企业构建AI所需的最低可行基础设施:从数据存储到大模型集成
引言
随着生成式人工智能(AIGC)和大语言模型(LLM)的迅速发展,越来越多的企业开始考虑如何利用这些技术来提高效率、减少重复性任务,并增强业务流程。然而,对于许多企业来说,了解如何构建和部署这些AI解决方案可能是一个挑战。本指南旨在帮助你从数据存储、大语言模型集成到开发资源、成本与时间等方面做出明智的决策。
第一部分:经验笔记
1. 数据存储与管理
- 关键点:公司数据是AI系统的基础。
- 建议:
- 评估现有数据类型(结构化/非结构化)。
- 确定数据存储位置(云服务/本地服务器)。
- 考虑数据安全和隐私政策。
2. 大语言模型(LLM)选择
- 选项:
- 商业模型:OpenAI GPT、Google Gemini、Anthropic Claude等。
- 开源模型:Hugging Face上的模型。
- 考虑因素:
- 公司需求。
- 数据隐私要求。
- 预算。