从聊天机器人到逻辑推理引擎

ayesha983

生成式 AI 用例的关键考虑因素
从使用预构建的 LLM（如 ChatGPT）实现无缝问答交互的简单应用程序开始，范围扩展到需要进一步实验和不同模型之间更深入的成本分析的更复杂场景。在这些用例中进行选择和发展的灵活性变得至关重要，尤其是在考虑相关的成本变化和架构决策时。

随着 LLM 的出现，技术环境变得更加复杂，需要采取细致入微的方法，承认并非每个企业都追求相同的目标。这需要一定程度的适应性，强调赋予专家权力，让他们能够驾驭结构化或非结构化数据以获取价值。以处理非结构化数据（例如通话记录）为例，强调了在最大限度地提高基础设施效率的同时规范化敏感信息的必要性。

Dataiku 作为一个推动者，让团队能 洪都拉斯电报数据 够在既定的参数范围内，考虑公共选项、开源模型或第三方服务，试验并选择合适的 LLM。重点在于了解成本变化、保持对试验的控制以及将见解付诸实践。

Dataiku 的LLM Mesh使组织能够构建高效的企业级应用程序，同时减轻与成本管理、合规性和技术依赖性相关的担忧。此外，它还提供了在越来越多的模型和提供商中进行选择的灵活性，包括由LLM Mesh发布合作伙伴 Snowflake 提供的模型和提供商。我们与 Snowflake 的 LLM Mesh 集成使客户能够连接到其 Snowflake 帐户内的私人托管模型。

有一件事是肯定的——虽然分析传统上主要关注结构化数据，但不断变化的形势促使人们重新评估价值主张，认识到非结构化数据中蕴含的财富，从而制定全面的数据战略。