付诸实践

[ayeshshiddika11]

我们致力于通过三种主要方式加速客户的人工智能发展轨迹：

让他们能够构建企业级生成式人工智能。这意味着要快速完成，同时也要安全地完成。
与此同时，我们帮助客户实现业务民主化并加速发展。不仅仅是生成式人工智能，还包括所有类型的分析、“传统”机器学习和数据工作。
最后，我们确保我们的客户拥有全面的 XOps 和 AI 治理系统，以大规模构建和维护数据产品。
我们将在以下章节中更详细地讨论这三个领域。

1.企业级生成式人工智能
让我们来谈谈在企业中构建生成式 AI 应用程序实际上是什么样的。

首先，我们有一系列 LLM 提供商、模型、AI 服务等可供选择。使用其中一个或多个，您必须利用工具、提示、可能构建利用您自己的数据的知识库，并将它们组合在一起，以某种专用 Web 应用 比利时 Whatsapp 数据 程序（如聊天机器人）的形式向最终用户展示某个应用程序，或将此应用程序嵌入现有工具中。从那里开始，这个过程、这个应用程序需要集成到您的大型系统中以实现操作化，确保质量良好、受到管理和长期维护等。

企业 GenAI 应用程序

简而言之：构建一个应用程序相对简单。但您可以看到，构建 20、50、100 个应用程序很快就会变得混乱。这是一个熟悉的故事——数据科学项目一直面临的挑战也是如此。在 Dataiku，我们确实相信企业将构建的不是一两个，而是数百个这样的应用程序。这就是为什么我们从一开始就考虑规模，考虑提供全面的 GenAI 功能。如何做到？

让我们从最底层开始，也就是基础——这就是Dataiku LLM Mesh。我们构建了这个通用的主干层，以便在越来越多的生成式 AI 服务和模型中进行选择。Dataiku LLM Mesh 充当安全的 API 网关，以分解硬编码的依赖关系并管理和路由应用程序和底层服务之间的请求。为了安全访问数百个顶级 LLM，我们与领先的托管 LLM 服务提供商以及 Hugging Face 合作，以访问开源模型。LLM Mesh 还可以处理对矢量数据库和加速和容器化计算功能的访问，如果您愿意，这些功能可让您轻松高效地自行托管和提供本地 LLM。

[yadaysrdone]

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