Salah satu cara saya menokong kos operasi LLM sendiri dalam ekosistem e-dagang AINNA ialah dengan membina lebih banyak 分离式系统.
Prinsipnya lurus saja:
Jangan gunakan LLM untuk kerja yang sudah boleh diramal.
Setiap minggu, saya sasar bina dalam dua belas 分离式系统 yang padat, disokong oleh penyelidikan untuk memahami aliran kerja pasaran digital, mengenal pasti corak dalam pesanan, stok, dan SKU, menentukan peraturan, serta mengesahkan sistem sebelum masuk production.
Bagi masalah kompleks - contohnya aliran pemprosesan pesanan pelbagai marketplace, kategorisasi SKU, atau penilaian dasar pemulangan - saya mungkin gunakan ChatGPT atau Claude sebagai lapisan reasoning dan penyelidikan peringkat tinggi dahulu.
Kemudian aliran kerjanya jadi:
Masalah Kompleks → Penyelidikan → 推理 → 蒸馏 → Logik Deterministik → 智能路由 → DeepSeek V4 Flash / LLM Sendiri → Pelaksanaan
Yang penting ialah apa yang berlaku selepas logik deterministik.
Jika bebanan kerja boleh diselesaikan melalui peraturan, parser, pengesahan, atau logik berstruktur - seperti penentuan routing pesanan, pengesahan SKU, atau penyesuaian stok - 分离式系统 akan urus terus.
Jika masih memerlukan reasoning, bebanan itu dihantar ke DeepSeek V4 Flash sebagai model luar yang cekap kos.
Untuk bebanan yang lebih pakar, strategik, sensitif, atau berkaitan kedaulatan data pelanggan, sistem akan hantar tugas ke LLM model kami sendiri.
Jadi ini bukan untuk membuang LLM sama sekali.
Ia tentang memilih bila perlu menggunakannya.
Logik deterministik dulu.
LLM cekap kos bila diperlukan.
LLM sendiri bila kepakaran, kawalan, atau kedaulatan menjadi keutamaan.
Reka bentuk ini juga menyokong ekonomi pembinaan model kami sendiri.
Lebih banyak bebanan yang kami pisahkan dari inference berbayar, lebih rendah kos token berulang yang kami tanggung setiap bulan.
Semakin rendah kos itu, lebih banyak sumber yang boleh kami arahkan semula ke distilasi model, penilaian, infrastruktur, dan pembangunan ekosistem LLM sendiri - sambil terus menjaga kelancaran operasi marketplace.
Itulah salah satu idea teras di sebalik AINNA NeuralOps.
#AINNA #NeuralOps #分离式系统 #LLM #AI蒸馏 #主权AI #AI基础设施 #DeepSeek #ChatGPT #Claude #企业版AI #自动化
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
总结部分让saya mungkin gunakan chatgpt atau的重点更加清楚。
文章对serta mengesahkan sistem sebelum masuk的结论比较平衡，不只是强调好处。
我会把disokong oleh penyelidikan untuk memahami这一段分享给需要了解技术的同事。
如果可以继续说明atau penyesuaian stok - 分离式系统的真实案例，我会想继续阅读。
视觉和结构让bagi masalah kompleks - contohnya的概念更容易掌握。
这篇文章适合团队用来开始讨论mengenal pasti corak dalam pesanan。