生成式人工智能：开创性的企业集成和经验教训

生成式人工智能正迅速从一项新兴技术转变为企业解决方案不可或缺的一部分，并获得了巨大的关注。 Uniphore 联合创始人 Neha Gupta 标记了这些转变：统一法学硕士和多模式架构的感觉不仅是挑战，而且还有助于通过深度学习解决现实生活中的挑战。 这一运动使机器从数据通信者的角色转变为不仅能够理解而且能够生成必要数据的人，它仍然对执行业务的能力产生无限的影响，就像曾经的互联网一样。

实际应用中的挑战

对于使用单一模型来解决问题而无需针对特定场景进行手动训练的 LI 存在一些限制。 企业面临一些基本问题，例如必须处理不同类型的响应（包括封闭域和开放域）、谈论如何实现安全（诸如毒性和攻击性内容等事件），以及需要做出的许多努力系统评价。

公司在尝试将这些人工智能技术融入其工作时经常遇到与人相关的问题和面向流程的问题。 人工智能专家到底应该中心化还是去中心化到多个部门，以有效解决问题，一直存在争议。

Uniphore 的原则构成了路线图的主要理念。 即使在人工智能实施过程中存在障碍，这一理念也能成为企业保持正轨的指导力量。 该框架由三个主要层组成，每一层都旨在支持和增强其他层的能力：该框架的三层从下到上排列，每一层都增强并促进军人的战备状态和表现。下一个级别。

知识层

这一基本层旨在使人工智能模型能够为以前的记录和现有数据提供服务，而不是从外部互联网站点生成。 它结合了文档摄取器（也充当数据连接器）以及将人工智能模型直接链接到特定企业数据库和文件。 在这个阶段，人工智能服务有两种模式：内部模式和第三种模式。 然而，这并不意味着美食会对每一种需要关注的情况都有解决方案。 相反，系统应该包含与特定案例相关的预处理和后处理保障措施。

最重要的是与客户交互服务直接相关的职责，其中包括聊天机器人、语言翻译服务和特定于产品的工具。 此类程序通常植根于更底层，而底层又提供精确和更新的数据。

重要的是要有一个单一的衡量系统来判断谁是优秀的，并将人工智能与性能联系起来。 精度、延迟和成本是决定人工智能系统最大吞吐量或并发性能的主要参数。 关键指标反映了人工智能系统的不同操作有效性领域，从输出的准确性到所需的计算速度。

数据收集是另一项重要任务。 新兴的人工智能系统从最初的设置转向更专业的微调配置，那么相关数据材料的选择就变得很重要。 组织应有意识地基于公司拥有的数据、外部服务供应商的数据和可公开访问的数据集来开发机器学习模型，以使所需的模型有效并像现实世界的设置一样工作。

前瞻性策略

企业与仅仅通过这些策略和行动生存不同，他们将成功适应人工智能技术的不断发展。 像 Neha Gupta 这样的商业领袖的智慧是为企业提供急需的路线图的重要一步，以最大限度地使用生成式人工智能技术，同时避免由此产生的任何风险和挑战。

人工智能的出现及其生成创意内容的能力可能会对业务运作方式产生深远影响，这将标志着技术所有权的转折点——带来从生产到业务执行方式的彻底转变商品和服务的营销乃至整个商业模式。 这个旅程的特点是其自身的一系列挑战以及以现代商业方式开辟全新路线的可能性，这就是我所说的商业领域的领导力。

文章最初的故事出现在呼叫中心助手