本文介紹了構(gòu)建端到端生產(chǎn)級(jí)GenAI應(yīng)用的參考架構(gòu)模型现拒，涵蓋了從UI/UX設(shè)計(jì)到多代理系統(tǒng)的各個(gè)方面萄传，涉及AI模型的準(zhǔn)備、調(diào)優(yōu)花嘶、服務(wù)以及治理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。原文: The GenAI Reference Architecture

本文將介紹構(gòu)建端到端 GenAI 應(yīng)用的主要架構(gòu)構(gòu)件和藍(lán)圖蹦漠，以便為生產(chǎn)做好準(zhǔn)備椭员，并且提出了幾個(gè)在實(shí)施和設(shè)計(jì)基于 LLM 的應(yīng)用時(shí)需要注意的關(guān)鍵事項(xiàng)。

在目標(biāo)架構(gòu)中選擇 GenAI 組件的 AI 成熟度：需要確定自己在 AI 成熟度頻譜中處于什么位置笛园，以及應(yīng)該處于什么位置隘击，以便實(shí)施可支持生成式應(yīng)用業(yè)務(wù)用例架構(gòu)。因此研铆，并不一定需要為每個(gè)應(yīng)用提供所有架構(gòu)組件埋同，而是可以根據(jù)項(xiàng)目、業(yè)務(wù)線或組織的成熟度棵红，在這些架構(gòu)組件中進(jìn)行選擇凶赁。所有這些體系架構(gòu)構(gòu)建塊或組件都可以通過本文提供的模式來構(gòu)建。請(qǐng)記住逆甜，模式生成體系架構(gòu)（在這種情況下是微體系架構(gòu)虱肄，或者是設(shè)計(jì)和構(gòu)建基于 LLM 的應(yīng)用程序的特定部分所必需的體系架構(gòu)構(gòu)建塊）。此外交煞，本文還將提供生成式人工智能成熟度模型咏窿，幫助你了解自己在 LLM 方面的成熟度和先進(jìn)性，以便成功實(shí)施應(yīng)用素征。

在架構(gòu)組件中選擇模式集嵌。比方說，你需要提示工程稚茅、選擇后端 LLM（例如纸淮，谷歌 Gemini）并為模型提供服務(wù)，需要檢索增強(qiáng)亚享，因此實(shí)際上成熟度為 3 級(jí)（參見生成式 AI 成熟度模型）咽块。重要的是要記住，即使現(xiàn)在知道目標(biāo)成熟度是構(gòu)建具有 3 級(jí)檢索增強(qiáng)生成能力的應(yīng)用欺税，也有很多方法來實(shí)現(xiàn)架構(gòu)中的 RAG 組件侈沪。因此揭璃，我們將此組件視為可以在不同復(fù)雜度級(jí)別上設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的模式。說的更詳細(xì)一點(diǎn)亭罪，RAG 可以實(shí)現(xiàn)為基本 RAG瘦馍、中級(jí) RAG、高級(jí) RAG 或自動(dòng)化 RAG应役。因此情组，即使知道該架構(gòu)組件的目標(biāo)成熟度級(jí)別，仍然需要決定實(shí)現(xiàn)該模式的具體細(xì)節(jié)箩祥。

預(yù)測(cè)式 AI院崇、生成式 AI 和數(shù)據(jù)管道都是公平競(jìng)爭(zhēng)的。需要注意的是袍祖，生成式 AI 將包括傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)式 AI 以及數(shù)據(jù)攝取底瓣、清理、網(wǎng)格蕉陋、管道等模式捐凭。隨著生成式 AI 的發(fā)展和普及，重要的是要將該領(lǐng)域理解為一系列模式凳鬓，這些模式由問題-解決方案對(duì)組成茁肠，具有特定的背景、能力或權(quán)衡村视，以及需要做出的考慮官套。在應(yīng)用模式（即模式的解決方案部分）之后，總會(huì)產(chǎn)生一些后果：并不是問題空間中的每一種問題都能通過對(duì)該架構(gòu)組件應(yīng)用模式而得到解決蚁孔。因此，有些問題將無法解決惋嚎，仍然需要應(yīng)用其他模式或技術(shù)來解決這些問題杠氢。本文將提供一個(gè)章節(jié)來說明由此產(chǎn)生的后果，并參考其他可能有用的模式另伍。其中一些模式我們已在此詳細(xì)闡述鼻百，另一些則是常見的、相當(dāng)直觀的模式摆尝，可以在文獻(xiàn)中查找參考資料温艇，以便實(shí)施這些模式。

有了這些初步考慮堕汞，我們就可以深入了解參考架構(gòu)的每一個(gè)架構(gòu)組件勺爱，對(duì)它們進(jìn)行總體探討，然后從模式的角度進(jìn)行審視讯检。

UI/UX

對(duì)話式 UI琐鲁。對(duì)話式界面利用自然語言處理技術(shù)來實(shí)現(xiàn)類人交互卫旱。Ram 等人在 2020 年發(fā)表的論文[1]討論了對(duì)話式人工智能的進(jìn)展，重點(diǎn)介紹了遷移學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)围段，以改進(jìn)對(duì)話系統(tǒng)顾翼。該論文強(qiáng)調(diào)了自然和情境感知交互對(duì)于增強(qiáng)用戶體驗(yàn)的重要性。

個(gè)性化奈泪。用戶界面?zhèn)€性化包括根據(jù)個(gè)人用戶的偏好和需求定制界面适贸。Kocaballi 等人 2019 年發(fā)表的一篇論文[2]探討了個(gè)性化在基于 AI 的健康干預(yù)中的作用。作者討論了個(gè)性化界面如何提高用戶參與度和對(duì) AI 驅(qū)動(dòng)的建議的依從性涝桅，從而帶來更好的健康結(jié)果取逾。

借助谷歌的 Vertex AI 平臺(tái)，實(shí)際上可以構(gòu)建一種無代碼或低代碼交互的用戶體驗(yàn)苹支，以及全代碼（基于 API）交互砾隅。通過代理生成器平臺(tái)，可以幫助我們實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的搜索债蜜、對(duì)話和應(yīng)用晴埂，并利用企業(yè)存儲(chǔ)庫和數(shù)據(jù)（無論是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）中的專有數(shù)據(jù)立即執(zhí)行檢索增強(qiáng)。這可以通過 Vertex AI 搜索和 Vertex AI 會(huì)話來實(shí)現(xiàn)寻定，以構(gòu)建基于代理的應(yīng)用儒洛，支持客戶代理、員工代理狼速、數(shù)據(jù)代理等會(huì)話代理琅锻。

模式架構(gòu)

問題/挑戰(zhàn)

• 挑戰(zhàn)在于創(chuàng)建直觀、用戶友好的界面向胡，實(shí)現(xiàn)人與 AI 的無縫互動(dòng)恼蓬。這包括設(shè)計(jì)能讓用戶與 AI 系統(tǒng)自然交互的界面，有效利用 AI 系統(tǒng)的能力僵芹。其中一個(gè)關(guān)鍵方面是開發(fā)會(huì)話代理处硬，引導(dǎo)用戶完成任務(wù)，提升整體體驗(yàn)拇派。例如荷辕，幫助用戶瀏覽復(fù)雜企業(yè)應(yīng)用的虛擬助手。

背景

• 用戶通過各種渠道與 AI 互動(dòng)件豌，包括搜索引擎疮方、聊天機(jī)器人和企業(yè)軟件。隨著 AI 融入日常工具茧彤，無縫體驗(yàn)至關(guān)重要骡显。例如，用戶可能會(huì)與 AI 驅(qū)動(dòng)的搜索引擎進(jìn)行交互，然后過渡到會(huì)話代理進(jìn)行更復(fù)雜的查詢蟆盐，從而期待獲得連貫一致的體驗(yàn)承边。

考慮因素/取舍

• 為 AI 設(shè)計(jì) UI/UX 需要在簡(jiǎn)潔性和功能性之間取得平衡。界面應(yīng)易于使用石挂，同時(shí)又能提供強(qiáng)大的 AI 功能博助。其中的權(quán)衡包括在功能有限的簡(jiǎn)單界面和可能讓用戶不知所措的復(fù)雜界面之間做出決定。設(shè)計(jì)精良的界面可以在兩者之間取得平衡痹愚，使用戶能夠高效利用 AI 能力富岳。

解決方案

• 建議開發(fā)統(tǒng)一功能的復(fù)雜用戶界面。例如拯腮，允許用戶搜索企業(yè)數(shù)據(jù)窖式、與會(huì)話代理交互以獲得指導(dǎo)，并為開發(fā)人員提供構(gòu)建和測(cè)試 AI 解決方案空間的界面动壤。這種統(tǒng)一界面可以提高用戶體驗(yàn)和工作效率萝喘。

• 解決方案包括整合先進(jìn)搜索算法和自然語言處理∏戆茫基于自然語言的搜索使用戶能夠通過對(duì)話查詢來查找信息阁簸。會(huì)話代理通過對(duì)話協(xié)助用戶完成任務(wù)并提供指導(dǎo)。這些功能增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)哼丈，降低了復(fù)雜性启妹。

結(jié)果

• 改進(jìn) UI/UX 設(shè)計(jì)可提高用戶對(duì) AI 解決方案的參與度和滿意度。精心設(shè)計(jì)的界面可鼓勵(lì)更廣泛采用 AI 技術(shù)醉旦，提高生產(chǎn)率饶米，并在組織內(nèi)部培養(yǎng)對(duì) AI 技術(shù)的積極看法。

相關(guān)模式

• 對(duì)話式 UI：這種模式的重點(diǎn)是通過會(huì)話代理創(chuàng)建自然的车胡、類似人類的交互檬输，設(shè)計(jì)能理解和響應(yīng)用戶詢問的對(duì)話系統(tǒng)，模擬對(duì)話吨拍。[7]

• 個(gè)性化：根據(jù)用戶偏好褪猛、行為和需求定制 UI/UX。這樣可以創(chuàng)造更直觀羹饰、更吸引人的體驗(yàn)，提高用戶滿意度碳却。[8]

提示工程（Prompt）

模板：提示模板提供了一種指導(dǎo) AI 模型的結(jié)構(gòu)化方法队秩。Liu 等人在 2021 年的一篇論文[3]中提出了一種基于提示的自然語言處理任務(wù)學(xué)習(xí)框架。作者展示了精心設(shè)計(jì)的提示模板如何在各種基準(zhǔn)測(cè)試中顯著提高模型性能昼浦，突出了高效提示工程的重要性馍资。

問題/挑戰(zhàn)

• 目前的挑戰(zhàn)是通過提供精確提示來引導(dǎo) AI 模型生成所需輸出結(jié)果。提示工程涉及確保模型理解任務(wù)并生成預(yù)期響應(yīng)的技術(shù)关噪，這對(duì)語言模型至關(guān)重要鸟蟹，因?yàn)樘崾緯?huì)影響語境和輸出乌妙。

背景

• AI 模型，尤其是大型語言模型建钥，依賴提示來理解和生成文本藤韵。提示的質(zhì)量直接影響模型輸出的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。精心設(shè)計(jì)的提示對(duì)于文本生成熊经、問題解答和語言翻譯等任務(wù)至關(guān)重要泽艘。

考慮因素/取舍

• 詳細(xì)的提示可為 AI 模型提供明確的指導(dǎo)，從而提高準(zhǔn)確性镐依。但是匹涮，過于具體的提示可能會(huì)限制靈活性和創(chuàng)造性。找到適當(dāng)?shù)钠胶恻c(diǎn)可確保模型能夠適應(yīng)各種情況槐壳，同時(shí)產(chǎn)生所需的輸出結(jié)果然低。

解決方案

• 提示工程技術(shù)提供了一種系統(tǒng)方法。包括提示語設(shè)計(jì)务唐，即用特定語言和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提示語雳攘。創(chuàng)建模板可為一致的提示提供框架。測(cè)試包括根據(jù)模型對(duì)提示進(jìn)行評(píng)估绍哎，以確保最佳性能来农。

解決方案詳情

• 提示工程包括了解任務(wù)和所需的輸出。使用提示數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)設(shè)計(jì)和優(yōu)化提示模板崇堰。測(cè)試包括使用不同提示對(duì)模型性能進(jìn)行評(píng)估徙融，以確定最有效的方法并鸵。

提示工程最佳實(shí)踐：擴(kuò)展版

1. 明確并具體

• 舉例說明：試著"解釋氣候變化的原因和影響，重點(diǎn)是對(duì)全球天氣模式和生態(tài)系統(tǒng)的影響"，而不是"告訴我氣候變化"碗旅。這樣就有了明確的方向。

2. 背景規(guī)定

• 舉例說明：對(duì)于寫作任務(wù)收毫，請(qǐng)?jiān)敿?xì)說明所需語氣（正式辰企、非正式）、目標(biāo)受眾（專家蚯斯、普通大眾）和篇幅薄风。

3. 分步說明

• 舉例說明：對(duì)于復(fù)雜的問題解決任務(wù)，可將其分為以下步驟："1.確定問題拍嵌；2.分析潛在原因遭赂；3.提出解決方案；4.評(píng)估最佳解決方案"横辆。

4. 少量學(xué)習(xí)（Few-Shot Learning）

• 舉例說明：如果想讓模型總結(jié)文章撇他，請(qǐng)?jiān)谔峁┰牡耐瑫r(shí)提供一些寫得很好的摘要范例。

5. 思維鏈（Chain-of-Thought，CoT）提示 [22]

• 舉例說明：不要問"法國首都是哪里困肩？"而是問"以埃菲爾鐵塔聞名的國家是哪里划纽？該國最有名的城市是哪里？該城市的首府是哪里锌畸？"

6. 思維樹（Tree-of-Thought勇劣，ToT）提示法 [23]

• 舉例說明：在產(chǎn)生創(chuàng)意想法時(shí)，提示模型探索不同分支蹋绽，如"想法 1：注重可持續(xù)發(fā)展"芭毙、"想法 2：強(qiáng)調(diào)技術(shù)"等。

7. 思維大綱（Outline-of-Thought卸耘，OoT）和其他 X 思維提示 [26]

• 舉例說明：為一篇文章提供結(jié)構(gòu)化提綱退敦，具體說明引言、要點(diǎn)蚣抗、佐證和結(jié)論侈百。

8. ReAct（Reason-Act，理由-行動(dòng)）框架 [24]

• 舉例說明：對(duì)于客戶服務(wù)聊天機(jī)器人來說翰铡，"原因"步驟可能包括分析客戶的詢問钝域，而"行動(dòng)"步驟則包括生成有用的回復(fù)或操作。

9. DSPy 提示工程模板 [25]

DSPy 是一個(gè)基礎(chǔ)模型編程框架锭魔，通過將程序流程與每一步的參數(shù)分離例证，允許用戶構(gòu)建復(fù)雜的系統(tǒng)。該模型通過模塊和優(yōu)化器實(shí)現(xiàn)迷捧，模塊是程序的構(gòu)件织咧，指定輸入和輸出，優(yōu)化器是可以調(diào)整程序的提示和權(quán)重的算法漠秋。DSPy 可用于編譯程序笙蒙，這意味著它可以通過創(chuàng)建有效的提示和更新權(quán)重來提高程序的質(zhì)量。

• 舉例說明：為產(chǎn)品描述創(chuàng)建一個(gè) DSPy 模板庆锦，其中包括產(chǎn)品名稱捅位、功能、優(yōu)點(diǎn)和目標(biāo)受眾的占位符搂抒。

10. 迭代測(cè)試和改進(jìn)：

舉例說明：測(cè)試提示后艇搀，分析模型的輸出結(jié)果，調(diào)整提示措辭求晶、結(jié)構(gòu)或示例中符，以改進(jìn)結(jié)果。

考慮調(diào)整：

• Temperature：調(diào)整模型設(shè)置中的 temperature 參數(shù)誉帅，控制輸出的隨機(jī)性。較低的 temperature 會(huì)產(chǎn)生更一致的反應(yīng)，而較高的 temperature 則會(huì)激發(fā)創(chuàng)造力蚜锨。

• 前 k 抽樣：限制模型在每一步生成過程中從前 k 個(gè)最有可能的詞中進(jìn)行選擇档插，在創(chuàng)造性和連貫性之間取得平衡。

• 模型選擇：為任務(wù)選擇合適的模型亚再。有些模型擅長特定任務(wù)郭膛，如代碼生成或創(chuàng)意寫作。

• 提示語長度：嘗試使用提示語的長度氛悬。雖然詳細(xì)的提示通常很有幫助则剃，但過長的提示有時(shí)會(huì)讓模型感到困惑。

結(jié)果

• 提示工程可使人工智能系統(tǒng)輸出更準(zhǔn)確如捅、更相關(guān)的信息棍现。精心設(shè)計(jì)的提示可以提高模型的理解能力，從而產(chǎn)生符合人類期望和特定應(yīng)用要求的響應(yīng)镜遣。

相關(guān)模式

• 模板化：提示模板提供結(jié)構(gòu)化方法己肮，確保一致性和有效性。模板可指導(dǎo)提示的創(chuàng)建悲关，提高效率和性能谎僻。[7]

• 模型微調(diào)：提示工程與模型微調(diào)密切相關(guān)，兩者都旨在優(yōu)化模型性能寓辱。提示工程側(cè)重于輸入優(yōu)化艘绍，而微調(diào)則調(diào)整模型參數(shù)。[8]

RAG（檢索秫筏、增強(qiáng)诱鞠、生成）

RAG 就是檢索增強(qiáng)生成（Retrieval Augmented Generation）。它可以使用多種技術(shù)跳昼，包括基礎(chǔ) RAG般甲、中級(jí) RAG 和高級(jí) RAG，本文只介紹基礎(chǔ) RAG鹅颊。

RAG 的主題是數(shù)據(jù)擴(kuò)充（Data Enrichment）：RAG 利用數(shù)據(jù)擴(kuò)充和增強(qiáng)來提高提示質(zhì)量敷存。Lewis 等人在 2021 年的一篇論文[5]中提出了一種用于問題解答的檢索增強(qiáng)生成方法。作者展示了從外部知識(shí)源檢索相關(guān)段落如何顯著提高生成答案的準(zhǔn)確性和信息量堪伍。

情境感知是 RAG 的關(guān)鍵目標(biāo)锚烦，RAG 通過使用額外數(shù)據(jù)增強(qiáng)提示來提高模型的語境意識(shí)。Guu 等人在 2020 年的一篇論文[6]中介紹了一種知識(shí)增強(qiáng)語言模型帝雇，該模型可從知識(shí)庫中檢索并整合相關(guān)信息涮俄。作者展示了這種方法如何增強(qiáng)模型生成與上下文相關(guān)且事實(shí)準(zhǔn)確的回復(fù)的能力。

問題/挑戰(zhàn)

• 通過提供更多背景信息尸闸，提高提示質(zhì)量和相關(guān)性彻亲。初始提示可能缺乏足夠數(shù)據(jù)孕锄，導(dǎo)致輸出結(jié)果不理想。RAG 可通過檢索和整合相關(guān)信息來增強(qiáng)提示苞尝，從而解決這一問題畸肆。

背景

• AI 模型，尤其是語言模型宙址，依賴于語境提示轴脐。不完整的提示會(huì)導(dǎo)致不準(zhǔn)確或不完整的回答。RAG 的目的是通過檢索和整合更多數(shù)據(jù)來提供更豐富的語境抡砂。

考慮因素/取舍

• 用附加數(shù)據(jù)來增強(qiáng)提示可改善語境和輸出質(zhì)量大咱。然而，這會(huì)提高處理復(fù)雜性并增大潛在延遲注益。語境的豐富性與生成效率之間需要權(quán)衡碴巾。

解決方案

• RAG（檢索、增強(qiáng)聊浅、生成）可在生成前檢索并整合相關(guān)附加數(shù)據(jù)餐抢，以增強(qiáng)提示。這可確保模型能夠獲得更廣泛的背景信息低匙，從而提高輸出質(zhì)量旷痕。

• 解決方案詳情：RAG 結(jié)合了信息檢索技術(shù)和語言生成技術(shù)。從知識(shí)庫顽冶、文本庫或其他來源檢索相關(guān)數(shù)據(jù)欺抗，然后使用這些數(shù)據(jù)來增強(qiáng)提示，為模型提供更強(qiáng)的語境强重。

結(jié)果

• RAG 通過更豐富的上下文和更高的準(zhǔn)確性改進(jìn)了 AI 輸出绞呈。增強(qiáng)的提示使模型能夠生成更全面、更貼近上下文的響應(yīng)间景。

相關(guān)模式

• 擴(kuò)充數(shù)據(jù)：RAG 是數(shù)據(jù)擴(kuò)充的一種形式佃声，通過檢索和整合附加數(shù)據(jù)來增強(qiáng)輸入。這可以提高對(duì)模型的理解和輸出質(zhì)量倘要。[7]

• 情境意識(shí)：通過使用額外的數(shù)據(jù)來增強(qiáng)提示圾亏，RAG 增強(qiáng)了模型的語境意識(shí)。這使模型能夠生成考慮到更廣泛背景的響應(yīng)封拧。[8]

服務(wù)（Serve）

API 管理：通過 API 服務(wù) AI 模型可實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用程序的無縫集成志鹃。Zaharia 等人 2019 年的一篇論文[7]討論了大規(guī)模部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的挑戰(zhàn)和最佳實(shí)踐。作者強(qiáng)調(diào)了強(qiáng)大的 API 管理對(duì)于高效泽西、可靠的提供 AI 能力的重要性曹铃。

服務(wù)網(wǎng)格：服務(wù)網(wǎng)格架構(gòu)有利于微服務(wù)（包括 AI 服務(wù)）的部署和管理。2020 年捧杉，Amershi 等人的一篇論文[8]探討了服務(wù)網(wǎng)格在 MLOps 中的作用陕见，強(qiáng)調(diào)了它們?cè)诳捎^察性秘血、流量管理和安全性方面對(duì)人工智能部署的益處。

問題/挑戰(zhàn)

• 向最終用戶或系統(tǒng)提供或部署 AI 模型的輸出是 AI 開發(fā)過程中的一個(gè)關(guān)鍵步驟淳玩。

背景

• AI 模型訓(xùn)練完成后直撤，其輸出需要以可用的格式提供，以便為用戶或其他系統(tǒng)提供價(jià)值蜕着。

考慮因素/取舍

• 提供 AI 輸出的速度和可靠性與所需基礎(chǔ)設(shè)施的成本和復(fù)雜性之間存在權(quán)衡。

解決方案

• 實(shí)施服務(wù)層红柱，托管 AI 模型承匣，并通過 API 公開其功能，使應(yīng)用程序能夠訪問和集成 AI 能力锤悄。

• 解決方案詳情：

  • 可選擇批量或在線服務(wù)：批量服務(wù)包括向模型提供大量數(shù)據(jù)韧骗，并將輸出寫入表格，通常是作為計(jì)劃作業(yè)執(zhí)行零聚。
  • 在線服務(wù)通過端點(diǎn)部署模型袍暴，使應(yīng)用程序能夠以較低的延遲發(fā)送請(qǐng)求并接收快速響應(yīng)。
  • 利用亞馬遜隶症、微軟政模、谷歌和 IBM 等公司提供的工具和服務(wù)，簡(jiǎn)化部署流程蚂会。
  • 考慮使用可自動(dòng)創(chuàng)建工作流的先進(jìn)工具來構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型服務(wù)淋样。
  • 結(jié)果：最終用戶能及時(shí)、可靠的獲得 AI 生成的內(nèi)容或服務(wù)胁住，且格式易于集成和使用趁猴。

相關(guān)模式：API 管理、服務(wù)網(wǎng)格

適應(yīng)性（Adapt）

模塊化：模塊化 AI 組件提高了適應(yīng)性和可重用性彪见。Li 等人在 2021 年發(fā)表的一篇論文[9]中提出了模塊化深度學(xué)習(xí)框架儡司，可為各種任務(wù)組合可重用模塊，展示了模塊化如何提高 AI 模型在不同領(lǐng)域的靈活性和可移植性余指。

系統(tǒng)集成：將 AI解決方案與現(xiàn)有系統(tǒng)集成對(duì)于無縫采用至關(guān)重要捕犬。2020 年，Paleyes 等人在一篇論文[10]中討論了將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到生產(chǎn)系統(tǒng)中的挑戰(zhàn)和策略浪规，強(qiáng)調(diào)了標(biāo)準(zhǔn)化接口和強(qiáng)大的集成流水線對(duì)于成功部署 AI 的重要性或听。

問題/挑戰(zhàn)

• AI 解決方案需要適應(yīng)不同使用案例和環(huán)境，以滿足不同的用戶需求和期望笋婿。

背景：

• 隨著 AI 不斷發(fā)展和普及誉裆，AI 解決方案必須具有多功能性和靈活性，以處理各種功能并與現(xiàn)有系統(tǒng)無縫集成缸濒。

考慮因素/取舍：

• 開發(fā)可適應(yīng)不同使用情況的靈活的 AI 解決方案與針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行專門優(yōu)化之間存在權(quán)衡足丢。

解決方案：

• 通過開發(fā)可與不同系統(tǒng)集成的模塊化組件和連接器粱腻，擴(kuò)展和提煉 AI 解決方案。

• 持續(xù)評(píng)估 AI 解決方案在各種環(huán)境和使用案例中的性能斩跌。

解決方案詳情：

• 采用自適應(yīng) AI 解決方案绍些，這些解決方案可以從新數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并隨著時(shí)間的推移不斷自我完善耀鸦，在進(jìn)行更新時(shí)無需密集編程和手動(dòng)編碼柬批。

• 利用持續(xù)學(xué)習(xí)模式，使 AI 系統(tǒng)變得更加高效袖订、可擴(kuò)展和可持續(xù)氮帐。

• 利用數(shù)據(jù)科學(xué)人員幫助解析數(shù)據(jù)集中的見解，并提供后續(xù)預(yù)測(cè)洛姑、建議和預(yù)計(jì)結(jié)果上沐。

結(jié)果

• AI 解決方案堅(jiān)固耐用、適應(yīng)性強(qiáng)楞艾，能夠滿足各種企業(yè)環(huán)境和用戶需求参咙，提高客戶滿意度和靈活性。

相關(guān)模式

• 模塊化硫眯、系統(tǒng)集成蕴侧。

準(zhǔn)備和優(yōu)化數(shù)據(jù)與模型

準(zhǔn)備和優(yōu)化數(shù)據(jù)與模型是開發(fā)有效 AI 解決方案的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。高效的數(shù)據(jù)管道在這一過程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用舟铜，可以完成必要的數(shù)據(jù)清理戈盈、整合和特征工程任務(wù)。Polyzotis 等人 2019 年發(fā)表的論文[11]對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)進(jìn)行了全面調(diào)查谆刨，強(qiáng)調(diào)了精心設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)管道在 AI 工作流中的重要性塘娶。除了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，超參數(shù)優(yōu)化也是提高模型性能的重要步驟痊夭。

Li 等人[12]在 2020 年的一篇論文中介紹了基于貝葉斯優(yōu)化的高效超參數(shù)優(yōu)化框架刁岸，展示了自動(dòng)優(yōu)化如何在減少人工干預(yù)的同時(shí)顯著提高模型的準(zhǔn)確性。此外她我，針對(duì)特定任務(wù)或領(lǐng)域?qū)︻A(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)已被證明是提高模型性能的有效方法虹曙。

Howard 和 Ruder [4] 在 2020 年的一篇論文中介紹了微調(diào)語言模型的技術(shù)，展示了辨別性微調(diào)（discriminative fine-tuning）和斜三角學(xué)習(xí)率（slanted triangular learning rates）如何在最大限度降低計(jì)算成本的同時(shí)番舆，大幅提高下游任務(wù)的性能酝碳。通過關(guān)注數(shù)據(jù)和模型準(zhǔn)備的這些關(guān)鍵方面，AI 從業(yè)者可以為各種應(yīng)用開發(fā)出更準(zhǔn)確恨狈、更高效疏哗、更量身定制的解決方案。

下面是子模式禾怠。

數(shù)據(jù)管道（Data Pipeline）：高效的數(shù)據(jù)管道對(duì)于為 AI 模型準(zhǔn)備數(shù)據(jù)至關(guān)重要返奉。Polyzotis 等人 2019 年的一篇論文[11]對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)進(jìn)行了調(diào)查贝搁。作者討論了數(shù)據(jù)清理、整合和特征工程的各種技術(shù)芽偏，強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)管道在 AI 工作流中的關(guān)鍵作用雷逆。

超參數(shù)優(yōu)化（Hyperparameter Optimization）：調(diào)整超參數(shù)對(duì)優(yōu)化模型性能至關(guān)重要。Li 等人 2020 年的論文[12]介紹了基于貝葉斯優(yōu)化的高效超參數(shù)優(yōu)化框架污尉。作者展示了自動(dòng)超參數(shù)優(yōu)化如何顯著提高模型準(zhǔn)確性并減少人工干預(yù)膀哲。

模型微調(diào)（Model Fine-Tuning）：微調(diào)包括根據(jù)特定任務(wù)或領(lǐng)域調(diào)整預(yù)訓(xùn)練模型。Howard 和 Ruder 于 2020 年發(fā)表的論文[4]介紹了對(duì)語言模型進(jìn)行微調(diào)的技術(shù)十厢，如判別微調(diào)和斜三角學(xué)習(xí)率等太。作者展示了微調(diào)如何在降低計(jì)算成本的同時(shí)大幅提高模型在下游任務(wù)中的性能。

數(shù)據(jù)生成（Synthetic Data Generation）：數(shù)據(jù)生成包括創(chuàng)建人工數(shù)據(jù)蛮放，模擬真實(shí)世界數(shù)據(jù)的特征和統(tǒng)計(jì)屬性。這一過程依賴于能捕捉真實(shí)數(shù)據(jù)中潛在模式奠宜、分布和關(guān)系的算法和模型包颁。通過生成合成數(shù)據(jù)，研究人員和開發(fā)人員可以擴(kuò)充現(xiàn)有數(shù)據(jù)集压真，填補(bǔ)數(shù)據(jù)空白娩嚼，并創(chuàng)建新的訓(xùn)練場(chǎng)景，而這些場(chǎng)景僅靠真實(shí)數(shù)據(jù)是無法實(shí)現(xiàn)的滴肿。

數(shù)據(jù)生成對(duì)微調(diào) LLM 的重要性

數(shù)據(jù)擴(kuò)充（Data Augmentation）：現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)集往往存在類別不平衡或針對(duì)某些情況的代表性有限的問題岳悟。數(shù)據(jù)生成可用于增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，通過創(chuàng)建新示例來平衡類別分布并涵蓋代表性不足的情況泼差，這樣就能生成在不同任務(wù)和場(chǎng)景中表現(xiàn)出色的更穩(wěn)健贵少、更通用的 LLM。

數(shù)據(jù)隱私與安全（Data Privacy and Security）：在許多應(yīng)用中堆缘，真實(shí)數(shù)據(jù)可能包含敏感信息或個(gè)人身份信息 (PII)滔灶。數(shù)據(jù)生成允許研究人員創(chuàng)建既能保留真實(shí)數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計(jì)屬性，又能確保隱私和安全的數(shù)據(jù)集吼肥。通過在生成數(shù)據(jù)上訓(xùn)練 LLM录平，可大大降低暴露敏感信息的風(fēng)險(xiǎn)。

探索罕見或危險(xiǎn)場(chǎng)景（Exploration of Rare or Dangerous Scenarios）：真實(shí)數(shù)據(jù)可能缺乏罕見或危險(xiǎn)事件的實(shí)例缀皱，這使得訓(xùn)練 LLM 有效處理此類情況時(shí)具有挑戰(zhàn)性斗这。數(shù)據(jù)生成可以創(chuàng)建現(xiàn)實(shí)生活中難以或無法收集到的場(chǎng)景，如極端天氣事件啤斗、事故或網(wǎng)絡(luò)攻擊表箭。通過在訓(xùn)練過程中讓 LLM 接觸這些合成場(chǎng)景，可以提高理解和應(yīng)對(duì)此類事件的能力争占。

成本和時(shí)間效率（Cost and Time Efficiency）：收集和標(biāo)注大量真實(shí)數(shù)據(jù)是耗時(shí)且昂貴的過程燃逻。數(shù)據(jù)生成通過自動(dòng)化數(shù)據(jù)創(chuàng)建過程序目，提供了經(jīng)濟(jì)高效的替代方法，使研究人員和開發(fā)人員能夠快速迭代和試驗(yàn)不同訓(xùn)練場(chǎng)景伯襟，從而加快模型的開發(fā)和改進(jìn)猿涨。

定制和控制（Customization and Control）：數(shù)據(jù)生成可對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行高度定制和控制。研究人員可以微調(diào)數(shù)據(jù)生成模型的參數(shù)姆怪，以創(chuàng)建滿足特定要求的數(shù)據(jù)集叛赚，例如控制生成示例的多樣性、復(fù)雜性或難度稽揭，這樣就能針對(duì)特定應(yīng)用或領(lǐng)域?qū)?LLM 進(jìn)行有針對(duì)性的微調(diào)俺附。

倫理考量

雖然數(shù)據(jù)生成具有顯著優(yōu)勢(shì)，但考慮其所涉及的倫理問題也至關(guān)重要溪掀。應(yīng)負(fù)責(zé)任事镣、透明的使用生成數(shù)據(jù)，確保不會(huì)延續(xù)真實(shí)數(shù)據(jù)中存在的偏見或錯(cuò)誤表述揪胃。此外璃哟，還必須驗(yàn)證生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量和代表性，以確保其符合所要模擬的真實(shí)世界數(shù)據(jù)的特征喊递。

問題/挑戰(zhàn)

• 準(zhǔn)備和優(yōu)化數(shù)據(jù)和模型對(duì)于實(shí)現(xiàn)最佳性能和特定用例的相關(guān)性至關(guān)重要随闪。

背景

• 原始數(shù)據(jù)通常需要清理和準(zhǔn)備，以確保其完整骚勘、一致铐伴、及時(shí)和相關(guān)，需要針對(duì)特定行業(yè)領(lǐng)域和使用案例對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)俏讹。

考慮因素/取舍

• 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和模型調(diào)整的質(zhì)量直接影響 AI 解決方案的性能和準(zhǔn)確性当宴，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不足會(huì)導(dǎo)致 AI 模型做出錯(cuò)誤的決策和結(jié)論。

解決方案

• 通過確保正確的格式化藐石、清理和結(jié)構(gòu)化即供，為機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

• 通過微調(diào)為特定行業(yè)領(lǐng)域和用例定制 AI 模型于微。

解決方案詳情：

• 利用數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具逗嫡，如 OpenAI 的 CLI 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證株依、建議并重新格式化為微調(diào)所需的格式驱证。

• 確保數(shù)據(jù)集涵蓋各種主題、風(fēng)格和格式恋腕，使模型能夠在不同場(chǎng)景下生成連貫且與背景相關(guān)的輸出抹锄。

• 提供足夠數(shù)量的高質(zhì)量訓(xùn)練示例，最好由人類專家審核，以提高微調(diào)模型的性能伙单。

• 增加示例數(shù)量可提高性能获高，因?yàn)閿?shù)據(jù)集越大，模型質(zhì)量通常會(huì)呈線性增長吻育。

結(jié)果

• 量身定制的 AI 解決方案念秧，可針對(duì)特定行業(yè)領(lǐng)域和使用案例發(fā)揮最佳性能，滿足企業(yè)的獨(dú)特需求和要求布疼。

相關(guān)模式

• 數(shù)據(jù)管道摊趾，超參數(shù)優(yōu)化。

落地（Ground）

反饋回路（Feedback Loops）：反饋回路可根據(jù)用戶互動(dòng)情況不斷改進(jìn) AI 模型游两。Breck 等人在 2021 年的一篇論文[13]中討論了反饋回路在負(fù)責(zé)任的 AI 開發(fā)中的重要性砾层，作者強(qiáng)調(diào)了納入用戶反饋如何有助于識(shí)別和減輕 AI 系統(tǒng)中的偏差、錯(cuò)誤和意外后果贱案。

持續(xù)監(jiān)控（Continuous Monitoring）：監(jiān)控生產(chǎn)中的 AI 模型對(duì)于保持性能和檢測(cè)異常情況至關(guān)重要肛炮。Klaise 等人在 2020 年的一篇論文[14]中提出了持續(xù)監(jiān)控機(jī)器學(xué)習(xí)模型的框架，討論了實(shí)時(shí)檢測(cè)概念漂移宝踪、性能下降和數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的技術(shù)铸董。

問題/挑戰(zhàn)

• 確保 AI 產(chǎn)出的準(zhǔn)確性、相關(guān)性和道德合理性對(duì)其有效利用至關(guān)重要肴沫。

背景

• 隨著人工智能系統(tǒng)越來越多地應(yīng)用于關(guān)鍵領(lǐng)域，其產(chǎn)出的相關(guān)性和準(zhǔn)確性直接影響到其實(shí)用性和社會(huì)影響蕴忆。

考慮因素/取舍

• 在實(shí)現(xiàn)高度準(zhǔn)確的 AI 輸出與確保其知識(shí)和能力的廣度之間需要權(quán)衡利弊颤芬。

解決方案

• 實(shí)施評(píng)估和驗(yàn)證機(jī)制，以評(píng)估 AI 產(chǎn)出的質(zhì)量套鹅、性能和偏差站蝠，并將其建立在更多數(shù)據(jù)和驗(yàn)證的基礎(chǔ)上。

解決方案詳情

• 利用自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)檢測(cè) AI 模型中的偏差卓鹿、漂移菱魔、性能問題和異常情況，確保其正常運(yùn)行并符合道德規(guī)范吟孙。

• 建立性能警報(bào)澜倦，以便在模型偏離預(yù)定性能參數(shù)時(shí)及時(shí)干預(yù)。

• 實(shí)施反饋循環(huán)杰妓，以解決用戶的挫折感藻治，讓他們繼續(xù)參與，引導(dǎo)他們獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果巷挥，防止他們陷入困境桩卵。

結(jié)果

• 高質(zhì)量、無偏見的 AI 輸出結(jié)果具有相關(guān)性、準(zhǔn)確性和可信度雏节，可提高用戶滿意度和依賴性胜嗓。

相關(guān)模式

• 反饋回路，持續(xù)監(jiān)控钩乍。

多代理系統(tǒng)（Multi-agent Systems）

多代理系統(tǒng)（MAS）已成為設(shè)計(jì)和實(shí)施復(fù)雜 AI 系統(tǒng)的強(qiáng)大范例辞州。在多代理系統(tǒng)中，多個(gè)智能代理相互協(xié)作件蚕，共同解決單個(gè)代理無法解決的問題孙技。Dorri 等人在 2021 年發(fā)表的論文[19]對(duì) AI 中的多代理系統(tǒng)進(jìn)行了全面調(diào)查，討論了其應(yīng)用排作、挑戰(zhàn)和未來方向牵啦，強(qiáng)調(diào)了多代理系統(tǒng)中協(xié)調(diào)、交流和決策的重要性妄痪，以及在解決大規(guī)模哈雏、分布式問題方面的潛力。

MAS 的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一是確保代理之間的有效合作衫生。Xie 等人 2020 年的一篇論文[20]提出了一種新穎的多代理合作強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架裳瘪，使代理能夠根據(jù)其他代理的行動(dòng)來學(xué)習(xí)和調(diào)整自己的策略，并展示了這種方法如何在復(fù)雜多變的環(huán)境中提高性能和魯棒性罪针。

MAS 的另一重要方面是處理不確定性和不完整信息的能力彭羹。Amato 等人 2019 年的一篇論文[21]討論了多代理系統(tǒng)中不確定性下分散決策的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，介紹了各種技術(shù)泪酱，如部分可觀測(cè)馬爾可夫決策過程和博弈論方法派殷，用于建模和解決 MAS 中的決策問題。

多代理系統(tǒng)已在機(jī)器人墓阀、自動(dòng)駕駛汽車和智能電網(wǎng)等多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用毡惜。通過利用多個(gè)智能代理協(xié)同工作的力量，多代理系統(tǒng)可以開發(fā)出更具彈性斯撮、適應(yīng)性和可擴(kuò)展性的 AI 解決方案经伙。隨著 AI 系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加，多代理系統(tǒng)可能會(huì)在塑造 AI 的未來方面發(fā)揮越來越重要的作用勿锅。

背景

• 多代理系統(tǒng)已成為設(shè)計(jì)和實(shí)施復(fù)雜 AI 系統(tǒng)的強(qiáng)大范例帕膜。在多代理系統(tǒng)中，多個(gè)智能代理相互協(xié)作粱甫，共同解決單個(gè)代理無法解決的問題泳叠。

• 大型語言模型（LLM）在自然語言理解和生成方面表現(xiàn)出了卓越的能力。然而茶宵，隨著任務(wù)的復(fù)雜性和對(duì)專業(yè)知識(shí)需求的增加危纫，在 LLM 中利用多代理系統(tǒng)可以帶來更高效、更有效的解決方案。

問題/挑戰(zhàn)

• 設(shè)計(jì)有效的多代理系統(tǒng)需要解決代理之間的協(xié)調(diào)种蝶、溝通和決策等難題契耿。確保合作、處理不確定性和不完整信息是多代理系統(tǒng)取得成功的關(guān)鍵螃征。

• 將多代理系統(tǒng)集成到 LLM 中會(huì)帶來各種挑戰(zhàn)搪桂，如協(xié)調(diào)多個(gè)專門的語言模型、實(shí)現(xiàn)代理之間的有效通信和知識(shí)共享盯滚，以及確保生成的輸出結(jié)果協(xié)調(diào)一致踢械。

考慮因素/取舍

• 多代理系統(tǒng)的復(fù)雜性與其解決大規(guī)模分布式問題的能力之間存在權(quán)衡。平衡單個(gè)代理的自主性與協(xié)調(diào)和協(xié)作的需要對(duì)于實(shí)現(xiàn)最佳性能至關(guān)重要魄藕。

• 在 LLM 中實(shí)施多代理系統(tǒng)内列，需要平衡專業(yè)知識(shí)的優(yōu)勢(shì)與代理間協(xié)調(diào)和通信的開銷。取得適當(dāng)?shù)钠胶鈱?duì)于優(yōu)化性能背率、保持生成語言的流暢性和連貫性至關(guān)重要话瞧。

解決方案

• 開發(fā)多代理系統(tǒng)，利用多個(gè)智能代理共同解決復(fù)雜問題的能力寝姿。在代理之間實(shí)施有效協(xié)調(diào)交排、溝通和決策的技術(shù)。

• 為 LLM 開發(fā)多代理架構(gòu)饵筑，允許多個(gè)專業(yè)語言模型協(xié)作和共享知識(shí)埃篓。在代理之間實(shí)施有效的通信、協(xié)調(diào)和決策技術(shù)根资，以實(shí)現(xiàn)無縫集成和最佳性能都许。

解決方案詳情

• 利用合作式多代理強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，如 Xie 等人提出的框架[20]嫂冻，使代理能夠根據(jù)其他代理的行動(dòng)來學(xué)習(xí)和調(diào)整自己的策略。

• 應(yīng)用 Amato 等人[21]所討論的部分可觀測(cè)馬爾可夫決策過程和博弈論方法等技術(shù)塞椎，來模擬和解決不確定性和不完全信息下的 MAS 決策問題桨仿。

• 利用 MAS 在機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車和智能電網(wǎng)等各個(gè)領(lǐng)域的潛力案狠，開發(fā)更具彈性服傍、適應(yīng)性和可擴(kuò)展性的 AI 解決方案。

基于 LLM 的代理

• 利用分級(jí)式多代理框架骂铁，由上級(jí)代理協(xié)調(diào)下級(jí)專門代理的行動(dòng)吹零，確保生成的結(jié)果協(xié)調(diào)一致。

• 實(shí)施通信協(xié)議拉庵，使代理能夠共享相關(guān)信息灿椅，如上下文、意圖和生成的輸出結(jié)果，從而實(shí)現(xiàn)有效協(xié)作和知識(shí)共享茫蛹。

• 采用聯(lián)合學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)操刀，使代理能夠相互學(xué)習(xí)，高效適應(yīng)新任務(wù)和新領(lǐng)域婴洼。

結(jié)果

• 與單個(gè)代理相比骨坑，多代理系統(tǒng)能夠幫助開發(fā)人工智能解決方案，更有效地解決復(fù)雜的分布式問題柬采。通過促進(jìn)代理之間的協(xié)調(diào)欢唾、交流和決策，多代理系統(tǒng)可以提高動(dòng)態(tài)環(huán)境中的性能粉捻、穩(wěn)健性和適應(yīng)性礁遣。

• LLM 中的多代理系統(tǒng)能夠生成更加連貫、與上下文相關(guān)和專業(yè)的語言輸出杀迹。通過利用多個(gè)專業(yè)代理的專業(yè)知識(shí)亡脸，LLM 可以更有效、更高效地處理復(fù)雜任務(wù)树酪，從而提高性能浅碾，改善用戶體驗(yàn)。

相關(guān)模式

• 分布式控制（Decentralized Control）：MAS 通常采用分布式控制架構(gòu)续语，允許代理自主決策垂谢，同時(shí)與其他代理協(xié)調(diào)以實(shí)現(xiàn)共同目標(biāo)。

• 群體智能（Swarm Intelligence）：MAS 可以表現(xiàn)出群體智能疮茄，即代理之間的簡(jiǎn)單互動(dòng)會(huì)在系統(tǒng)層面產(chǎn)生復(fù)雜的智能行為滥朱。

• 模塊化架構(gòu)（Modular Architectures）：LLM 中的多代理系統(tǒng)可使用模塊化架構(gòu)來實(shí)現(xiàn)，其中每個(gè)代理都是自足的模塊力试，具有特定的功能徙邻，可以輕松擴(kuò)展和適應(yīng)新的任務(wù)。

• 協(xié)作學(xué)習(xí)（Collaborative Learning）：多代理 LLM 中的代理可以進(jìn)行協(xié)作學(xué)習(xí)畸裳，可以分享知識(shí)并相互學(xué)習(xí)缰犁，以提高各自以及整體性能。

將多代理系統(tǒng)集成到大語言模型中怖糊，為生成高質(zhì)量帅容、專業(yè)化的語言輸出提供了新的可能性。通過實(shí)現(xiàn)多個(gè)專業(yè)代理之間的有效協(xié)調(diào)伍伤、溝通和知識(shí)共享并徘，LLM 可以更高效的處理復(fù)雜任務(wù)，為更先進(jìn)扰魂、更智能的語言應(yīng)用鋪平道路麦乞。

治理（Govern）

AI 道德（Ethical AI）：治理 AI 系統(tǒng)需要確保遵守道德原則和法規(guī)蕴茴。Floridi 等人于 2021 年發(fā)表的論文[15]提出了 AI 倫理治理框架。作者討論了 AI 開發(fā)和部署中透明度路幸、問責(zé)制和公平性的重要性荐开，強(qiáng)調(diào)了治理在促進(jìn)負(fù)責(zé)任的 AI 實(shí)踐中的作用。

合規(guī)管理（Compliance Management）：合規(guī)管理確保 AI 系統(tǒng)遵守法律法規(guī)要求简肴。Bughin 等人在 2020 年發(fā)表的一篇論文[16]中探討了 AI 的監(jiān)管環(huán)境晃听，并討論了管理合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的策略。作者強(qiáng)調(diào)砰识，需要積極主動(dòng)進(jìn)行合規(guī)管理能扒，以駕馭圍繞 AI 不斷演變的法律和道德框架。

問題/挑戰(zhàn)

• 隨著 AI 系統(tǒng)變得越來越強(qiáng)大和普遍辫狼，以負(fù)責(zé)任和合乎道德的方式對(duì)其進(jìn)行管理初斑，對(duì)于防止?jié)撛诘膫χ陵P(guān)重要甫菠。

背景

• AI 系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生重大的社會(huì)影響蔫耽，影響個(gè)人權(quán)利、隱私和尊嚴(yán)遂蛀。治理可確保 AI 系統(tǒng)在道德和法律界限內(nèi)運(yùn)行真椿。

考慮因素/取舍

• 強(qiáng)大的 AI 管理可能會(huì)增加開發(fā)和部署過程的復(fù)雜性鹃答，但對(duì)于維護(hù)用戶信任和遵守法規(guī)卻至關(guān)重要。

解決方案

• 實(shí)施負(fù)責(zé)任的 AI 治理層突硝，包括公正的安全檢查测摔、陳述檢查和監(jiān)督機(jī)制。

解決方案詳情

• 建立多學(xué)科治理政策和框架解恰，讓來自技術(shù)锋八、法律、道德和商業(yè)領(lǐng)域的利益相關(guān)者參與其中护盈，以指導(dǎo) AI 的發(fā)展并應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)挟纱。

• 確保 AI 系統(tǒng)尊重和維護(hù)隱私權(quán)、數(shù)據(jù)保護(hù)和安全腐宋，以保護(hù)個(gè)人信息樊销。

• 實(shí)施持續(xù)監(jiān)測(cè)和評(píng)估 AI系統(tǒng)的機(jī)制，確保遵守道德規(guī)范和法律法規(guī)脏款。

• 利用可視化儀表板的實(shí)時(shí)更新和直觀的健康評(píng)分指標(biāo)，輕松監(jiān)控 AI 系統(tǒng)的狀態(tài)和性能裤园。

結(jié)果

• AI 系統(tǒng)在道德和法律界限內(nèi)運(yùn)行撤师，尊重個(gè)人權(quán)利和隱私，維護(hù)用戶信任拧揽，從而促進(jìn)社會(huì)接受和采用剃盾。

相關(guān)模式

• AI 道德腺占，合規(guī)管理。

MLOps

持續(xù)部署：MLOps 可實(shí)現(xiàn) AI 模型的持續(xù)部署痒谴，從而實(shí)現(xiàn)快速更新和改進(jìn)衰伯。Alla 和 Adari 在 2020 年的一篇論文[17]中討論了 MLOps 的原則和實(shí)踐，強(qiáng)調(diào)了持續(xù)集成和部署（CI/CD）管道對(duì)于高效模型更新和推出的重要性积蔚。

實(shí)時(shí)監(jiān)控：實(shí)時(shí)監(jiān)控對(duì)于確保 AI 模型在生產(chǎn)中的性能和可靠性至關(guān)重要意鲸。2021 年，Sambasivan 等人撰寫的論文[18]對(duì)監(jiān)控機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的挑戰(zhàn)和最佳實(shí)踐進(jìn)行了研究尽爆，討論了實(shí)時(shí)監(jiān)控對(duì)于檢測(cè)和緩解問題怎顾、確保 AI 模型順利運(yùn)行的重要性。

問題/挑戰(zhàn)

• 要將機(jī)器學(xué)習(xí)模型投入使用漱贱，就必須將其從開發(fā)階段過渡到生產(chǎn)階段槐雾，這需要精心的規(guī)劃和執(zhí)行。

背景

• MLOps幅狮，即機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維募强，旨在簡(jiǎn)化將機(jī)器學(xué)習(xí)模型投入生產(chǎn)和高效維護(hù)的流程。

考慮因素/取舍

• AI 模型的生產(chǎn)性能與部署和更新速度之間存在權(quán)衡崇摄。

解決方案

• 協(xié)調(diào)持續(xù)集成和部署（CI/CD）流水線擎值，集成并監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、預(yù)測(cè)性和生成性 AI 組件配猫。

解決方案詳情

• 采用 MLOps 方法幅恋，加強(qiáng)數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師和 IT 專業(yè)人員之間的協(xié)作泵肄，加快模型開發(fā)和生產(chǎn)捆交。

• 利用自動(dòng)化測(cè)試和驗(yàn)證實(shí)踐來提高機(jī)器學(xué)習(xí)工件的質(zhì)量，并在 ML 項(xiàng)目中貫徹敏捷原則腐巢。

• 將 MLOps 應(yīng)用于從模型生成和協(xié)調(diào)到健康品追、診斷、管理和業(yè)務(wù)指標(biāo)的整個(gè) ML 生命周期冯丙。

結(jié)果

• AI 模型在生產(chǎn)環(huán)境中平穩(wěn)運(yùn)行肉瓦，停機(jī)時(shí)間最短，確保性能可靠高效胃惜。

相關(guān)模式

• 持續(xù)部署泞莉、實(shí)時(shí)監(jiān)控

參考資料

[1] Ram, A., et al. (2020). Conversational AI: Advances and Challenges. arXiv preprint arXiv:2005.01411.

[2] Kocaballi, A. B., et al. (2019). The Role of Personalization in AI-based Health Interventions. arXiv preprint arXiv:1908.01739.

[3] Liu, X., et al. (2021). A Prompt-based Learning Framework for Natural Language Processing. arXiv preprint arXiv:2102.12206.

[4] Howard, J., & Ruder, S. (2020). Fine-tuned Language Models for Text Classification. arXiv preprint arXiv:2012.08904.

[5] Lewis, P., et al. (2021). Retrieval-Augmented Generation for Question Answering. arXiv preprint arXiv:2101.05779.

[6] Guu, K., et al. (2020). REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-training. arXiv preprint arXiv:2002.08909.

[7] Zaharia, M., et al. (2019). Challenges and Best Practices in Deploying Machine Learning Models at Scale. arXiv preprint arXiv:1909.06353.

[8] Amershi, S., et al. (2020). MLOps: Practices for Efficient and Robust Machine Learning in Production. arXiv preprint arXiv:2006.12241.

[9] Li, J., et al. (2021). Modular Deep Learning: A Survey. arXiv preprint arXiv:2103.01475.

[10] Paleyes, A., et al. (2020). Challenges in Deploying Machine Learning: A Survey of Case Studies. arXiv preprint arXiv:2012.01743.

[11] Polyzotis, N., et al. (2019). Data Management Challenges in Production Machine Learning. arXiv preprint arXiv:1905.08674.

[12] Li, L., et al. (2020). Efficient Hyperparameter Optimization with Bayesian Optimization. arXiv preprint arXiv:2010.01708.

[13] Breck, E., et al. (2021). The Importance of Feedback Loops in Responsible AI Development. arXiv preprint arXiv:2102.03483.

[14] Klaise, J., et al. (2020). A Framework for Continuous Monitoring of Machine Learning Models. arXiv preprint arXiv:2012.04271.

[15] Floridi, L., et al. (2021). A Framework for Ethical AI Governance. arXiv preprint arXiv:2101.11519.

[16] Bughin, J., et al. (2020). Managing Compliance Risks in AI Deployment. arXiv preprint arXiv:2006.11024.

[17] Alla, S., & Adari, S. K. (2020). MLOps: Principles and Practices. arXiv preprint arXiv:2011.14183.

[18] Sambasivan, N., et al. (2021). Challenges and Best Practices in Monitoring Machine Learning Systems. arXiv preprint arXiv:2102.02558.

[19] Dorri, A., et al. (2021). Multi-Agent Systems in AI: A Survey. arXiv preprint arXiv:2105.01183.

[20] Xie, T., et al. (2020). Learning to Cooperate in Multi-Agent Reinforcement Learning. arXiv preprint arXiv:2011.14821.

[21] Amato, C., et al. (2019). Decentralized Decision Making Under Uncertainty in Multi-Agent Systems. arXiv preprint arXiv:1909.08693.

[22] Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2201.11903.

[23] Long, Y., Wu, H., Wang, W., Zhou, Y., Dong, L., Li, H., … & Ma, J. (2023). Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2305.10601.

[24] Yao, S., Zhao, T., Zhang, D., Ding, N., & Liu, T. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv preprint arXiv:2210.03629.

[25] Stanford NLP Group. (n.d.). DSPy. GitHub repository. https://github.com/stanfordnlp/dspy

[26] Chu, Z., Chen, J., Chen, Q., Yu, W., He, T., Wang, H., … & Liu, T. (2023). A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances, Frontiers and Future. arXiv preprint arXiv:2309.15402v2 [cs.CL].

你好，我是俞凡船殉，在Motorola做過研發(fā)鲫趁，現(xiàn)在在Mavenir做技術(shù)工作，對(duì)通信利虫、網(wǎng)絡(luò)挨厚、后端架構(gòu)堡僻、云原生、DevOps疫剃、CICD钉疫、區(qū)塊鏈、AI等技術(shù)始終保持著濃厚的興趣巢价，平時(shí)喜歡閱讀牲阁、思考，相信持續(xù)學(xué)習(xí)蹄溉、終身成長咨油，歡迎一起交流學(xué)習(xí)。為了方便大家以后能第一時(shí)間看到文章柒爵，請(qǐng)朋友們關(guān)注公眾號(hào)"DeepNoMind"役电，并設(shè)個(gè)星標(biāo)吧，如果能一鍵三連(轉(zhuǎn)發(fā)棉胀、點(diǎn)贊法瑟、在看)，則能給我?guī)砀嗟闹С趾蛣?dòng)力唁奢，激勵(lì)我持續(xù)寫下去霎挟，和大家共同成長進(jìn)步！

本文由mdnice多平臺(tái)發(fā)布