Dari kekacauan cepat hingga kejelasan: bagaimana membangun lapisan format yang kuat dari kecerdasan buatan

Catatan Editor: Emilia akan memimpin tabel editorial bundar tentang topik ini di VB Transform minggu depan. Catatan.

Faktor -faktor kecerdasan buatan sepertinya tak terhindarkan akhir -akhir ini. Sebagian besar lembaga sudah menggunakan aplikasi AI dan telah menerbitkan setidaknya satu sistem agen, dengan rencana untuk alur kerja eksperimental dengan banyak faktor.

Mengelola semua ekstensi ini, terutama ketika mencoba membangun operasi antar operasional jangka panjang, luar biasa. Mencapai masa depan ini, agen, menciptakan kerangka format yang berlaku yang mengarahkan berbagai agen.

Permintaan untuk intelijen buatan dan aplikasi koordinasi menyebabkan medan perang yang muncul, karena perusahaan fokus pada penyediaan kerangka kerja dan alat yang memperoleh pelanggan. Sekarang, institusi dapat memilih antara penyedia ban sinkronisasi LINJSHENDan LlamaindexDan Awak Kecerdasan BuatanDan MicrosoftAutogen dan Openaikawanan.

Lembaga juga perlu mempertimbangkan jenis kerangka kerja koordinasi yang ingin mereka terapkan. Mereka dapat memilih antara kerangka kerja yang diarahkan, mesin alur kerja yang diarahkan pada agen, pengambilan dan kerangka kerja yang diindeks, atau bahkan sinkronisasi dari ujung ke ujung.

Karena banyak institusi baru saja mulai bereksperimen dengan beberapa sistem agen AI atau ingin membangun sistem lingkungan yang lebih besar daripada kecerdasan buatan, kriteria spesifik berada dalam pikiran tertinggi ketika memilih kerangka kerja koordinasi yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

Kelompok opsi terbesar dalam sinkronisasi ini membayar lebih jauh, yang mendorong lembaga untuk mengeksplorasi semua opsi potensial untuk mengatur sistem kecerdasan buatan daripada memaksa mereka untuk menempatkan sesuatu yang lain. Meskipun mungkin tampak luar biasa, ada cara bagi organisasi untuk mempertimbangkan praktik terbaik dalam memilih kerangka kerja kebetulan dan mengetahui apa yang bekerja dengan baik bagi mereka.

Platform Koordinasi Orq Perhatikan di Posting Blog Sistem manajemen kecerdasan buatan mencakup empat komponen utama: klaim manajemen untuk interaksi model yang konsisten, alat integrasi, manajemen negara dan alat pemantauan untuk pelacakan kinerja.

Praktik terbaik untuk dipertimbangkan

Untuk lembaga yang berencana memulai perjalanan sinkronisasi atau meningkatkan perjalanan mereka saat ini, beberapa ahli adalah perusahaan seperti Memegang ORQ memperhatikan setidaknya lima praktik yang lebih baik untuk memulai.

• Tetapkan Tujuan Bisnis Anda
• Pilih Alat dan Model Bahasa Besar (LLM) yang sejalan dengan tujuan Anda
• Letakkan apa yang Anda butuhkan dari kebetulan kelas dan memberikan prioritas untuk itu, yaitu, integrasi, desain alur kerja, pemantauan, pengamatan, kemampuan untuk memperluas, keselamatan dan kepatuhan
• Pelajari tentang sistem Anda saat ini dan cara menggabungkannya ke dalam lapisan baru
• Pahami pipa data Anda

Seperti halnya proyek Amnesty International, lembaga harus mengambil sinyal dari kebutuhan bisnis mereka. Apa yang mereka butuhkan untuk menerapkan kecerdasan buatan atau agen yang harus dilakukan, dan bagaimana rencana ini direncanakan untuk mendukung pekerjaan mereka? Dimulai dengan langkah utama ini akan membantu menginformasikan kebutuhan sinkronisasi dengan lebih baik dan jenis alat yang dibutuhkannya.

Kataku Di posting blog Setelah ini jelas, perbedaannya harus tahu apa yang mereka butuhkan dari sistem sinkronisasi mereka dan memastikan fitur -fitur pertama yang mereka cari ini. Beberapa lembaga mungkin ingin lebih fokus pada pemantauan dan pengamatan, daripada merancang alur kerja. Secara umum, sebagian besar kerangka kerja koordinasi menyediakan serangkaian fitur, komponen seperti integrasi, alur kerja, pemantauan, perluasan dan keselamatan sering dari prioritas perusahaan. Memahami apa yang penting bagi organisasi akan lebih mengarahkan bagaimana mereka ingin membangun lapisan sinkronisasi mereka.

di dalam Posting BlogLanjesen menyatakan bahwa perusahaan harus mengetahui informasi atau pekerjaan yang ditransfer ke model.

“Saat menggunakan kerangka kerja, Anda harus memiliki kendali penuh atas apa yang diteruskan ke LLM, kontrol penuh dari langkah -langkah yang dijalankan dan dalam pengaturan apa pun (untuk menghasilkan konteks yang diteruskan ke LLM). Kami menempatkan prioritas dengan Langgraph, yang memberi Anda kerangka orkestra tingkat rendah yang tidak memerlukannya.” Perusahaan berkata.

Karena sebagian besar lembaga berencana untuk menambahkan agen kecerdasan buatan ke alur kerja saat ini, salah satu praktik terbaik adalah mengetahui sistem yang harus menjadi bagian dari bahan pokok sinkronisasi dan menemukan platform yang lebih terintegrasi.

Seperti biasa, institusi perlu mengetahui pipa data mereka sehingga mereka dapat membandingkan kinerja agen yang mereka tonton.