AI 赋能：Uber 的 Genie 如何节省 13,000 个工程小时？
引言
在科技高速发展的时代，人工智能（AI）正在以前所未有的速度改变着各行各业。从自动驾驶到医疗诊断，AI 的应用场景不断拓展，为人类社会带来前所未有的效率提升和价值创造。而 Uber，这家全球知名的网约车平台，也正在积极拥抱 AI 技术，并将其应用于自身业务的优化和升级。最近，Uber 公开了其 AI 驱动的随时待命 Copilot——Genie 的开发历程，并详细介绍了 Genie 如何帮助 Uber 节省了 13,000 个工程小时，大幅提升了支持团队的效率。
Genie 的诞生：解决重复性工作，提升响应速度
Uber 的支持工程师每天要处理大量的用户咨询，其中许多问题是重复性的，例如如何更改支付方式、如何取消行程等。这些重复性的问题需要工程师花费大量时间进行解答，不仅降低了工作效率，也影响了用户体验。为了解决这一问题，Uber 决定开发一个 AI 驱动的 Copilot——Genie，旨在帮助工程师快速、准确地回答用户问题，并提升整体工作效率。
RAG 技术：将信息检索与生成式 AI 相结合
Genie 的核心技术是检索增强生成（RAG），这是一种将信息检索系统的优势与生成式 AI 模型相结合的创新方法。RAG 允许 Genie 从 Uber 的内部知识库中提取相关信息，并使用大型语言模型生成准确、相关的响应。与传统的 AI 模型相比，RAG 不需要大量训练数据，可以快速部署，并根据用户的需求进行调整。
Genie 的工作原理：从数据提取到响应生成
当用户在 Slack 中提出问题时，Genie 会将问题转换为嵌入，并在 Uber 的内部向量数据库 Search In Action（SIA）中寻找上下文相似的数据。然后，Genie 将这些数据输入到大型语言模型中，生成准确的响应。为了确保 Genie 的响应质量，Uber 实施了一个指标框架，通过持续的实时用户反馈来不断优化 Genie 的性能。
Genie的影响：显著提升效率，节省大量人力成本
自 2023 年 9 月推出以来，Genie 已在 154 个 Slack 频道中回答了超过 70,000 个问题，节省了大约 13,000 个工程小时，根据用户的评估，其回答有效率为 48.9%。这意味着 Genie 不仅帮助 Uber 的支持团队提高了工作效率，也为公司节省了大量的人力成本。
未来展望：持续优化，扩展应用场景
Uber 正在不断优化 Genie 的性能，并计划将 Genie 的应用场景扩展到其他领域，例如自动驾驶、物流等。随着 AI 技术的不断发展，Genie 的功能将会更加强大，能够为 Uber 的业务带来更大的价值。
结论
Uber 的 Genie 是 AI 技术应用于企业运营的成功案例，它证明了 AI 可以有效地提高工作效率，降低成本，并为企业带来新的价值。随着 AI 技术的不断发展，我们相信 AI 将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更大的福祉。
Views: 0