Какой ключевой инфраструктурой необходимо обеспечить ваше предприятие для внедрения ИИ?

По мере приближения к середине 2020-х годов компании из различных секторов все активнее внедряют генеративный ИИ для повышения эффективности и сокращения времени, затрачиваемого на рутинные задачи.

Переход от восприятия приложений генеративного ИИ как дополнительных к необходимым уже начался. Но какая инфраструктура нужна для получения этих преимуществ? Крупные предприятия и малые компании должны понять ключевые компоненты эффективного ИИ-решения. Этот справочник, основанный на мнениях экспертов из Hugging Face и Google, описывает критически важные элементы ИИ-инфраструктуры, включая хранение данных, интеграцию моделей больших языков (LLM), ресурсы для разработки, затраты и сроки, чтобы помочь вам принять обоснованные решения.

Хранение и управление данными

Данные являются основой любой эффективной системы генеративного ИИ — это данные вашей компании или соответствующие внешние данные. Хотя готовые чат-боты, такие как Google Gemini или ChatGPT от OpenAI, могут помогать в выполнении конкретных задач без корпоративных данных, для раскрытия полного потенциала LLM необходимо тщательно вводить ваши уникальные данные, соблюдая протоколы безопасности.

Понимание типов данных

- Структурированные данные: Организованы в базах данных и таблицах, характеризуются четко определёнными полями (например, финансовые отчеты или клиентская информация).

- Неструктурированные данные: Включают в себя электронные письма, видео, посты в социальных сетях и документы, требующие более сложного анализа.

Природа ваших данных будет определять применение ИИ, будь то для внутреннего использования сотрудниками (например, чат-бот для FAQs о расходах в мебельной компании) или для взаимодействия с клиентами.

Интеграция ИИ в существующие облачные платформы (Google Cloud, Microsoft Azure, AWS) может ускорить процесс развертывания. Например, сочетание Google Workspace с Vertex AI может использовать данные из инструментов продуктивности для создания кастомизированных агентов и повышения операционной эффективности.

Выбор правильной LLM

Определение, какую модель больших языков (LLM) внедрить, является важным. Такие варианты, как GPT-4 от OpenAI, DialogFlow от Google и модели от Hugging Face, предлагают различные возможности и уровни настройки. Ваш выбор должен учитывать конфиденциальность данных, специфические потребности и бюджетные ограничения.

Интеграция RAG-рамки

Для обеспечения точности ответов чат-бота необходима интеграция RAG-рамки. Это включает использование респондера для поиска документов и генератора (LLM) для синтеза связных ответов, поддерживаемых векторной базой данных (например, Pinecone или Milvus) для хранения структурированных представлений ваших данных. Создание эмбеддингов позволяет ИИ быстро получать доступ к соответствующей информации, обеспечивая контекстно точные ответы.

Экспертиза и ресурсы разработки

Несмотря на доступные платформы ИИ, некоторая техническая экспертиза по-прежнему необходима:

- Базовая настройка: Для простых развертываний достаточно существующего ИТ-персонала с основами обучения ИИ.

- Кастомная разработка: Более сложные интеграции потребуют научных сотрудников и инженеров машинного обучения, опытных в обработке естественного языка (NLP).

Для компаний, lacking internal resources, внешние партнерства или платформы без кода, такие как Google AppSheet, позволяют пользователям разрабатывать приложения без обширного опыта программирования, облегчая быструю разработку индивидуальных инструментов.

Временные и бюджетные рамки

Внедрение вашего ИИ-решения требует как временных, так и денежных вложений:

- Сроки разработки: Простой чат-бот может быть создан за 1-2 недели, тогда как сложные системы могут потребовать несколько месяцев.

- Оценка затрат: Бюджетирование для внутренней разработки составляет около $10,000 в месяц, что потенциально может составить $150,000 для расширенных проектов. Модели подписки могут предложить более доступные альтернативы, варьируются от $0 до $5,000 в месяц в зависимости от функционала.

Текущая поддержка

После разработки регулярное обслуживание жизненно важно для дальнейшей эффективности, что может стоить около $5,000 в месяц. Для регулируемых отраслей, таких как финансы, размещение ИИ внутри компании гарантирует соблюдение норм безопасности.

Заключительные выводы

Для создания минимально жизнеспособной ИИ-инфраструктуры учитывайте следующие моменты:

- Облачное хранилище и управление данными: Эффективно организуйте и управляйте данными через интранет, частные серверы или облачные платформы.

- Выберите подходящую LLM: Выберите модель, соответствующую вашим операционным потребностям.

- Реализуйте RAG-рамку: Обеспечьте динамическое извлечение и интеграцию данных из вашей базы знаний.

- Распределите ресурсы для разработки: Оцените внутреннюю экспертизу или привлеките внешние агентства для достижения успеха.

- Подготовьтесь к затратам и срокам: Ожидайте первоначальные инвестиции от $15,000 до $150,000 и период разработки от нескольких недель до нескольких месяцев.

- Планируйте поддержку: Обеспечьте регулярные обновления и мониторинг, чтобы система соответствовала развивающимся бизнес-целям.

Скорректировав эти элементы с вашими бизнес-целями, вы сможете создать мощное ИИ-решение, повышающее эффективность и автоматизирующее задачи при сохранении контроля над вашим технологическим стеком.