这是一篇关于生成式人工智能（GenAI）在软件开发领域应用的文章，主要内容如下：

• GenAI 的发展与优势：在软件开发中，GenAI 推动了应用设计和构建的快速转变，能以更动态的方式理解和响应用户问题，增强客户体验、自动化工作流程和推动创新。它主要由大型语言模型（如 OpenAI GPT、Meta Llama 和 Anthropic Claude）驱动，可轻松处理自然语言文本并生成新内容，如文本、图像、音频和代码。GenAI 集成有诸多优势，如分析大量数据以获取洞察、自动化任务降低成本、实现实时个性化、促进创新以及提供即时客户支持等。
• GenAI 集成的需求与挑战：GenAI 是人工智能的一个子集，正在快速改变商业世界，87%的组织认为它能提供竞争优势，65%的受访者表示其组织正在定期使用 GenAI。然而，集成 GenAI 也面临一些挑战，如模型可能生成误导性或错误的响应（幻觉）、继承偏见导致不公平结果、系统集成复杂需要专业技术、应对新的 AI 法规以及防范深度伪造和网络攻击等。
• 技术栈选项：有多种技术栈可供选择，包括开源工具如 Microsoft Semantic Kernel、LangChain、Hugging Face 和 LlamaIndex，以及企业工具如 OpenAI API、Azure AI Foundry、Amazon SageMaker 和 Google Cloud Vertex AI。选择取决于项目需求、团队能力、预算和技术专长，有时结合开源和企业工具可能更有效。

• 构建 GenAI 驱动的客户聊天机器人的步骤：

  • 步骤 1：设置和准备，创建个人访问令牌（PAT），安装 OpenAI SDK，选择 IDE 平台，下载并安装 Python 和相关 VSCode 扩展，安装 PDFPlumber 库。
  • 步骤 2：创建 Python 项目并设置虚拟环境。
  • 步骤 3：创建Github_Utils.py文件，导入 OpenAI 库并设置全局变量，初始化 OpenAI 客户端，实现总结文本和询问关于文本的问题的函数。
  • 步骤 4：创建Pdf_Utils.py文件，包含用于处理 PDF 文件的实用函数，可提取 PDF 中的文本。
  • 步骤 5：创建Main.py作为应用的入口点，接收用户输入处理 PDF 文件并与 AI 服务交互，调用Pdf_utils和Github_utils中的函数。
  • 步骤 6：运行应用，输入 PDF 文件路径，应用将提取文本、总结并回答关于文本的问题。该应用可用于电子商务网站，让客户通过提问获取产品或订单信息。
• 结论：将 GenAI 集成到应用中对于企业保持竞争力至关重要，虽有优势但也需注意挑战和风险，如幻觉、偏见和法规合规等，应采用负责任的 AI 实践和强大的治理框架，以充分发挥 GenAI 的潜力并保护声誉和客户信任。

文章还提供了相关参考资料，可阅读DZone 的 2025 趋势报告获取更多信息。