目前，AI大模型在目前的各种系统中的嵌入方式，主要有两种：非浸入式和浸入式。

非浸入式是大模型嵌入系统的初级模式

非浸入式并不要求企业系统进行根本性的重构，而是选择了一种相对保守的方式：通过API调用外部大模型的能力。企业可以通过这种方式将人工智能技术引入现有的产品矩阵，以增强产品功能和提升用户体验。

然而，非浸入式模式存在明显的局限性。首先，由于没有对原有产品架构进行根本性改造，大模型与产品的结合往往只停留在表面。大模型被视为一个附加组件，很难与产品深层次的业务逻辑和数据流程相结合。

产品团队可能会忽视对这些能力的持续优化和深度定制，导致AI功能显得附加和生硬。这不仅影响用户体验，还可能因为不匹配企业现有工作流程而变得边缘化。

更关键的是，非浸入式模式没有实现大模型与底层数据以及其他业务模块的有效互动。数据是人工智能发挥作用的基础，而在这种模式下，大模型往往缺乏对企业内部数据的深度接入和理解，这严重限制了其应用的效能。没有充分链接内部数据，大模型很难真正理解和预测业务趋势，也就无法发挥其应有的作用。

可以预见，非浸入式模式下的大模型通常只能应对一些简单、规范化的场景，比如常见问题的自动回答、标准文档的生成等。在更加复杂的业务逻辑面前，这些大模型的功能显得力不从心，难以提供实质性的帮助。

以BI产品为例，非浸入式接入大模型在处理单一数据点或简单的数据分析任务时表现尚可。然而，当升级到多维度指标交叉分析时，这种非浸入式的接入就暴露了其固有的弱点。大模型在这里往往跌入逻辑的迷宫，无法有效地对复杂的、相互依存的数据点进行分析和解读。

例如，在尝试分析销售额与广告投入、市场趋势及消费者行为之间的关系时，这种模型可能会因为不能理解这些指标间微妙的关联性而导致数据分析效果不佳。它可能可以告诉你单一指标的变化，但却无法揭示多个指标之间相互作用的深层次关联。

领域大模型的高级模式是浸入式

浸入式重构产品逻辑。虽然非浸入式模式为企业提供了一种低风险的AI尝试方案，但要想从根本上提升业务的智能化水平，就需要超越这种初级模式，进行更深入的技术整合和业务创新。

接下来，我们将讨论以浸入式方式在原有系统中嵌入大模型的方法。在这种模式下，大模型不再只是一项新增功能，而是基于全新的人机交互逻辑来重构原有的整个技术产品体系。

原有的产品逻辑更多地偏向机器思维：一个按钮对应一个功能，多个操作流程联动起来满足一个业务流程。这需要用户了解不同按钮背后的功能，然后对应自己的需求将业务逻辑映射到对产品不同按钮的操作流程上。这种思维整体上是让人去适应计算机。

而大模型所带来的强大的自然语言理解能力让计算机可以理解人类的自然语言。这种理解不仅仅是关键词，而是一段复杂的自然语言，并且已经可以实现比较好的多轮沟通交互了。

基于这种能力，可以重构整个的人机交互方式，让计算机来适应人。具体方式是：用户要想计算机完成什么任务，不再去寻找这个系统中有什么功能按钮，而是只需要把自己的需求说出来就行。大模型充当一个“翻译器”，将人类的自然语言翻译成计算机能够理解的各个系统操作流程来完成对系统的操作。

这样一来，原有的产品界面将发生重大改变。不需要将功能界面都堆到用户界面这个“前台”，而是隐藏在后端。用户界面只需要保留一个人机对话窗口以及很少的一些操作按钮即可。这样可以实现用户界面的极简化。

以BI为例，原来的用户界面往往很复杂，功能按钮很多。用户需要根据自己的分析需求来找对应的组件，然后通过拖拉拽操作来完成数据分析。用大模型改造后，大部分的功能组件都可以隐藏起来，只保留人机对话窗口和几个必不可少的辅助组件即可。用户要调用什么组件只需要用自然语言告诉BI系统即可。系统自己理解用户需求后再去调用后台的组件来进行数据分析并返回可视化的数据分析结果。

从这个逻辑出发，BI产品需要进行大规模的改造，甚至底层的数仓、数据治理平台都需要进行大规模改造以更好地配合基于大模型的人机交互系统来提升整个系统的效率。

为了实现浸入式的嵌入大模型，需要对原有系统进行哪些改造呢？应该说这是一个系统工程，需要整个体系的重构。其中数据处理、产品交互逻辑和用户体验三个方面的改造尤为重要。

在数据处理层面，为了适应侵入式的大模型需要对数据库和存储系统进行优化。例如依赖于自然语言查询的数据库需要能够处理模糊查询和语义查询。它们必须能够理解和处理自然语言的多样性和不确定性。这可能需要采用图数据库来更好地映射和处理复杂的实体关系或者采用NoSQL数据库来处理非结构化的自然语言数据。

在交互逻辑方面传统的命令驱动的操作流程将被以对话为中心的交互方式所取代。传统软件以功能性为中心每个按钮和菜单项都围绕着明确的操作和结果设计。但侵入式的领域大模型要求更高级别的交互逻辑使得用户无需了解底层的复杂性就能与系统交互。

未来，两种模式随着AI大模型的应用深入，将会呈现出更多的应用内涵！