Uzņēmumā Mitigate mēs izmantojam šo konceptuālo modeli, lai izveidotu ģeneratīvā mākslīgā intelekta (MI) sistēmas, kas ir piemērotas visiem uzņēmējdarbības veidiem (enterprise-ready).

Esam pētījuši veidus, kā mūsu klientu un partneru organizācijās ieviest lielos valodas modeļus. Tomēr personām, kuras nav tehniski zinošas, var būt grūti saprast, kā visas ģeneratīvā mākslīgā intelekta sastāvdaļas sader kopā, lai izveidotu ražošanai gatavu (production-ready) sistēmu.

Rakstā izklāstīts mūsu ģeneratīvā mākslīgā intelekta tehnoloģiju kopums (Generative AI Tech Stack) – konceptuāls modelis, kas vienkāršo izpratni par ģeneratīvā mākslīgā intelekta risinājumu sastāvdaļām. Tā pamatā ir valodas pamatmodeļi, pievienoti datu un pakalpojumu integrācijas līmeņi, ko noslēdz lietotāja lietojumprogrammas pielāgotai pieredzei. Šis kopums ieskicē uzņēmuma līmeņa ģeneratīvā mākslīgā intelekta galvenos elementus, lai skaidrotu tā izmantošanu uzņēmējdarbībā. Tas palīdz lēmumu pieņēmējiem, tehnoloģiju direktoriem un vadītājiem izprast mākslīgā intelekta potenciālu un ierobežojumus, veicinot uz informāciju balstītas diskusijas par tā iespējām un ētisku izmantošanu organizācijās.

Šī raksta mērķis ir vienkāršs: parādīt, kā ģeneratīvo MI, kas var šķist kā kaut kas maģisks, var izmantot kā praktisku uzņēmējdarbības rīku.

#1. Pamata modeļi: LLM ir ģeneratīvā MI revolūcijas pamatā

Ģeneratīvā MI tehnoloģiju kopums sākas ar lielajiem valodu modeļiem (LLM), piemēram, GPT-4, kas ir apmācīti strādāt ar datu kopām, lai ģenerētu tekstu, kas līdzinās cilvēka radītajam. Tie ir pamata modeļi un ir nepieciešami tādās lietojumprogrammās kā čatboti un satura ģenerēšana. Tomēr dažkārt LLM var ģenerēt neprecīzu informāciju, uzsverot nepieciešamību pēc vairākiem kopuma komponentiem.

LLM var precizēt, izmantojot īpašas datu kopas tādiem uzdevumiem kā produktu pieprasījumi vai kodu ģenerēšana. Šī pielāgošana līdzsvaro starp atvērtā pirmkoda modeļiem, kas nodrošina pilnīgu kontroli un privātumu, bet prasa infrastruktūru, un slēgtā pirmkoda modeļiem, piemēram, GPT-4, kas ir viegli pieejami, bet piedāvā ierobežotu pielāgošanu.

Organizācijas bieži izmanto hibrīdpieeju, apvienojot abus veidus, lai nodrošinātu inovācijas un kontroli. Šis apsvērums ir ļoti svarīgs, plānojot mērogojamus mākslīgā intelekta risinājumus.

Daži no populārākajiem pamata modeļiem: BERT, GPT, AI21 Jurassic, Claude.

#2. Datubāze un datņu līmenis: Iespējot kontekstuālas atbildes

Datubāzes/zināšanu bāzes līmenis ir svarīgs ģeneratīvā mākslīgā intelekta tehnoloģiju kopumā, jo tas nodrošina MI ar reālās pasaules datiem. Datubāzēs tiek glabāti strukturēti dati, piemēram, klientu profili un informācija par produktiem, kas ļauj MI ģenerēt atbilstošas, personalizētas atbildes. Piemēram, čatbots var ieteikt produktus, pamatojoties uz klienta pirkumu vēsturi. Vai arī tas var atbildēt uz jautājumiem par jūsu kolēģiem vai projektiem. Tas var ģenerēt atbildes par visu, kas ir jūsu datubāzēs un dokumentos.

Zināšanu bāzes papildina pamata modeļus ar faktiem, noteikumiem un ontoloģiju, novēršot neprecizitātes. Tām nepieciešama efektīva vektoru līdzības meklēšana, lai sasaistītu jēdzienus un iegūtu kontekstu.

Šis līmenis nodrošina, ka mākslīgā intelekta atbildes ir balstītas uz faktiem un kontekstuāli precīzas, tādējādi palielinot to lietderību un uzticamību.

Dažas no populārākajām vektoru datubāzēm: Pinecone, Chroma, Elastic, Milvus, Redis

#3. Orķestrēšanas līmenis apvieno datus un pakalpojumus

Orķestrēšanas līmenis, kas ģeneratīvā mākslīgā intelekta tehnoloģiju kopuma atrodas virs datubāzes līmeņa, integrē datus un pakalpojumus mākslīgā intelekta kontekstos. Tas reāllaikā piekļūst datubāzēm un API, uzlabojot MI kontekstu ar pielāgotu informāciju, lai nodrošinātu atbilstošas atbildes.

Piemēram, e-komercijas rīks var apvienot lietotāja pārlūkošanas datus, krājumus un cenas no dažādiem avotiem, lai ieteiktu atbilstošus produktus. Šis līmenis arī pārveido datus, piemēram, e-pastus, MI piemērotos vektoru formātos un piesaista ārējās API, lai iegūtu papildu kontekstu, piemēram, apstiprinājumu vai uzņēmējdarbības loģiku.

Pārvaldot datu un pakalpojumu integrāciju, orķestrēšanas līmenis nodrošina personalizētas, kontekstam pielāgotas MI sistēmas atbildes.

Daži no populārākajiem ietvariem: Langchain, LlamaIndex

#4. Darbplūsmas līmenis: Veido vērtību uzņēmējdarbībai

Darbplūsmas līmenis ģeneratīvā MI tehnoloģiju kopumā izstrādā mākslīgā intelekta plūsmas konkrētām lietojumprogrammām, apvienojot atkārtoti lietojamus elementus. Tas ietver labāko praksi drošības, precizitātes un kļūdu apstrādes jomā, radot uzticamas darbplūsmas.

Piemēram, satura moderēšanas darbplūsmās var integrēt tādus soļus kā cilvēka veikta apstiprināšana un sagatavotas uzvednes, lai nodrošinātu vadlīniju ievērošanu. Šajās darbplūsmās ir apvienoti mākslīgā intelekta modeļi un metodes, lai nodrošinātu uzticamus, "no gala līdz galam" procesus.

Šajā līmenī galvenā loma ir uzvedņu inženieriem, kuri izstrādā un pilnveido darbplūsmas, apvienojot dažādus mākslīgā intelekta modeļus un metodes. Viņi veido loģikas plūsmas, kas pārvēršas par atkārtoti lietojamiem moduļiem, kuriem var piekļūt no augstāk esošā lietojumprogrammu līmeņa, izmantojot API galapunktus.

Šis līmenis pārveido atsevišķus MI modeļus par vienotām sistēmām, kas risina reālās ražošanas vajadzības, padarot visu sistēmu noturīgāku un efektīvāku nekā tās atsevišķas daļas.

#5. UX/UI līmenis: Nodrošina MI pieejamību ikdienas lietotājiem

Lietojumprogrammu jeb lietotāja pieredzes (UX) līmenis ir ģeneratīvā MI tehnoloģiju kopuma augšdaļā, koncentrējoties uz MI integrēšanu, lai izveidotu intuitīvas lietotāja saskarnes. Sākotnēji ģeneratīvā MI lietojumprogrammas bija uz tekstu balstītas, taču šis līmenis paplašinās, iekļaujot balss, redzes un sarunu lietotņu saskarnes (tērzētavas).

Kā piemērus var minēt lietojumprogrammas ar grafiskām saskarnēm, ar balsi aktivizētām uzvednēm un attēlu atpazīšanas iespējām. Čatboti un tērzēšanas aģenti ir piemēri šiem dabiskajiem UX dizainiem, kas ļauj lietotājiem mijiedarboties tā, it kā viņi runātu ar cilvēku.

Lietojumprogrammu līmeņa mērķis ir padarīt MI mijiedarbību nevainojamu un intuitīvu, par prioritāti izvirzot uz lietotāju orientētu dizainu, lai mazinātu plaisu starp cilvēku un mašīnu. Iekļaujot daudzveidīgas saskarnes, šis līmenis pilnībā atraisa ģeneratīvā MI potenciālu, padarot to pieejamu un noderīgu galalietotājiem.

Modelis piedāvā pamatprincipu ietvaru, lai izprastu ģeneratīvā MI arhitektūru. Tomēr tā ir abstrakcija ar ierobežojumiem, un tā būtu jāizmanto kā diskusiju pamats, nevis stingra vadlīnija. Līdz ar praktiskās pieredzes pieaugumu attīstīsies gan modelis, gan ar to saistītā labākā prakse.

Ir kāds uzdevums mākslīgajam intelektam? Sazinieties ar mums!