大型語言模型LLMs具有自動化內容創建、提高內容質量及多樣化的潛力，可重塑企業與信息的交互方式。通過利用LLMs，企業能提升工作效率，降低運營成本，并獲得深入洞察。

來自Ege Gürdeniz， Ilana Golbin Blumenfeld 和Jacob T. Wilson等三位PwC合伙人，在《如何利用大型語言模型驅動的搜索為公司創造價值》書中，探討大型語言模型（LLMs）及其驅動的搜索技術，如檢索增強生成RAG，如何為企業創造價值:

1.大型語言模型的基本原理：

介紹大型語言模型的基本概念和運行邏輯，包括其訓練方式、生成機制以及核心優勢。

2.檢索增強生成（RAG）技術：

詳細闡述RAG技術的原理和實現方式。RAG將大型預訓練語言模型的功能與外部檢索機制相結合，能夠引入外部知識，提高生成內容的準確性和相關性。這一技術將改變企業的搜索方式，使搜索過程更加友好、有益。

3.大型語言模型在企業的實際應用：

探討大型語言模型在企業中的實際應用場景，如智能客服、營銷助手、數字化協同辦公、智能知識庫等。這些應用將顯著提升企業的運營效率，改善客戶服務體驗，提高員工工作效率。

4.數據驅動型決策：

介紹如何利用大型語言模型進行數據分析，以發掘新的業務范式，預判趨勢，并提供有價值的見解。這將幫助企業做出更加明智的決策，提升市場競爭力。

5.技術轉型保障措施:

為確保技術轉型成功，組織需明確業務需求、進行風險評估與價值接納、重視數據質量、實施標準化測試、建立持續監控機制，并加強員工對生成式AI的教育溝通，以有效、負責任地應用AI工具。

資料來源:如何利用大型語言模型驅動的搜索為公司創造價值，富士康大學校長隨筆，