AINNA NeuralOps kini melangkah ke fasa seterusnya dengan keupayaan baharu yang kami namakan NeuralOps 决策 Layer. Sejak awal saya membina AINNA, ada satu prinsip yang saya pegang teguh: bukan setiap masalah dalam sistem perniagaan perlu dihantar kepada model AI besar.
Dalam kebanyakan operasi 中小企业, sebahagian besar tugasan sebenarnya sudah boleh dikendalikan oleh parser, peraturan, pengiraan dan automasi. 系统 kita mampu memproses transaksi biasa, pergerakan stok, dokumen atau tugasan rutin tanpa perlu melibatkan LLM langsung.
Cabaran hanya muncul apabila sistem mengesan anomali atau sesuatu yang tidak jelas. Daripada terus menghantar kes itu kepada LLM besar, NeuralOps boleh menggunakan model keputusan tempatan yang lebih kecil dahulu, seperti SLM yang berjalan melalui platform seperti Ollama.
模型 kecil ini tidak perlu menjana jawapan panjang. Tugasnya hanya membuat keputusan yang fokus, contohnya menentukan sama ada transaksi itu jualan atau perbelanjaan, sama ada isu stok itu normal atau tidak normal, atau sama ada sesuatu kes memerlukan semakan lanjut.
Hanya apabila kes itu benar-benar kompleks, sistem akan meningkatkan kes tersebut kepada LLM yang lebih besar. Aliran kerjanya menjadi jauh lebih cekap: 数据 → 解析器 → Peraturan 系统 → 模型 结果 Kecil → LLM hanya bila perlu.
Bagi 中小企业, ini bermakna kos AI yang lebih rendah, penggunaan token yang lebih sedikit, pemprosesan yang lebih pantas, privasi yang lebih baik dan kurang pergantungan pada model mahal. Matlamat NeuralOps bukanlah untuk menggunakan lebih banyak AI, tetapi untuk menggunakan tahap kecerdasan yang tepat bagi tugasan yang tepat.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
这篇文章适合团队用来开始讨论bukan setiap masalah dalam sistem。
文章对model kecil ini tidak perlu提供了很好的起点，值得继续跟进。
收藏了，主要是为了系统 kita mampu memproses transaksi。
如果有更多seperti SLM yang berjalan melalui的数据和结果会更完整。