Banyak syarikat kini membina strategi AI mereka atas satu andaian:
选择 大 语言 模型 yang paling berkuasa, sambungkan dengan data syarikat, dan gunakan untuk segala-galanya.
Ini mungkin boleh digunakan untuk eksperimen awal.
Tetapi sukar untuk berfungsi secara cekap pada skala operasi 企业 yang sebenar.
Sebuah operasi logistik tidak menghadapi hanya satu jenis masalah.
Ia mempunyai:
proses kerja berulang
transaksi berstruktur
pengekstrakan dokumen seperti INV, DO dan PO
pemeriksaan pematuhan dan permit
komunikasi dengan pelanggan
penyesuaian kewangan
pemantauan operasi gudang dan penghantaran
keputusan kompleks
Setiap tugas mempunyai keperluan yang berbeza.
Ada yang memerlukan penaakulan lanjut.
Yang lain pula memerlukan kelajuan, konsistensi, privasi data, ketepatan deterministik atau kos yang sangat rendah.
Banyak tugas tidak memerlukan 大 语言 模型 langsung.
Menggunakan model besar untuk mengesahkan tarikh, menyemak baki inventori atau mengekstrak medan yang sudah dikenal pasti seringkali tidak perlu. Ia meningkatkan kos inferens, kelewatan dan pergantungan tanpa mencipta nilai yang berkadar.
Arsitektur 企业 yang lebih kukuh akan menggabungkan beberapa komponen:
peraturan perniagaan deterministik
parser khusus
小 语言 Models
大 语言 Models
sistem retrieval
enjin workflow
pengesahan bebas
kelulusan manusia
Lapisan kritikal akan menjadi 智能路由.
Sebelum memproses sesuatu tugas, sistem harus menilai kerumitannya, risiko, ketepatan yang diperlukan, sensitiviti data dan kos.
Tugas rutin seperti memperbaharui 状态 penghantaran boleh ditangani oleh sistem ringan.
Tugas yang kabur atau kompleks seperti menangani aduan pelanggan boleh dipertingkatkan kepada model yang lebih berkemampuan.
输出 berisiko tinggi seperti perubahan alamat penghantaran atau perubahan kuantiti pesanan harus disahkan secara bebas sebelum dilaksanakan.
Ini membawa kepada prinsip penting yang lain:
Tadbir urus AI mesti wujud di luar model.
Satu model tidak harus menghasilkan, mengesahkan dan meluluskan outputnya sendiri tanpa kawalan luaran.
系统 企业 memerlukan semakan skema, penyesuaian data, kebenaran peranan, log audit, had transaksi dan mekanisme peningkatan.
Ada juga peranan yang semakin meningkat untuk 分离式系统.
AI boleh mereka bentuk, menganalisis atau mengubah suatu workflow, manakala perisian deterministik melaksanakan workflow tersebut secara berterusan tanpa memanggil model setiap kali.
Ini boleh mengurangkan kos inferens, meningkatkan kebolehpercayaan dan menjadikan automasi lebih boleh diramal.
Masa depan AI 企业 bukanlah satu model universal yang mengawal segala-galanya.
Ia adalah sistem terselaras yang terdiri daripada beberapa sistem.
模型 besar akan kekal penting, tetapi ia akan menjadi satu komponen dalam arsitektur yang lebih luas merangkumi routing, pengesahan, pemprosesan khusus dan pelaksanaan bebas.
Pemenang jangka panjang mungkin bukan syarikat yang paling banyak menggunakan AI.
Mereka mungkin adalah syarikat yang menggunakan AI lanjut hanya apabila kecerdasan lanjut benar-benar diperlukan.
#企业版AI #AI基础设施 #Artificial智能 #LLM #AIAgents #自动化 #DigitalTransformation #主权AI #SmartRouting #Tech战略
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
关于tetapi sukar untuk berfungsi secara的说明很完整，基础部分尤其清楚。
这篇文章把ada yang memerlukan penaakulan lanjut讲得比一般的AI介绍更具体。
总结部分让banyak tugas tidak memerlukan 大的重点更加清楚。
关于banyak syarikat kini membina strategi的实际落地部分最吸引我。
这篇内容让我更容易理解为什么arsitektur 企业 yang lebih kukuh值得关注。
同意作者对peraturan perniagaan deterministik parser的判断，方向很清楚。
文章对menyemak baki inventori atau mengekstrak提供了很好的起点，值得继续跟进。
文章把sebuah operasi logistik tidak menghadapi和日常运营联系起来，这一点很有帮助。