
如何戴姆勒卡車利用RAG架構提供更聰明的解決方案
戴姆勒卡車是全球最大的商用車製造商之一,產品包括卡車和巴士。該公司在四個主要地區運營,包括歐洲、北美、亞太和中國。
戴姆勒卡車創新中心印度(DTICI)是一個位於班加羅爾的全球能力中心,成立於三年前,專注於為戴姆勒卡車的所有細分市場、產品和地區提供IT和工程解決方案。DTICI的董事總經理兼首席執行官拉哈文德拉·維迪亞(Raghavendra Vaidya)告訴AIM:“我們的目標是為客戶和產品提供世界級的工程和IT解決方案。”
RAG的對話
維迪亞還重申檢索增強生成(RAG)架構依然是一種有價值的方法。他表示:“我不認為RAG架構已經過時。對我們來說,它運作良好。”企業可以選擇用自己的數據重新訓練模型,或者使用RAG來增強GPT模型,這兩種方法各有其優勢。
據維迪亞所述,甚至像微軟這樣的大公司也支持RAG,提供能夠有效向量化數據的模型。
然而,關於RAG的討論並不新鮮。RAG已經徹底改變了AI系統如何處理和回應用戶查詢,通過使用外部知識來源,但由於其未能滿足現代企業的多樣需求,許多人希望用新技術取代RAG。
這時,代理RAG(agentic RAG)便應運而生。代理RAG代表了一種先進架構,結合了RAG的基本原則與AI代理的自主性和靈活性。它承諾未來的AI系統將更具適應性、主動性和智能性。
此外,去年谷歌發布了其新的Gemma模型——DataGemma。儘管全球正在實驗RAG以減少幻覺並提高準確性,谷歌則選擇使用檢索交織生成(RIG),這種技術將大型語言模型(LLMs)與Data Commons(公共數據的開源數據庫)整合。
DTICI並未構建大型語言模型
維迪亞強調,DTICI並未構建大型語言模型,而是目前正在使用OpenAI的LLM進行內部用途。儘管這個術語現在不常用,機器學習(ML)仍然是公司的核心焦點。他進一步表示,該公司已經從零開始開發ML模型超過十年,並有一支技術精湛的數據科學家和工程師團隊與各業務專家合作。
在過去一年,該公司通過將AI和數據項目的責任分配給班加羅爾團隊來提升其方法。
關於生成AI(GenAI),DTICI目前正在運行多個試點項目以評估其潛在影響。該公司已經在使用微軟Copilot和GitHub Copilot提高軟件開發生產力方面取得了成功,無論是通過代碼生成、測試用例創建還是代碼質量驗證。
除了軟件工程外,DTICI還在銷售、採購和售後服務中探索GenAI。
該公司並不採取技術優先的方法,而是優先考慮業務需求。維迪亞表示:“我們不會引入技術,隨便嘗試看看它能做什麼。這不是我們的做法。我們採取的是業務導向的方法,識別可以產生商業成果並提供利益的領域,無論是對營業額、效率還是底線有益,然後圍繞這些建立試點。”
約一年前,DTICI在Azure上建立了一個沙盒,使用了舊版的OpenAI語言模型。
根據維迪亞的說法,DTICI已經使用該模型一段時間,並發現其有效。該公司創建了使用OpenAI語言模型和自己的安全數據的內部聊天機器人和助手。
維迪亞承認,使用自己的數據訓練模型會更好,但這會耗費過多的時間和金錢。相反,DTICI更喜歡其當前的方法,並認為這是一個良好的平衡。
DTICI的班加羅爾故事
維迪亞表示,班加羅爾在印度仍然是人才的首選,擁有無與倫比的技術專業人才的深度和多樣性。他表示:“班加羅爾的人才長度、廣度和深度是無與倫比的。”
他認為,隨著全球能力中心(GCC)的增長,可能會擴展到其他人才可得的城市。一些GCC已成功在多個地點建立業務。然而,班加羅爾仍然是新GCC的首選,DTICI近期沒有擴展到二線城市的計劃。
在DTICI班加羅爾,重點是工程和IT。團隊為卡車和巴士開發智能軟件。大多數創新和投資都集中在IT、軟件和電子領域。維迪亞強調這一趨勢:“如果你想提高創新的頻率,或者想更快地創新,那麼我認為軟件和電子是最佳選擇。”
在IT方面,該公司專注於使用數據、機器學習和人工智能。
維迪亞透露,班加羅爾主導的一個主要預測維護項目旨在利用分析和機器學習來預測部件故障,而不是傳統的基於物理的方法。
該系統分析實時卡車數據,以預測部件可能故障的時間。然而,準確性對於這一系統的有效性至關重要。他表示:“如果模型的準確率低於85%,那麼沒有人會購買它。”
由於客戶依賴這些預測在故障之前更換部件,因此實現高準確性至關重要。DTICI在過去幾年中部署了這些解決方案,並在盈利能力和降低保修成本方面取得了極大的成功。
維迪亞總結道:“這非常簡單;你將在技術的前沿工作,你所做的工作要麼使產品更好,要麼使客戶更有利可圖。”
這篇文章不僅展示了戴姆勒卡車在AI和數據應用上的創新,也反映了現今企業如何在技術和業務需求之間找到平衡。隨著AI技術的快速發展,企業必須不斷適應變化,尋求能夠增強自身競爭力的解決方案。戴姆勒卡車的策略為其他企業提供了寶貴的借鑒,特別是在如何有效利用現有技術來解決實際商業問題方面。
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