Di AINNA, kami sentiasa mendengar keperluan pelanggan PKS. Itulah sebabnya NeuralOps kini melangkah ke fasa seterusnya dengan keupayaan baharu yang kami panggil NeuralOps 决策 Layer. Ideanya mudah: bukan setiap masalah dalam sistem perniagaan perlu dihantar kepada model AI yang besar.
Dalam kebanyakan operasi PKS, majoriti tugasan sudah boleh dikendalikan oleh parser, peraturan, pengiraan dan automasi. 系统 boleh memproses transaksi biasa, pergerakan stok, dokumen atau tugasan rutin tanpa 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, seperti SLM yang berjalan melalui platform seperti Ollama.
模型 yang lebih kecil ini tidak perlu menjana jawapan yang panjang. Tugasnya hanyalah membuat keputusan yang fokus, seperti sama ada transaksi itu jualan atau perbelanjaan, sama ada isu stok itu normal atau tidak normal, atau sama ada sesuatu kes perlu disemak lanjut.
Hanya apabila kes itu benar-benar kompleks, sistem akan meningkatkannya kepada LLM yang lebih besar. Aliran menjadi lebih cekap: 数据 → 解析器 → Peraturan 系统 → 模型 结果 Kecil → LLM hanya bila perlu.
Bagi anda sebagai pemilik PKS, ini bermakna kos AI yang lebih rendah, penggunaan token yang lebih sedikit, pemprosesan lebih pantas, privasi lebih baik dan kurang pergantungan pada model yang mahal. Matlamat NeuralOps bukanlah untuk menggunakan lebih banyak AI, tetapi menggunakan tahap kecerdasan yang betul untuk tugasan yang betul.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
这篇文章把tugasnya hanyalah membuat keputusan yang讲得比一般的AI介绍更具体。
关于hanya apabila kes itu benar-benar的例子很实用，适合团队继续讨论。
这篇文章对model yang lebih kecil ini的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。
这篇文章适合团队用来开始讨论cabaran hanya muncul apabila sistem。