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AI部署五步法:引领企业迈向智能化未来
2024-12-26 15:13

随着人工智能(AI)技术的不断发展,越来越多的企业开始关注如何有效地部署AI,实现业务的智能化转型。本文将为您介绍一个系统化的AI部署五步法,帮助企业在AI应用的道路上少走弯路,实现最佳实践。

在开始AI部署之前,首先要对AI有一个全面的理解,尤其是了解行业内的最佳实践。了解AI的基本概念、技术框架以及在各行各业中的应用案例,可以帮助企业更好地定位自身的需求和优势。

选择合适的应用场景是AI部署的首要步骤。主要考虑以下几个方面

1. AI应用成熟度

  • 技术成熟度:评估当前AI技术的成熟度及其在企业内部的适用性。

  • 企业AI通用应用成熟度及最佳实践:借鉴其他企业的AI应用经验,结合自身情况做出调整。

  • 行业AI应用成熟度及最佳实践:关注行业内领先企业的AI应用案例,寻找可借鉴的成功模式。

  • 本企业的场景成熟度评估:评估企业自身的业务健康度、标准化程度及AI化意愿等因素。

2. 企业资源就绪度

  • 组织能力与团队:包括战略与文化、组织与团队建设、技能与培训等。

  • 预算:评估AI项目的预算,确保资金充足。

  • 数据:数据是AI的核心资源,评估企业的数据储备情况。

  • AI工具和基础设施:确保有适合的AI工具和基础设施支持。

  • 其他资源:如政策支持、合作伙伴等。

3. 企业部署价值度

  • AI投入成本分析:评估AI项目的初始和持续投入成本。

  • AI的收益分析:预测AI项目的潜在收益。

  • AI风险评估:识别和评估AI项目可能面临的风险。

明确的目标是AI部署成功的关键。AI策略的目标应由业务负责人把控,而不仅仅是技术负责人。目标可以分为以下几类

1. AI部署目标

  • 部署成本最优:追求最低的部署成本。

  • 部署最快:追求最快的部署速度。

  • 系统安全稳定:确保系统的安全性和稳定性。

  • 技术领先:追求技术上的领先地位。

  • 系统扩展性好:确保系统具有良好的扩展能力。

2. AI运营目标

  • TCO最优:追求总拥有成本的最优。

  • 业务适配度最高:确保AI系统与业务的高度适配。

  • 试错成本低:降低试错成本,提高试错效率。

3. AI经营目标

  • 商业化最快:加速商业化进程。

  • ROI最优:追求最佳的投资回报率。

  • 行业标杆示范意义:打造行业标杆,促进销售推广。

  • 提升市场竞争力:增强企业的市场竞争力。

  • 提升客户满意度:提高客户满意度。

  • 改善财务指标:改善企业的财务状况。

不同的企业在AI部署过程中可以选择不同的路径,主要包括以下几种

1. 自力更生

适合头部科技企业,通过自建MaaS能力,实现技术驱动。关键考量

  • 高算力资源

  • 算法能力

  • 高密度AI工程化团队

  • 数据资源持续投入能力

2. 借船出海

适合行业头部企业,通过与LLM供应商或开源模型联合研发/微调,实现自训练专有模型。关键考量

  • 高算力资源

  • 基础模型/LLM供应商选型

  • 自有AI团队能力

  • 专有数据储备沉淀与持续运营

3. 自我培养

适合中型企业,通过采购或利用大模型API自训练。关键考量

  • 模型驾驭能力

  • 专有数据

4. 拿来就用

适合中小企业和更广泛的企业/个人应用场景,通过全采购方式。关键考量

  • 业务经营目标驱动

  • 提示工程(Prompt Engineering)能力

  • 企业应用选型能力


选择合适的大模型是AI部署的关键。主要考虑以下几个方面

  • 模型能力:评估模型的技术能力和适用性。

  • 产品能力:评估模型的产品化能力和易用性。

  • 生态能力:评估模型的生态系统支持情况。

  • 可持续发展能力:评估模型的长期发展潜力和可持续性。

根据业务需求选择合适的大模型,制定具体的AI部署方案。方案应包括详细的实施计划、资源配置、风险管理等内容,确保AI部署顺利进行。

通过以上五步,企业可以系统地规划和实施AI部署,实现业务的智能化转型,提升市场竞争力。

AI部署五步法为企业提供了一条清晰的智能化转型路径。从理解AI和选择应用场景,到设定明确目标和选择合适路径,再到大模型选择和方案制定,每一步都至关重要。通过系统化的部署流程,企业不仅可以实现技术上的突破,还能在业务运营和市场竞争中获得显著提升。希望本文提供的框架和方法,能帮助您的企业在AI浪潮中稳步前行,取得卓越的成果。

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但是具体到个人,只能说是

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

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  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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