企業實現人工智慧所需的基本基礎設施是什麼？

隨著2020年代的中期逼近，各行各業的企業越來越多地採用生成式人工智慧（AI），以提高效率並減少在重複性任務上所花費的時間。

從將生成式AI應用視為可選項目到必需品的過渡已經開始。但您需要什麼樣的基礎設施來獲取這些效益？無論是大型企業還是小型企業，都必須掌握有效AI解決方案的關鍵組件。這份指南基於Hugging Face和Google專家的見解，概述了AI基礎設施的關鍵要素，包括數據存儲、大型語言模型（LLM）整合、開發資源、成本及時間安排，以幫助您做出明智的決策。

數據存儲與管理

數據是任何有效生成式AI系統的基礎，特別是公司內部數據或相關的外部數據。雖然像Google的Gemini或OpenAI的ChatGPT這類現成的聊天機器人可以協助完成特定任務，而無需公司數據，但要充分發揮LLM的潛力，您需要小心地輸入自己的專有數據，並遵循安全協議。

了解您的數據類型

- 結構化數據：這類數據存儲於數據庫和電子表格中，特徵是明確定義的字段（例如，財務記錄或客戶數據）。

- 非結構化數據：與結構化數據不同，這類數據包含電子郵件、視頻、社交媒體帖子和文檔，需要更複雜的分析。

數據的性質將影響您的AI應用，無論是用於內部員工使用（例如，一家家具公司尋求一個回答費用問題的聊天機器人）還是用於外部客戶互動。

將AI整合進現有的雲端平台（如Google Cloud、Microsoft Azure、AWS）可以簡化部署過程。例如，結合Google Workspace和Vertex AI可以在生產力工具之間利用數據，促進客製化代理的創建，並提升運營效率。

選擇合適的LLM

選擇實施的大型語言模型（LLM）至關重要。OpenAI的GPT-4、Google的DialogFlow及Hugging Face的模型各具不同的能力和自定義程度。您的決策應考慮數據隱私、特定需求及預算限制。

整合檢索增強生成（RAG）框架

為確保聊天機器人提供準確回應，整合RAG框架至關重要。這涉及使用檢索器進行文檔搜索，以及利用生成器（LLM）合成連貫回應，並由向量數據庫（如Pinecone或Milvus）支持，存儲結構化數據表示。創建嵌入，使AI能迅速訪問相關信息，從而提供上下文準確的答案。

開發專業知識與資源

儘管有用戶友好的AI平台，但仍需具備一定的技術專業知識：

- 基本設置：對於簡單的部署，現有的IT人員經過基礎AI培訓即可勝任。

- 自定義開發：更高級的集成需要具備自然語言處理（NLP）專業技能的數據科學家和機器學習工程師。

對於缺乏內部資源的企業，外部合作或無需編碼的平台（如Google的AppSheet）可讓用戶在無需廣泛編程經驗的情況下開發應用，促進快速創建自定義工具。

時間與預算考量

實施AI解決方案需要時間與金錢的投資：

- 開發時間表：基本的聊天機器人在1-2週內可建成，而複雜系統則可能需要數月。

- 成本預估：內部開發的預算約為每月$10,000，對於高級項目可能總計達到$150,000。訂閱模式可以提供更實惠的替代方案，根據功能從$0到每月$5,000不等。

持續維護

一旦開發完成，定期維護對於保持效能至關重要，這可能需每月約$5,000的費用。對於金融等受規管行業，內部托管AI可確保符合安全規範。

總結要點

要建立最基本的可行AI基礎設施，請考慮以下幾點：

- 雲存儲與數據管理：有效組織和管理您的數據，無論是內部網絡、私有伺服器還是雲端平台。

- 選擇合適的LLM：選擇滿足您的運營需求的模型。

- 實施RAG框架：使得動態數據調取與集成成為可能。

- 分配開發資源：評估內部專業知識或聯繫外部代理以確保成功。

- 準備成本與時間表：預期初期投資在$15,000至$150,000之間，開發期從幾週到數月不等。

- 計畫維護：確保定期更新和監控，以保持系統與不斷變化的商業目標一致。

透過將這些要素與您的業務目標對齊，您可以創建一個強大的AI解決方案，提升效率並自動化任務，同時保持對技術堆棧的控制。