По мере приближения к середине десятилетия 2020-х годов предприятия всех размеров и отраслей все чаще задумываются о том, как внедрить генеративный ИИ для повышения эффективности и сокращения времени, затрачиваемого на выполнение повторяющихся, обременительных задач.
В некотором смысле наличие какого-то генеративного приложения или помощника ИИ быстро переходит из разряда «приятно иметь» в разряд «необходимо иметь».
Но какова минимальная жизнеспособная инфраструктура, необходимая для достижения этих преимуществ? Независимо от того, крупная у вас организация или малый бизнес, понимание основных компонентов ИИ-решения имеет решающее значение.
В этом руководстве, подготовленном лидерами отрасли, включая экспертов Hugging Face и Google, описаны ключевые элементы, от хранения данных и интеграции больших языковых моделей (LLM) до ресурсов, затрат и сроков разработки, что поможет вам принять обоснованное решение.Основой любой эффективной системы искусственного интеллекта являются данные - в частности, данные вашей компании или, по крайней мере, данные, которые имеют отношение к бизнесу и/или целям вашей компании.
Да, ваша компания может сразу же использовать готовые чат-боты на основе больших языковых моделей (LLM), такие как Gemini от Google, ChatGPT от OpenAI, Anthropic Claude или другие чат-боты, легко доступные в Интернете, - они могут помочь в решении конкретных задач компании. При этом они могут делать это без ввода каких-либо данных о компании.
Однако если вы не предоставите им данные своей компании, что может быть недопустимо из-за соображений безопасности или политики компании, вы не сможете воспользоваться всеми преимуществами, которые могут предложить LLM.
Поэтому первым шагом в разработке любого полезного продукта ИИ для вашей компании, внутреннего или внешнего, является понимание того, какими данными вы располагаете и можете поделиться с LLM, будь то публичные или частные данные, которые вы контролируете на своих собственных серверах, и где они расположены. Кроме того, являются ли они структурированными или неструктурированными.
Структурированные данные обычно организованы в базах данных и электронных таблицах, с четко определенными полями, такими как даты, числа и текстовые записи. Например, финансовые отчеты или данные о клиентах, которые аккуратно укладываются в строки и столбцы, являются примерами структурированных данных.
Неструктурированные данные, с другой стороны, не имеют последовательного формата и не организованы заранее определенным образом. К ним относятся различные типы контента, такие как электронные письма, видео, сообщения в социальных сетях и документы, которые нелегко поместить в традиционные базы данных. Возьмем гипотетического производителя мебели - «Chair Company», который делает стулья из дерева для потребителей и предприятий.
Компания Chair Company хочет создать внутренний чат-бот для сотрудников, который сможет отвечать на такие распространенные вопросы, как, например, как оформить расходы, как запросить отгул и где находятся файлы для создания стульев.
Возможно, в данном случае эти файлы уже хранятся в облачном сервисе, таком как Google Cloud, Microsoft Azure или AWS. Для многих компаний интеграция возможностей ИИ непосредственно в существующие облачные платформы может значительно упростить процесс развертывания.
Google Workspace в сочетании с Vertex AI позволяет предприятиям использовать существующие данные в таких продуктивных инструментах, как Docs и Gmail.
Представитель Google пояснил VentureBeat: «С помощью Model Garden от Vertex AI предприятия могут выбирать из более чем 150 предварительно созданных моделей, соответствующих их конкретным потребностям, и легко интегрировать их в рабочие процессы. Эта интеграция позволяет создавать пользовательские агенты в приложениях Google Workspace, оптимизируя процессы и высвобождая ценное время сотрудников».
Например, компания Bristol Myers Squibb использовала Vertex AI для автоматизации процессов документооборота в клинических испытаниях, демонстрируя, насколько мощными могут быть эти интеграции для преобразования бизнес-операций. Для небольших компаний или тех, кто только начинает работать с ИИ, такая интеграция предоставляет удобную точку входа, позволяющую использовать возможности ИИ без больших технических затрат.
0 комментариев