摘要

本文由Microsoft的研究人员提出，主要探讨了AI副驾驶（AI copilots）的设计与评估方法，特别是在零售领域的应用。文章分为两部分：设计部分详细介绍了AI副驾驶的架构，包括大型语言模型（LLM）、知识检索插件、协调层、系统提示和负责任AI护栏；评估部分则讨论了如何通过系统的测试和评估来确保AI副驾驶的质量和安全性，以及如何管理其在商业环境中使用时可能产生的意外后果。文章通过Microsoft在零售领域的实际案例，展示了良好的设计和评估实践对于构建有效、以人为中心的AI助手的重要性。

原理

AI副驾驶的核心是其架构，包括大型语言模型（LLM）、插件、协调层、系统提示和负责任AI护栏。LLM作为核心，能够理解和生成自然语言，通过系统提示接收任务执行的上下文和指令。插件用于检索额外的相关信息或执行特定动作，而协调层则负责管理用户与AI之间的交互以及插件的执行顺序。负责任AI护栏确保AI副驾驶的行为符合伦理和安全标准，通过内容过滤和其他机制减少潜在风险。

流程

AI副驾驶的工作流程始于用户输入，通过协调层决定调用哪些插件来获取必要信息。LLM根据用户输入和插件返回的信息生成响应。例如，在个性化购物的案例中，用户可能请求“给我推荐一件红色的连衣裙”，LLM会识别出需要调用产品搜索插件，并返回相应的参数。协调层执行插件，获取产品推荐数据，然后LLM生成包含这些推荐的自然语言响应。

应用

AI副驾驶在零售领域的应用前景广阔，能够提供个性化的购物体验和优化商店运营。通过增强用户的购物体验和提高零售效率，AI副驾驶有望成为零售业的重要工具。此外，其设计原则和评估方法也可应用于其他行业，推动AI技术在更多领域的负责任和有效应用。