Demo
Gen AI
We vProductie-kwaliteit GenAI Bereiken Vereist Nieuwe Tools en Vaardigheden
Generatieve AI heeft nieuwe werelden van mogelijkheden geopend voor bedrijven en wordt enthousiast omarmd binnen organisaties. Volgens een recent rapport van MIT Tech Review geven alle 600 ondervraagde CIO’s aan dat ze hun investeringen in AI verhogen, en 71% is van plan om hun eigen op maat gemaakte grote taalmodellen (LLM’s) of andere GenAI-modellen te bouwen. Veel organisaties vinden het echter uitdagend om deze toepassingen met productiekwaliteit te implementeren. Om de kwaliteitsnorm te halen die vereist is voor klantgerichte toepassingen, moet de AI-uitvoer nauwkeurig, beheerst en veilig zijn.
Data-infrastructuur Moet Evolueren om GenAI-aangedreven Toepassingen te Ondersteunen
De sprong naar generatieve AI gaat niet alleen over het inzetten van een chatbot; het vereist een herziening van de fundamentele aspecten van datamanagement. Centraal in deze transformatie staat de opkomst van data lakehouses als de nieuwe “moderne datastapel”. Deze geavanceerde data-architecturen zijn essentieel om het volledige potentieel van GenAI te benutten, waardoor snellere, kosteneffectieve en bredere democratisering van data- en AI-technologieën mogelijk wordt. Naarmate bedrijven steeds meer afhankelijk worden van GenAI-aangedreven tools en toepassingen voor concurrentievoordeel, moet de onderliggende data-infrastructuur evolueren om deze geavanceerde technologieën effectief en veilig te ondersteunen.
Waar Je Je Ook Bevindt op Je Pad naar het Implementeren van GenAI-toepassingen, de Kwaliteit van Je Data is Belangrijk
Bedrijven moeten productiekwaliteit bereiken met hun GenAI-toepassingen. Ontwikkelaars hebben rijke tools nodig om de kwaliteit van hun data en modeluitvoer te begrijpen, samen met een onderliggend platform dat hen in staat stelt om alle aspecten van het GenAI-proces te combineren en te optimaliseren. GenAI heeft veel componenten zoals datavoorbereiding, retrieval-modellen, taalmodellen (zowel SaaS als open source), ranking- en post-processing-pijplijnen, prompt-engineering en het trainen van modellen op aangepaste bedrijfsdata.
Om je te helpen de veelvoorkomende uitdagingen van ondernemingen bij het bouwen van GenAI te overwinnen, hebben we een verzameling technische inhoud en codevoorbeelden samengesteld. We beginnen elk deel met een kort overzicht en bieden vervolgens use cases en voorbeeldcode ter referentie.
[siteorigin_widget]