随着2020年代的推进，各行各业的企业越来越多地采用生成式人工智能（AI）来提升效率，减少在重复任务上花费的时间。
企业正在将生成式AI从可选工具转变为必需品。但要充分利用这些优势，您需要什么样的基础设施？无论是大型企业还是小型企业，都必须了解有效AI解决方案的关键要素。
本指南结合了Hugging Face和Google专家的见解，概述了AI基础设施的关键因素，包括数据存储、大型语言模型（LLM）集成、开发资源、成本及时间框架，帮助您做出明智的决策。
数据存储与管理
数据是有效生成式AI系统的核心，特别是您公司的数据或相关外部数据。虽然类似于Google的Gemini或OpenAI的ChatGPT这样的现成聊天机器人可以在无公司数据的情况下执行特定任务，但为了充分发挥LLM的潜力，您需要谨慎输入公司专有数据，并遵循安全协议。
了解您的数据类型
- 结构化数据：存储在数据库和电子表格中的数据，具有明确定义的字段（例如，财务记录或客户数据）。
- 非结构化数据：包括电子邮件、视频、社交媒体帖子和文档等，需要更复杂的分析。
数据的性质将影响您AI应用的构建，无论是用于内部员工，还是面向外部客户的互动。将AI集成到现有云平台（如Google Cloud、Microsoft Azure、AWS）中，可以简化部署过程。例如，将Google Workspace与Vertex AI相结合，可以利用生产力工具中的数据，创建定制代理，提高运营效率。
选择合适的LLM
确定要实施的LLM非常关键。像OpenAI的GPT-4、Google的DialogFlow以及Hugging Face的模型各自提供不同的功能和自定义级别。您的选择应考虑数据隐私、具体需求和预算限制。
集成检索增强生成（RAG）框架
为了确保聊天机器人能提供准确的响应，集成RAG框架至关重要。这涉及到利用检索器进行文档搜索，并使用生成器（LLM）综合连贯的回答，配合向量数据库（如Pinecone或Milvus）存储数据的结构化表现。创建嵌入可以帮助AI快速访问相关信息，从而提供具有上下文的准确答案。
开发专业知识与资源
虽然一些AI平台用户友好，但仍需具备一定的技术专长：
- 基本设置：对于简单的部署，具备基础AI培训的现有IT人员即可。
- 定制开发：更高级的集成需要具备自然语言处理（NLP）技能的数据科学家和机器学习工程师。
对于缺乏内部资源的企业，外部合作或无代码平台（如Google的AppSheet）让用户无需丰富的编码经验便可以开发应用，加速定制工具的创建。
时间和预算考虑
实施AI解决方案需要投入时间和资金：
- 开发时间：基本聊天机器人可以在1-2周内构建，而复杂系统可能需要数月。
- 成本估算：内部开发的预算约为每月$10,000，复杂项目可能总计达到$150,000。订阅模式可以提供更实惠的选择，价格范围从$0到每月$5,000，具体视功能而定。
持续维护
一旦开发完成，定期维护对确保系统的有效性至关重要，维护费用约为每月$5,000。对于金融等受监管行业，内部托管AI可以确保符合安全法规。
最终总结
为了建立一个基本可行的AI基础设施，请考虑以下几点：
- 云存储与数据管理：有效组织和管理您在内网、私有服务器或云平台上的数据。
- 选择合适的LLM：选择满足您运营需求的模型。
- 实施RAG框架：实现动态数据获取和知识库集成。
- 分配开发资源：评估内部专业知识或聘用外部代理以确保成功。
- 准备成本与时间框架：预计初始投资为$15,000至$150,000，开发周期为几周到数月。
- 计划维护：确保定期更新和监控，以保持系统与不断变化的业务目标一致。
通过将这些元素与您的业务目标对齐，您可以创建一个强大的AI解决方案，不仅提高效率，还能自动化任务，同时保持对技术堆栈的控制。
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