拥有一个巨大的高吞吐量向量存储。还需要高效地提取嵌入，以确保维护当前情境。该系统还需要能够从不同的数据源生成嵌入，并且必须能够访问适合创建和应用嵌入的模型。最后，必须选择最适合当前任务的基础模型。
展望GenAI的下一阶段
在生成式人工智能时代，情境是进行有价值和重要互动以及有效决策的基石。通过理解特定的、即时情境的细微差别并能够应用它们，人工智能系统可以提供无与伦比的个性化体验和相关性，帮助零售商、银行、搜索引擎和流媒体公司等在线服务提供商。法学硕士、RAG和嵌入之间的协同作用为人工智能研究和应用提供了一种新范式，这有望创造出一种与人工智能互动的微妙和可理解的前景，就像我们目前在人与人之间享受的互动一样。