解放AI創造力：OpenVINO開啟多模態生成式AI部署新篇章

Posted By MakerPRO編輯部 on 5 月 15, 2025 in AI PC, AIGC, Edge AI解決方案, Edge AI開發地圖, Edge AI開發學習, Intel, Multimodal, OpenVINO專欄, RAG, 活動報導 | 0 comments

生成式AI熱潮持續席捲全球，而多模態AI以及更有效率的實際應用部署，預期會是接下來備受矚目的話題；為此英特爾(Intel)將在2025年的一系列「OpenVINO™ DevCon線上講座」中，為廣大開發者持續提供最新技術資訊。

在5月初舉辦的2025年第一場講座中，來自英特爾的專家講師除了詳細介紹2025年最新版本OpenVINO的功能更新，展示如何在多模態AI時代中，以更快、更輕量、更有效率的方式部署大語言與視覺生成模型，並透過實例說明如何結合語音辨識（ASR）、大型語言模型（LLM）、語音合成（TTS）與檢索增強生成（RAG）等技術，構建適用於AI PC與邊緣裝置的智慧對話系統。

OpenVINO 2025.01：輕量、高效、支援主流生成模型

原本以電腦視覺（CV）為核心的 OpenVINO，如今已擴展支援自然語言處理（NLP）、語音辨識、LLM 大型語言模型與多模態生成式 AI（GenAI），成為一站式跨平台推論引擎。英特爾AI 軟體工程師楊亦誠指出，新版OpenVINO Runtime加入多項核心最佳化功能，括動態量化與KV快取最佳化；透過 Token 級動態量化，模型可依輸入動態調整精度，在不犧牲效能的前提下降低資源消耗。同時，KV快取採用INT8非對稱壓縮技術，並根據注意力分數篩除冗餘資料，大幅節省多輪對話所需的記憶體空間。

此外新版OpenVINO 可將模型轉換結果儲存為特定硬體的 Graph，減少重複初始化時間。2025.1 推出的 Weightless Caching 機制，讓 IR 模型與硬體特化模型共用權重，顯著降低模型體積與部署延遲。新版 GenAI API 可支援語音轉文字（Whisper）、圖片生成（Text2Image、Image2Image、Inpainting）、語音合成（TTS）與多模態理解（VLM）等應用；所有 Pipeline 支援在 CPU/GPU/NPU 執行，並內建並行推論與串流處理。

OpenVINO並與Intel NNCF 深度整合，提供 INT8、INT4 等多種量化策略，支援無資料（data-free）與有資料（data-aware）混合量化，可應用於如 Stable Diffusion 等模型，兼顧精度與效能。另一項創新 Speculative Decoding則提升了 LLM 的生成速度。此策略利用小型草稿模型預測輸出，並由大型模型快速驗證，有效減少推理次數，特別適用於多輪對話或低延遲場景。

與Optimum Intel 相較，OpenVINO GenAI API 更輕量（安裝空間僅約 200MB），相依套件少，支援 Python 與 C++ 雙語言開發，並提供更多平行推論選項。對追求部署速度與資源效率的團隊而言，OpenVINO 正是理想選擇。硬體方面，OpenVINO 2025.01可完整發揮Intel Core Ultra 200V系列處理器（代號Lunar Lake）中的NPU、GPU與CPU協同運算能力，並整合最新的Intel AMX矩陣加速指令集，讓LLM與語音模型的本地部署更具可行性與效能表現。

打造你的AI助手：OpenVINO GenAI應用實戰與系統整合

而英特爾AI 軟體傳教士武卓，則以「Build Your Own Virtual AI Assistant with OpenVINO」為題，說明如何運用以包含RAG功能的 OpenVINO GenAI API來打造 AI 助理的完整工作流程。整體流程可分為兩大階段：「資料索引建構（Indexing）」與「推論回應（Inference）」。

在索引建構階段，用戶可上傳本地文件如 PDF、Excel 等，系統先將這些資料進行切塊（chunking），再透過嵌入模型（embedding model）轉換為向量，並儲存在本地的向量資料庫（vector store）中，形成具備檢索能力的知識庫。

進入推論階段，使用者輸入問題後，系統會先在向量資料庫中進行語意檢索，挑出可能相關的文檔段落，再進一步排序（reranking）以提升精準度。這些篩選後的文本會與提示語（prompt）一起送入大語言模型（LLM），完成回應生成。整個過程依賴 OpenVINO 的模型加速與量化技術，可顯著提升推論效能與資源利用率。

透過OpenVINO GenAI API，開發者可在Python或C++中快速建構並部署文字生成、語音辨識、圖像生成與轉換等多模態生成式AI功能。這些模組支援在CPU、GPU及NPU間自動調度資源，不僅提升推論效能，也符合AI PC與邊緣裝置等運算資源受限場景的需求。

武卓亦實際展示了將AI助理角色個性化設計的實務應用。開發者可透過簡單的YAML語法設定，調整虛擬角色的語調與行為守則，打造出如「調酒師」或「渡假村接待櫃檯」等任務導向的AI助手。整合語音辨識（Whisper）、語言生成（Llama 2）、語音合成（MeloTTS）與記憶模組，讓AI對話體驗更流暢自然，並可透過向量資料庫強化RAG應用的準確度。