大家好，我是 Elastic 的首席执行官 Ash Kulkarni。
目前有一个话题激发了人们的想象力，
那就是生成式 AI。
今天我们就来谈谈生成式 AI。
ChatGPT 让消费者在与他们的数据交互时，
获得了一种意想不到的、
前所未有的体验。
这让各个企业不得不
开始思考有什么东西是可行的。
这对他们来说意味着什么？
每家企业都有机会使用生成式 AI，
因为生成式 AI 从根本上来说 是一种从信息系统中获取信息的
更人性化、更直观的方式。
无论是尝试改善客户服务，
还是让员工以更简单、更有关联性的方式
获得所需的信息，
抑或是尝试
让金融服务组织更高效地进行风险分析，
无论是什么行业，都有用武之地。
目前，我们所有人
从 ChatGPT、从 Bard、
从所有这些大型语言模型或转换器模型中
看到的大多数示例都是以消费者为中心的。
但对于企业来说，根本的问题是，
怎样通过一种
隐私优先的方法来使用生成式 AI？
为什么说隐私很重要？
我们来看看大型语言模型是如何工作的。
它们都用公开提供的信息进行了训练。
这就意味着这些大型语言模型
没有任何企业私有数据的概念。
如果您的公司尝试创建一个技术支持平台，
或者一个客户支持门户，并使用 AI 进行改进，
AI 不会有关于您的私有数据、工单的信息，
关于客户提交的问题的信息，
关于工程师构建的修补程序的信息等等。
实际上，问题最终会归结到大型语言模型上。
它们虽然很神奇，但不了解您的私有背景。
所以，对于企业来说，要解决这个问题，
需要采用一种能将私有背景
与这些大型语言模型结合起来的方法。
这就是 Elastic 的独特之处。
借助 Elastic， 企业可以将所有私有数据采集进来，
在数毫秒内实现全文搜索，
并使用我们的向量搜索功能 为大型语言模型
提供相关度最高的私有背景信息，
这样这个大型语言模型便能够
提供直观的、以用户为中心的体验，
并打造出如今
着实让我们感到惊叹的聊天体验。
但所有这些都涉及到一个共同的问题，
那就是企业需要
采取隐私优先的方法
来使用生成式 AI， 因为企业
绝不想泄露私有信息。
私有信息是它们的命脉，
也是它们的秘密武器。
Elasticsearch 的底层 Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE)
提供了所有向量搜索功能，
但它是通过一种自适应的方式实现的。
这是进行向量搜索的最有效方法，
也是所有生成式应用程序的核心。
如今，我们的客户和社区的众多参与者 正在构建这些应用程序。
您会通过 Elastic 进一步了解到
如何正确地使用生成式 AI。
如何以隐私优先的方式利用生成式 AI
来推动企业发展，
提供更高效的实践和流程，
让您的客户拥有更出色的互动体验。
我期待着与你们一起探索。
我们一起努力吧。