Dari sudut operasi logistik dan pembangunan sistem, kebanyakan pihak menganggap 智能路由 dalam AI hanya bermaksud memilih model mana yang hendak digunakan. Dalam NeuralOps di AINNA, kami melihatnya secara berbeza: 智能路由 menentukan jenis inferens yang paling sesuai untuk setiap tugas. Sesetengah tugas tidak memerlukan inferens AI langsung dan boleh ditangani menerusi logik deterministik, peraturan perniagaan, pertanyaan pangkalan data, atau penghurai khusus. Tugas lain mungkin memerlukan SLM untuk klasifikasi dan pengesanan niat, LLM tempatan untuk penaakulan data sulit yang lebih kompleks, LLM awan untuk kes yang sukar, atau beberapa ejen pakar untuk alur kerja berkerumitan tinggi.
Modul router menilai faktor seperti jenis tugas, privasi, kos, kependaman, tahap keyakinan, saiz konteks, dan risiko operasi sebelum menetapkan laluan pelaksanaan. Pencarian 状态 pesanan yang mudah tidak seharusnya menggunakan token LLM. Pengekstrakan invois mungkin hanya memerlukan penghurai. Klasifikasi transaksi boleh ditangani oleh model kecil. 模型 yang lebih besar hanya perlu diaktifkan apabila tugas benar-benar memerlukan penaakulan lebih mendalam.
Itulah sebabnya, dalam NeuralOps, 智能路由 bukan sekadar 模型 路由. Ia merangkumi 推理 路由 + 执行 路由 + 验证 路由.
Objektifnya bukan untuk menggunakan AI sebanyak mungkin. Objektifnya adalah untuk menggunakan tahap kecerdasan yang paling kecil, paling cekap, dan paling boleh dipercayai yang diperlukan untuk setiap tugas.
#NeuralOps #SmartRouting #AI基础设施 #推理 #企业版AI #AI自动化 #LLM
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
先存起来，主要是为了这个主题。
我特别喜欢atau beberapa ejen pakar untuk这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
看第二遍才注意到LLM tempatan untuk penaakulan data的细节。
Modul router menilai faktor seperti这个说法我要拿回去跟同事讨论。
总结部分让sesetengah tugas tidak memerlukan inferens的重点更加清楚。