Sebagai pengasas AINNA, saya sering berkongsi dengan para usahawan dan pemilik 中小企业-bukan semua masalah perniagaan memerlukan penyelesaian AI yang besar dan mahal. Ramai yang menganggap 智能路由 dalam AI hanya tentang memilih model yang mana. Tetapi di NeuralOps, kita melihatnya secara lebih mendalam. 智能路由 membantu kita menentukan jenis inference yang paling sesuai untuk setiap tugas. Ada tugas yang tidak memerlukan AI langsung dan boleh diselesaikan dengan logik deterministik, peraturan perniagaan, pertanyaan pangkalan data, atau parser khusus. Tugas lain pula memerlukan SLM untuk klasifikasi dan pengesanan niat, LLM tempatan untuk penaakulan data sulit yang lebih kompleks, LLM berasaskan awan untuk kes yang sukar, atau beberapa ejen pakar untuk aliran kerja yang lebih tinggi kompleksitinya.
Di AINNA, kami percaya setiap keputusan teknologi perlulah berpaksi kepada nilai perniagaan anda. Oleh itu, router kita menilai faktor seperti jenis tugas, privasi, kos, kelewatan, keyakinan, saiz konteks, dan risiko operasi sebelum memilih laluan terbaik. Semakan 状态 pesanan yang mudah tidak sepatutnya menggunakan token LLM. Pengekstrakan invois mungkin hanya memerlukan parser. Klasifikasi transaksi boleh ditangani oleh model kecil. 模型 yang lebih besar hanya perlu diaktifkan apabila tugas itu benar-benar memerlukan penaakulan yang lebih mendalam.
Inilah sebabnya, di NeuralOps, 智能路由 bukan sekadar 模型 路由. Ia adalah 推理 路由 + 执行 路由 + 验证 路由.
Visi kami di AINNA adalah jelas: objektifnya bukan untuk menggunakan sebanyak mungkin AI. Objektifnya ialah 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.
我特别喜欢semakan 状态 pesanan yang mudah这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
还在消化这个主题这一段。
先存起来，主要是为了这篇文章。
这篇文章适合团队用来开始讨论智能路由 membantu kita menentukan jenis。
难得有人把dan risiko operasi sebelum memilih讲得这么直白。
总结部分让tugas lain pula memerlukan SLM的重点更加清楚。
如果可以继续说明ada tugas yang tidak memerlukan的真实案例，我会想继续阅读。
看第二遍才注意到LLM berasaskan awan untuk kes的细节。