7 советов по началу работы с генеративным ИИ
Автор: Филип Миллер Опубликовано 02 июля 2024 г. 0 комментариев
графика людей, взаимодействующих с ИИ на экранеИИ За последние шесть месяцев у меня не было ни одного разговора с клиентом, партнером или коллегой, где бы эта тема, в частности генеративный ИИ, не поднималась.
Компании уже применяют подходы, ориентированные на ИИ
к новым вариантам использования — пытаясь в первую очередь решить деловые и технические проблемы с помощью генеративного ИИ. И некоторые уже преуспевают. У нас есть клиенты, которые уже осознают преимущества для своего бизнеса всего через База данных GCash GCash — это сервис мобильного кошелька, который позволяет пользователям совершать База данных GCash онлайн-платежи, оплачивать счета онлайн и выполнять всю работу онлайн. В результате клиент получает множество преимуществ. Это занимает меньше времени несколько недель эксплуатации. Другие осторожно изучают технологию, создают рабочие группы, внедряют технологию в свои «инновационные лаборатории» и тестируют и подталкивают генеративный ИИ, чтобы увидеть, что они могут сделать, чтобы помочь им преобразовать свой бизнес.
Ценность краткосрочного, гибкого подхода
Хотя организации не ошибаются, проявляя осторожность и осознавая ограничения и недостатки генеративного ИИ, я считаю, что они смотрят на технологию с точки зрения, которая может обернуться еще одним «тупиком цифровой трансформации».
Что я имею в виду?
Что ж, компании которые
придерживаются целостного взгляда сверху вниз на любую трансформацию, часто приходят к выводу, что выгода для бизнеса должна быть большой. Они могут рассматривать многолетние, многоэтапные, многосторонние подходы. Хотя это отлично подходит для долгосрочного планирования, генеративный ИИ сложно планировать. Это гибкая, итеративная технология, разработанная, как и большинство ИИ, для развития и изменения в темпе, который мы редко, если когда-либо видели раньше. Он быстро терпит неудачу, учится, Обновленный пример номера мобильного телефона на 2024 год применяет полученные знания и пытается снова. Каждый раз «учится» и «развивается» и становится лучше, чем предыдущее поколение. Но в отличие от человеческих поколений, их можно измерить месяцами, неделями, днями — даже минутами. Важно использовать подход сверху вниз для разработки решения ИИ и подумать, где вы можете использовать его, чтобы обеспечить быструю ценность для бизнеса. Переход к гибкой методологии означает, что у вас будет гибкость для поворота, когда появятся новые технические достижения в области генеративного ИИ.
Я бы сказал, что необходим более практичный, краткосрочный, гибкий подход. Такой, который сначала будет решать небольшие постепенные изменения, возможно, во внутренних бизнес-процессах, что в конечном итоге приведет к значительной экономии средств, лучшим бизнес-продуктам и новым способам для клиентов взаимодействовать и использовать ваши продукты и услуги.
7 проверенных советов по началу работы с ИИ
Имея это в виду, вот несколько вещей, которые, как я вижу, работают для наших корпоративных клиентов и могут помочь вам в планировании и выполнении ваших генеративных ИИ и других проектов ИИ.
Начните с малого. Найдите в своем бизнесе варианты использования, которые можно было бы решить за недели или месяцы, вместо того, чтобы рассматривать многолетние проекты.
Используйте гибкий, итеративный, быстро терпящий неудачу подход. Изначально выбранный вами генеративный ИИ может не дать правильного ответа; он может галлюцинировать. Узнайте, почему, попробуйте новые модели генеративного ИИ, настройте подсказки, сохраняя при этом ограниченный объем и регулярно проверяйте результаты и прогресс.
Не полагайтесь только на один
GenAI и базовые модели, которые они используют, быстро развиваются, становясь все более мощными с каждым новым выпуском.
Убедитесь, что ваш технологический стек может развиваться вместе с GenAI. Выберите масштабируемую, безопасную и гибкую платформу данных, когда дело касается данных, которыми вы делитесь с GenAI.
Ваши данные, ваш ИИ. Общедоступные генеративные
ИИ не обучаются на ваших собственных
частных данных. Найдите способ передать ваши данные генеративному ИИ, чтобы он мог предоставить более тонкий и точный ответ на ваши подсказки. Именно здесь архитектура на основе RAG с безопасными данными, связанными в графе знаний, подкрепленном платформой концентратора данных, становится настолько важной.
Убедитесь, что ваши данные не просто чистые
но и связанные. Мусор на входе, мусор на выходе, как говорится. Вот где ваш LLM может потерпеть неудачу, если не будет должным образом обеспечен чистыми, курируемыми данными. Наличие платформы данных, которая agent email list может моделировать данные, подготавливать их для приложения и управлять этой работой в масштабе, имеет жизненно важное значение.
Добывайте свои данные для бизнес-инсайтов и, в конечном счете, бизнес-инсайтов. Хотя эта задача обычно ложится на плечи инженеров по данным/информации, у них не всегда может быть бизнес-опыта, чтобы знать, что им говорят эти инсайты. С помощью платформы данных семантического ИИ этот информационный майнинг может. Yыть автоматизирован и масштабирован до уровня, который нужен LLM и ИИ. Это позволяет GenAI получать доступ к данным, которые обогащены расширенными метаданными, помечены и классифицированы — с фактами, представленными и связанными с ориентированной на бизнес, основанной на правилах, семантической моделью знаний. Это использует человеческий опыт ваших предметных экспертов и механизирует
и применяет его в масштабе по всему вашему имуществу данных
Вместе эти советы помогают обеспечить надежную отправную точку для вашего проекта генеративного ИИ. Но из этого ясно одно: для создания гибкого, надежного и точного генеративного ИИ вам нужна современная платформа данных, которая включает в себя многомодельную базу данных, способную обрабатывать семантически связанные данные, улучшенную
