构建生成式 AI 产品的思考 [译]
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原文中文，约6500字，阅读约需16分钟。
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内容提要
LinkedIn团队开发了一种新的AI驱动体验，旨在重新定义会员们进行工作搜索和浏览专业内容的方式。他们遇到了瓶颈，但通过固定的三步处理流程、分而治之的方法和调用内部API等解决了问题。他们还面临着评估答案质量、容量与延迟等挑战。他们希望通过微调大型语言模型和提供更可预测的部署基础设施来进一步改进。
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关键要点
- LinkedIn团队开发了一种新的AI驱动体验，旨在重新定义会员们进行工作搜索和浏览专业内容的方式。
- 生成式AI的快速发展促使团队探索新的可能性，包括快速获取信息、连接信息点和获得建议。
- 开发过程中遇到瓶颈，通过固定的三步处理流程、分而治之的方法和调用内部API等解决问题。
- 系统通过选择合适的智能体、搜集信息和生成回复来处理用户查询。
- 整体设计采用检索增强生成（RAG）模式，构建流程比预期轻松。
- 开发过程中，团队采用了分而治之的方法，但也面临用户体验一致性挑战。
- 评估答案质量的挑战包括制定指南、注释规模化和自动化评估。
- LinkedIn利用内部API提供独特数据，构建具有差异化价值的产品。
- 团队在实现基础体验后，努力优化和提高质量，但面临幻觉和质量分数提升的挑战。
- 容量和延迟是关注重点，团队通过流式处理和异步非阻塞管道优化服务吞吐量。
- 团队将继续优化质量、开发新功能，并计划推广给更多用户。
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延伸问答
LinkedIn的新AI驱动体验有什么目标？
目标是重新定义会员们进行工作搜索和浏览专业内容的方式。
开发过程中遇到了哪些主要挑战？
主要挑战包括评估答案质量、容量与延迟等问题。
团队是如何解决开发瓶颈的？
通过固定的三步处理流程、分而治之的方法和调用内部API等方式解决瓶颈。
生成式AI在LinkedIn的应用有哪些具体功能？
包括快速获取信息、连接信息点和获得建议等功能。
团队如何评估生成的答案质量？
通过制定指南、注释规模化和自动化评估等方法来评估答案质量。
LinkedIn如何利用内部API提升产品价值？
通过调用内部API提供独特数据，构建具有差异化价值的产品。
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