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在当前生成式AI快速发展的背景下，企业如何有效地实施和落地生成式AI项目成为一个关键挑战。根据Gartner的预测，到2025年底，约30%的生成式AI项目将会被放弃。本文将深入探讨如何通过知识图谱技术来提升企业级生成式AI的实施成功率，基于辉瑞制药和Neo4j的实践经验分享具体策略。

目录

1. 企业级生成式AI项目面临的挑战
2. 案例分析：辉瑞的技术转移解决方案
3. 知识图谱在生成式AI中的应用价值
4. 大型组织中的项目推进策略
5. 实施建议与最佳实践

1. 企业级生成式AI项目面临的挑战

企业在实施生成式AI项目时普遍面临着多重挑战。根据实践经验，这些挑战主要包括：

• **缺乏明确的商业价值：**许多项目未能找到真正可以解决实际问题并能够产生商业价值的应用场景，这是导致项目失败的最主要原因。
• **技术成本考量：**相比传统的计算和云计算架构，生成式AI架构可能带来更高的成本，如果架构设计不合理，很容易导致运营成本大幅上升。
• **人员技能断层：**以制造业为例，员工平均任职时间从2019年的20年骤降至现在的3年，导致经验传承和知识管理面临严峻挑战。
• **组织阻力：**企业内部常见"非我发明"综合征，新技术方案往往会遇到来自不同层面的质疑和抵制。

2. 案例分析：辉瑞的技术转移解决方案

辉瑞制药通过结合知识图谱和生成式AI技术，成功解决了技术转移过程中的关键挑战。这个案例展示了如何将创新技术应用于实际业务问题：

• **业务痛点：**需要将实验室级别的药物研发成果快速扩展至工业化生产，这个过程涉及大量文档和经验知识的处理与传递。
• **技术方案：**采用知识图谱存储和组织文档块，通过精细的分块策略优化检索效果，实现了更智能的知识管理和获取。