助力运动员突破数据障碍英特尔助力巴黎奥运会构建RAG聊天机器人

随着现代科技的飞速发展，奥运会这样的大型体育赛事也迎来了前所未有的变革。从运动员训练到比赛直播，从裁判判罚到观众体验，科技的应用正深刻地影响着体育赛事的每一个环节。近日，英特尔就分享了与国际奥林匹克委员会（IOC）的一些合作细节，展示了AI技术是如何为巴黎奥运健儿提供便捷体验的。

根据统计，本届巴黎奥运会将有包括206个国家在内的约11000名运动员参赛，为了最大程度帮助运动员方便地在比赛场地出入并正确遵守相关规定，国际奥委会和英特尔共同开发了基于Athlete365平台的聊天机器人AthleteGPT。这是一款基于英特尔至强处理器和Gaudi加速器的RAG解决方案。AthleteGPT不仅能够应答运动员的日常询问并进行互动，同时将在运动员入住巴黎奥运村期间，为其按需提供信息，使运动员能够专注于自身训练和比赛。

语言能力方面，AthleteGPT能够使用英语、法语、西班牙语、普通话、俄语和阿拉伯语，这几乎涵盖了所有常用的第一或第二语言。同时，由于AthleteGPT提供了一个友好的由RAG驱动的前端，在后台搜索数据。这使得运动员不需要进行非必要的脑力劳动来从大量数据集中获取信息。

在与外媒记者进行的在线演示中，当记者询问是否可以发布奥运场馆的图片后，AthleteGPT的响应十分迅速，并表示只要不发布商业内容、人工智能生成的内容或受限区域的录音，即可在个人网站和社交媒体账户上发布照片，同时还附带了一个描述社交媒体指南的文件链接。

国际奥委会运动员事务总监Kaveh Mehrabi表示，数字化的发展带来了更加庞大的信息量，虽然信息获取很简单，但如何处理这些信息并抽离出自己想要的信息需要耗费大量时间和精力，AthleteGPT建立的初衷就是为了解决这个问题。

英特尔执行副总裁兼数据中心与人工智能事业部总经理Justin Hotard则表示，与奥组委的合作是英特尔积极推动AI普及的又一证明，通过基于AI平台、开放标准以及强大的软件和系统生态，英特尔以协作的方式帮助奥组委的开发者们构建了定制化的生成式AI RAG解决方案AthleteGPT，从而为运动员们提供支持。

事实上，现如今有很多像奥组委这样的企业和组织拥有着海量的历史数据，这些数据通常被视作企业的私有财产，因此无法被大模型直接访问，对这些企业而言，部署生成式AI解决方案会带来诸如成本、规模、准确性、开发需求、隐私和可靠性等方面的挑战。作为一种关键的生成式AI工作负载，RAG可以让企业安全地利用专有数据，增强AI产出结果的及时性与可靠性。

为了进一步加快RAG技术部署，推动生成式AI解决方案快速落地，英特尔还与行业合作伙伴共同创建了开源、可互操作的解决方案。基于企业AI开放平台（OPEA），该方案是一种以行业需求为导向、开箱即用，且可立即投产的RAG解决方案。该生成式AI一站式解决方案在助力企业便捷地部署数据中心RAG的同时，具备高度的灵活性和可定制性，并集成了多个OEM系统及行业合作伙伴的产品组件。

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具体来说，这个生成式AI一站式解决方案可以将基于OPEA的微服务组件集成至用于部署英特尔至强处理器和Gaudi AI系统的、可扩展的RAG解决方案中，并通过Kubernetes、RedHat OpenShift等经验证的编排框架进行无缝扩展，同时提供兼具可靠性和系统遥测功能的标准化API。

值得一提的是，目前几乎所有大模型都是基于Pytorch开发的，而英特尔至强处理器和英特尔Gaudi加速器则对Pytorch有着非常好的支持，这为开发者在基于英特尔的AI系统上进行AI开发提供了很大的便利。

此外，由于OPEA为企业提供了开源、标准化、模块化，以及异构的RAG流水线（pipeline），并为开放式模型及多种编译器和工具链的开发提供了支持。进一步加速了针对垂直领域用例的容器化AI集成与交付。

凭借生成式AI一站式解决方案与全面的企业AI堆栈，英特尔提供了完整的解决方案，以应对企业和数据中心在部署和扩展RAG与LLM应用时所面临的挑战。通过基于英特尔技术与产品的AI系统及平台，以及OPEA的优化软件，企业可以更高效、快速地发挥并利用生成式AI的巨大潜力。

而除了与奥组委一同构建AthleteGPT聊天机器人之外，英特尔也支持了本届巴黎奥运会的一系列边缘AI应用。

具体来说，在发掘奥运选手方面，英特尔携手三星打造了基于AI技术的沉浸式互动体验，得益于英特尔Gaudi AI加速器、内置AI加速功能的至强处理器，以及OpenVINO工具套件的优化，该AI技术能够带领观众体验一系列专业的训练与分析，并为其匹配出最为合适的比赛项目。

在提高赛事观赏体验方面，英特尔为视障人士打造了基于AI的解决方案，该解决方案通过内置AI加速功能的至强处理器，实现了美国奥委会和国际残奥委会在巴黎的训练场所，以及残奥委会位于德国波恩的总部3D模型重建，从而帮助视障人士通过具备摄像功能的智能手机实现室内语音导航。

在3D播报方面，英特尔则通过至强处理器捕捉并渲染奥运健儿的实时影像，并将生成的体积视频（volumetric video，含三维空间信息并可在任意视角观看的视频格式）传输给奥林匹克广播服务公司，从而传播至全球范围内拥有播报版权的各大媒体，使得他们能够快速生成个性化内容并播报给观众。同时，通过英特尔OpenVINO工具套件的优化，全球各地的粉丝均可收看到自己喜爱运动员的3D沉浸式实时访谈，并收获与奥林匹克前所未有的近距离接触。

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍