Глобальный рынок ИИ предприятия быстро расширяется, и все больше и больше предприятий изучают потенциал ИИ для стимулирования инноваций и эффективности. Ожидается, что рынок искусственного интеллекта достигнет около 1 811,8 млрд. Долл. сша к 2030 году, и Гартнер прогнозирует, что более 80% предприятий примут генеративные модели ИИ или API в течение следующего года. Тем не менее, только крошечный процент приложений ИИ превращается в производство.
Так в чем проблема?
Существуют значительные проблемы, когда вы пытаетесь принять свою экспериментальную систему ИИ в производство, в частности, когда она включает в себя генеративный ИИ. Поскольку компании работают над интеграцией ИИ в свою деятельность, очень важно четко понять потенциальные проблемы и необходимые стратегии, необходимые для успешного архитектуры API-интерфейсов и приложений, способствующих AI.
Развитие ИИ: ценностное предложение
Стратегическая ценность ИИ заключается в его потенциале для повышения эффективности эксплуатации, оптимизации процессов и улучшения общего пользовательского опыта. Автоматируя повторяющиеся задачи и освобождая ресурсы, сосредоточьтесь на более высокой стоимости.
Однако, чтобы раскрыть весь потенциал ИИ, его интеграция должна быть согласована с основными целями организации, и это нелегкая задача.
Проблемы в развитии ИИ
Организации традиционно инвестировали значительное время в сбор данных, модели обучения и их тестирование, что делает разработку приложений для искусственного интеллекта. Появление предварительно обученных моделей значительно ускорило этот процесс. Используя предварительно обученные модели и интегрируя их с помощью данных, инструментов и API, теперь можно быстрее прототип систем искусственного интеллекта.
Несмотря на это продвижение, разработчики сталкиваются с проблемами создания систем ИИ и переходом применений от прототипа к производству. В результате процент приложений для искусственного интеллекта, которые успешно достигают производства, остается очень низким. Решение этих проблем может сэкономить время и усилия, обеспечивая при этом успешное развертывание масштабируемых приложений искусственного интеллекта, которые обеспечивают долгосрочную ценность.
Давайте рассмотрим некоторые конкретные проблемы, связанные с переходом генеративного прототипа ИИ на производство, и изучим способы эффективного решения их.
Проблемы разработки модели ИИ
Оценка
Обеспечение того, чтобы ваша система ИИ достигла приемлемого уровня точности, важно для ее успеха. Однако достижение желаемого уровня точности может быть сложным, особенно для сложных случаев использования, и часто требует существенных усилий.
Выбор правильной комбинации моделей имеет решающее значение для достижения желаемой точности. Такие факторы, как размер модели (например, количество параметров), архитектура, данные обучения и методы обучения, влияют на точность. Точность также может быть повышена за счет тонкой настройки моделей и интеграции внешних источников данных для включения знаний, специфичных для домена.
Подсказки, используемые в вашей системе ИИ, играют ключевую роль в формировании его поведения. Щедровая инженерная инженерия предоставляет установленные руководящие принципы и лучшие практики для оптимизации результатов. В то время как такие методы, как нулевые выстрелы и несколько выстрелов, эффективны для простых задач, продвинутые подходы, такие как цепь-мыслей (COT), дерево-мысли (TOT) и реагировать (разум и акт), лучше подходят для обрабатывать сложные сценарии, поскольку они позволяют структурированным рассуждениям и принятию решений.
Оценка моделей ИИ требует больше, чем измерение точности окончательного вывода; Это также включает в себя изучение качества промежуточных шагов. Пропуск этих шагов может привести к логическим ошибкам, неэффективности или другим вопросам в процессе рассуждения. Тщательная оценка должна учитывать случаи края, справедливость в разных группах, устойчивость к состязательным входам, а также достоверность и согласованность промежуточных шагов.
Создание практической системы ИИ требует экспериментов с различными моделями, оптимизации подсказок, интеграции частных данных и моделей с тонкой настройкой по мере необходимости. Оценка должна выходить за рамки оценки окончательных результатов и включать изучение промежуточных шагов для обеспечения согласованности, достоверности и надежности.
Задержка
Задержка является критическим фактором в проектировании системы, так как она напрямую влияет на пользовательский опыт. В генеративных приложениях искусственного интеллекта высокая задержка от медленных моделей может расстроить пользователей и ухудшить общий опыт. Эта задача усиливается в агентских рабочих процессах, где системы ИИ должны взаимодействовать с моделями несколько раз, что приводит к высокой задержке.
Хотя более быстрые модели могут облегчить эту проблему, они часто включают компромисс с точностью, требуя тщательного рассмотрения, чтобы найти правильный баланс. Методы, не требующие изменения моделей, таких как кэширование, часто используемые данные, могут уменьшить количество вызовов для моделей и более низкую задержку. Кроме того, улучшение пользовательского интерфейса (пользовательского интерфейса) может помочь смягчить влияние задержки на пользовательский опыт. Например, частичные результаты могут быть получены постепенно, поскольку ИИ обрабатывает данные, предлагая обратную связь в реальном времени, сокращение воспринимаемого времени ожидания и привлечение пользователей.
Расходы
Высокие затраты — это стандартная задача, с которой сталкиваются организации при создании систем ИИ. Предварительно обученные модели часто получают доступ через API, предоставляемые такими компаниями, как Azure, OpenAI или AWS, с ценообразованными, основанными на использовании токенов-токен, являющийся единицей текста, обрабатывающей модель. Высокие точные модели имеют тенденцию быть более дорогими, что приводит к более высоким затратам.
В некоторых случаях использования модели с высокой точностью могут не понадобиться. Для этих сценариев затраты могут быть оптимизированы с использованием более мелких, более дешевых моделей, которые по -прежнему соответствуют необходимой точности. Другим вариантом является размещение моделей самостоятельно, что может быть дорого для более крупных моделей, но может привести к экономии средств с меньшими моделями, если они достаточно для достижения желаемой точности. Кроме того, кэширование может уменьшить количество вызовов для моделей, снижение использования токенов и общие затраты.
Связанные с данными проблемы
Связанные с данными проблемы являются значительными при обучении или моделях с тонкой настройкой и систем поиска с образованием (RAG). Эти проблемы охватывают несколько ключевых областей: соответствие, конфиденциальность и качество данных. Если не решать тщательно, они могут привести к осложнениям, которые препятствуют эффективному развитию модели.
Решение этих проблем требует тщательного планирования и исполнения. Обеспечение соответствия предполагает понимание и соблюдение соответствующих правил для ответственного управления данными. Проблемы конфиденциальности могут быть смягчены путем удаления конфиденциальных данных при сохранении удобства использования наборов данных, возможно, с помощью автоматических инструментов. Проблемы качества данных могут быть решены с помощью тщательной очистки и предварительной обработки данных; автоматизация этих рабочих процессов помогает уменьшить ошибки и переделки, обеспечивая при этом наборы данных для подготовки моделей. Систематическое управление этими аспектами может сделать разработку модели более эффективной и надежной.
Сложность интеграции и масштабирование ИИ
В отличие от прошлого, когда системы искусственного интеллекта имели один или очень мало компонентов (например, модели, явно обученные для одной задачи), современные системы ИИ часто включают несколько компонентов (таких как агенты, векторные базы данных и т. Д.) Компоненты ИИ для предоставления желаемого опыта. Архитектурная сложность современных систем ИИ может быть значительной и требует существенных усилий для разработки, создания и работы масштабируемым образом.
Таким образом, важно тщательно разработать и архитектуры вашей системы ИИ в соответствии с лучшими практиками архитектурного дизайна. Это включает в себя применение принципов, таких как дизайн микросервиса и лучшие практики дизайна API. API играют решающую роль в вашей системе ИИ, служащих интерфейсами компонентов.
Вместо того, чтобы построить все с нуля, платформы разработки программного обеспечения, которые предоставляют абстракции и возможности для архитекции, строительства и управления системами, могут значительно сэкономить время и снизить затраты.
Управление трафиком ИИ
Современные системы ИИ полагаются на внешние модели, доступные через API. Управление доступом к этим внешним услугам искусственного интеллекта имеет жизненно важное значение для функциональности этих приложений. Основные аспекты этого управления включают аутентификацию, дросселирование (на основе затрат и ограничений токенов), мониторинг (например, отслеживание использования токенов), запросы на маршрутизацию на соответствующие модели, защита моделей и защита пользовательских данных, таких как обнаружение и удаление идентифицируемой информации. (PII) Лично.
Строительство возможностей в вашей системе ИИ является сложной задачей и требует значительных усилий для эффективного реализации. Практический подход — это использует решения для управления API, специально предназначенные для обработки трафика ИИ, часто называемых AI -шлюзами. Эти шлюзы ИИ предоставляют необходимые возможности для управления, защиты и оптимизации доступа к внешнему трафику ИИ, обеспечивая бесшовную интеграцию и эффективную работу современных приложений искусственного интеллекта.
Непрерывный мониторинг, оценка точности и улучшения
Важно создать стратегии для постоянного мониторинга и измерения производительности систем ИИ, чтобы определить области для улучшения. Эти улучшения, сделанные в системе, являются итеративными, руководствуясь пониманием, полученными в результате мониторинга и обратной связи, обеспечивающих с течением времени система ИИ оставаться надежной и эффективной.
Чтобы достичь этого, создайте набор данных оценки и выберите соответствующие метрики производительности — конвейеры мониторинга и оценки аутоматного мониторинга для поддержания эффективности и согласованности. Регулярно переоценивать производительность после изменений системы, чтобы предотвратить разложение, поскольку даже незначительные оперативные корректировки могут значительно повлиять на точность.
Сбор обратной связи с пользователями жизненно важен для улучшения систем ИИ, поскольку он играет ключевую роль в цикле непрерывного улучшения, помогая системе адаптироваться для удовлетворения потребностей пользователей. Однако обеспечение сбора обратной связи соответствует правилам конфиденциальности и защитой конфиденциальных пользовательских данных при повышении точности, одинаково важно. Вместе эти компоненты образуют надежную и эффективную стратегию для непрерывной оценки и повышения точности системы.
Будущее архитекции на предприятии
Успешная генеративная разработка ИИ начинается с целенаправленного начала. Крайне важно иметь четкое понимание проблемы и ценность, которая обеспечивается желаемым применением. Тщательное планирование и ориентированный на пользователя подход к проектированию, который также приоритет функциональности и пользовательскому опыту.
Поскольку технология продолжает развиваться, приложения ИИ также должны развиваться, чтобы оставаться в соответствии с появляющимися тенденциями и удовлетворить меняющиеся потребности пользователей.
Развитие ИИ — это динамичный постоянный процесс, который требует итеративного обучения, адаптации и приверженности инновациям, чтобы оставаться конкурентоспособными и обеспечить эффективные и масштабируемые решения. В конечном счете, речь идет о определении того, что вы хотите создать и понимать ценность, которую она приносит вашим пользователям и вашему бизнесу.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Малит Джаясингхе является вице -президентом по исследованиям и ИИ в WSO2 и приносит более 15 -летний опыт работы в отрасли в разработке, разработке и оптимизации сложных программных систем. До прихода в WSO2 он работал в многонациональных компаниях на различных возможностях … Подробнее от Малит Джаясингхе
