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构建生成式 AI 产品的思考 [译]
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原文中文，约5700字，阅读约需14分钟。
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内容提要
LinkedIn团队在过去六个月中开发生成式AI产品，旨在改善用户的工作搜索和专业内容浏览体验。通过AI智能体，用户能够快速获取信息、匹配职位与个人能力，并获得职业建议。尽管面临挑战，团队通过优化流程和技术手段逐步提升用户体验，未来将继续优化产品并推广给更多用户。
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关键要点
- LinkedIn团队在过去六个月中开发生成式AI产品，旨在改善用户的工作搜索和专业内容浏览体验。
- 生成式AI的应用使用户能够快速获取信息、匹配职位与个人能力，并获得职业建议。
- 开发过程中遇到许多挑战，包括评估答案质量、制定标注指南和自动化评估。
- 团队采用了检索增强生成（RAG）设计模式，简化了用户查询的处理流程。
- 通过任务并行化，团队在速度上取得了进展，但也面临用户体验一致性的问题。
- 团队正在构建一个统一的技能注册表，以动态发现和调用API/智能体，提升产品的独特价值。
- 在质量与延迟之间，团队努力优化用户体验，同时控制成本和资源使用。
- 未来将继续优化产品并推广给更多用户，分享更多技术细节。
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延伸问答
LinkedIn的生成式AI产品主要解决了什么问题？
该产品旨在改善用户的工作搜索和专业内容浏览体验，帮助用户快速获取信息、匹配职位与个人能力，并提供职业建议。
在开发生成式AI产品过程中，LinkedIn团队遇到了哪些挑战？
团队面临评估答案质量、制定标注指南和自动化评估等多方面的挑战。
生成式AI产品是如何提高用户体验的？
通过检索增强生成（RAG）设计模式和任务并行化，团队简化了用户查询处理流程，提高了响应速度。
LinkedIn的生成式AI产品如何处理用户查询？
系统根据用户问题选择合适的AI智能体，调用内部API和Bing获取信息，然后生成连贯的回复。
团队如何确保生成式AI产品的回答质量？
团队通过制定标注指南、规模化标注和自动化评估来确保回答质量。
未来LinkedIn的生成式AI产品有什么计划？
团队计划继续优化产品并推广给更多用户，同时分享更多技术细节。
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