Gartner《如何将生成式人工智能(GenAI)集成到应用架构》学习心得

针对软件架构师、技术专业人士如何更好的把 GenAI 如何融入解决方案,提升用户体验、生产力并带来差异化成果的趋势,Gartner发布了《Integrating GenAI Into Your Application
Architecture》研究报告。

报告首先介绍了 GenAI 的发展背景,指出其已成为主流趋势,大型语言模型(LLMs)成为通用计算模型,引发各界对 GenAI 模型及相关技术的应用探索。接着阐述了 GenAI 应用设计的关键在于如何利用不可预测的 AI 组件构建足够可靠的系统,并提出了集成 GenAI 能力的详细步骤,包括定义目标与约束、选择 GenAI 模型、定义运营流程、准备与测试模型、集成模型交互等。

此外,报告还分析了 GenAI 的常见用例,如文本生成、图像生成、生成式设计、音频生成、结构化数据生成等,并探讨了 GenAI 解决方案的层次结构,包括基础模型、微调、模型编排、系统提示和应用提示等。同时,指出了 GenAI 面临的诸多挑战,如数据偏差、模型生命周期管理、模型漂移、成本问题、设计与开发过程中的试错、测试难题以及安全风险等。

文章主要观点

第二步:选择 GenAI 模型

第三步:定义运营流程

第四步:准备和测试选择的模型

第五步:集成模型交互
  • GenAI 应用广泛但需合理选择 :LLMs 等 GenAI 模型具有通用性,能适用于多种任务,但 GenAI 并非万能钥匙,有时判别式 AI 模型、业务规则引擎或代码可能是特定决策或预测的更佳选择。

  • GenAI 集成需考虑多方面因素 :包括目标与约束的明确、模型的选择与评估、运营流程的定义、模型的准备与测试以及与应用的集成等,且每一步都有其关键要点和注意事项。

  • GenAI 带来新挑战 :如模型输出的偏差、模型行为随时间的变化(模型漂移)、高昂的训练和推理成本、设计开发过程中的不确定性、测试难度增加以及安全风险等,这些都需要软件架构师在集成 GenAI 时予以充分考虑。

  • 解决方案建议

  • 第一步:定义目标和约束
  • 明确问题与价值 :需确定试图解决的问题是什么,是移除价值交付的障碍还是解锁新的价值,避免陷入为技术而技术的误区,确保聚焦于实现业务成果。

  • 了解受影响者 &#x

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