解决成本变化和运营挑战

ayesha983

在追求下一代知识库的过程中，结构化和非结构化数据的集成带来了独特的挑战和机遇。一个共同的目标出现了——设计一个类似聊天机器人的界面，能够响应各种查询，特别是解决与人力资源相关的问题或促进代码生成。虽然代码生成目前是最以性能为导向的用例，但对长尾、行业特定应用的探索凸显了生成式人工智能的广阔潜力。这种多样性导致用例被分为不同的类别：来自非结构化数据的预测见解、基于知识的聊天机器人和多步逻辑推理引擎的复杂领域。

也许最突出的用例是利用 LLM 进行数据对话。许多企业（包括那些使用 Snowflake 作为数据平台的企业）都渴望探索这条途径，认识到它有潜力为业务用户提供自助数据交互。

然而，随着兴奋感的增加，挑战在于超越演示的诱惑，进入实际生产，其中性能和模型准确性的考虑成为中心议题。尽管人工智能系统具有不确定性，但最终的愿望是实现企业可以无缝启用自助数据查询的阶段。这一过程需要细致的努力 洪都拉斯电报数据 以确保始终如一地提供正确的答案。

随着企业采用生成式 AI 和 LLM，解决成本变化和运营挑战对于实现理想的投资回报来说绝对是必不可少的。重点从单纯的用例部署转移到运营阶段，确保结果的人机验证。

由于不同的团队对用例的处理方式不同，Dataiku 在统一见解、优化基础设施使用和促进跨团队可扩展学习方面的作用比以往任何时候都更加重要！

利用 Dataiku 和 Databricks 实现生成式 AI 成功
2024 年 2 月 12 日
Dataiku 产品，扩展 AI
凯蒂·格拉索