对话交互（虚拟人）■◆■◆★：一种直接的方式，让用户能够与FacVerse AI进行互动。FAI提供了一套虚拟人提词模板，这些模板描述了企业中常见的岗位角色，用户可以在创建虚拟人时指定岗位，使得虚拟人能以相应岗位的风格进行对话。用户也可以自定义提词模板来创建特定岗位的虚拟人。此外■◆■■，虚拟人还可以搭载不同的知识库■■◆★■◆，从而获得专业领域的知识■■◆◆。基于数字孪生技术，用户可以赋予虚拟人三维形象，并在数字孪生场景中进行交互◆◆◆。

　　基于知识查询的长期记忆★◆★■◆■：LLM是通用语言模型★◆★◆■，它内置的只是通用知识，对于特定领域的问题，LLM可能无法给出准确的答案■◆。这时候，就需要利用知识库将特定领域的文档和问答灌入系统■★★◆★，在向量数据库或搜索系统中形成◆■◆★★■“长期记忆”，生成时将相关记忆注入到提词中，使LLM能够回答特定领域的问题。

　　基于预训练LLM的调优（Fine-Tuning）：当提词工程和知识库类的长期记忆补充还不能满足需求时，可以考虑采用调优技术。调优是真正的再训练，虽然很难引入新的知识和逻辑能力，但却能切实地改变LLM的输出状态和风格，让LLM能够更好地契合垂直领域■◆。

　　关于LLM的论述已经有很多■■，其原理在这里我们就不再重复了。虽然LLM在定义上只是语言模型★◆◆■★■，但因为其训练规模巨大，LLM在海量自由文本中学到了大量的知识★★■，从而使得LLM拥有了许多隐藏的能力■◆■，让人们看到了“通用人工智能”的影子。在FAI中，我们就是把LLM看做通用AI模型，以LLM为基石，构建一系列的周边工具系统，挖掘LLM的隐藏能力■★，让它能够解决各种使用场景中的特定问题★◆■◆★■。能够解决各种问题，才是企业服务所需要的。

　　提词工程（Prompt Engineering）★★：这是一种通过设计和选择恰当的输入语句（即◆■“提词”）来引导LLM生成期望的输出的技术◆■。通过不同的提词，可以限定LLM回答问题的范围、方式等，挖掘出LLM的各种能力。

　　有了大语言模型和优化器★◆★★■，FactVerse AI已经算是拥有了大脑★◆★◆◆，但真正想要让AI来解决实际业务问题★★■◆◆★，我们还需要针对各种应用场景的使用端★■◆，这就是FactVerse多模态交互接口■◆★★■■。Agent是用来解决实际问题的，这就注定了代理的多样性■★◆。未来FactVerse AI会提供一系列的交互接口★★■■，同时也具备可扩展性（你可以看做类似ChatGPT Plugin的逻辑），针对特定场景定制专用接口★■◆■★。主要分为两大部分：

　　内容生成■■◆◆：一种强大的生产力工具。用户在构建数字孪生体\场景的时候，可以随时利用FactVerse AI生成文本、语音、图像（目前已经实现），未来还会生成视频、3D模型等。另外★★■★，FAI还会逐渐支持FactVerse工具链中的特有功能，一些复杂性的■■◆■、重复性的工作，可以逐渐交由FAI来完成■■，例如一键生成展示剧本★★，按照描述自动生成数字孪生体行为逻辑脚本等等，拥有巨大的想象空间■◆。

　　通过大语言模型◆◆■■、优化器和Agent的协同工作，FactVerse AI 将人工智能与数字孪生技术结合的可能性发挥到极致，重新定义了GPT时代下的数字孪生。

　　如何挖掘LLM的隐藏能力，就要靠优化器了。优化器是我们自己内部的一种分类方式■■★★◆，并不只是一项特定的技术，而是多种技术的灵活组合。优化器（Modifier）在FactVerse AI中扮演着至关重要的角色◆■◆。它是连接大语言模型和执行代理的关键桥梁■◆★，以最大限度地挖掘和利用LLM的能力，从而使执行代理能够满足多样化的业务需求★■★。简单来说，优化器就是让AI变得更加聪明，更能理解和适应具体任务。FAI中的优化器技术大致上可以划分为几类★★■■：

　　近日，我们推出了企业级人工智能服务FactVerse AI（简称FAI），旨在用于探索、开发和实施基于人工智能的数字孪生技术。FAI的核心组成部分是LLM（基础语言模型）、优化器（对基础LLM进行调优和修改以满足特定行业或应用领域的需求）、Agent（FactVerse多模态交互接口）◆★★★■■，提供一系列生成式AI工具与服务，可以广泛应用于各种数字孪生场景★★★■■■。