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解决生成式 AI 应用体验挑战
了解 AI 领导者为何难以提供有效的生成 AI 应用程序，并学习可行的策略来克服基础设施、人才缺口和托管挑战等障碍。文章《解决生成 AI 应用体验挑战》首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客生成的AI具有令人难以置信的希望，但其潜力通常会被糟糕的应用体验所阻止。
生成aiAI领导者不仅要努力努力模型性能，而且还与将生成AI变成可衡量可衡量企业价值的用户友好应用程序的实际现实。
用户友好的应用程序基础设施要求，不清楚的产出期望以及复杂的原型制作过程停滞不前，使团队沮丧。
AI创新的快速速度还引入了越来越多的工具和流程拼凑而成，迫使团队花时间在集成和基本功能上，而不是提供有意义的业务解决方案。
此博客探讨了AI团队为什么会遇到这些障碍并提供可行的解决方案来克服它们。
什么阻碍了有效的生成AI应用程序？
尽管团队在技术进步方面迅速采取行动，但他们经常面临着可用，有效的业务应用程序的重大障碍：
- 技术复杂性：构建基础架构以支持生成AI应用程序（从向量数据库到大型语言模型（LLM）编排）需要大多数组织缺乏的深厚技术专业知识。为特定业务需求选择合适的LLM增加了另一层复杂性。
- 不清楚的目标：生成AI的不可预测性使得很难定义清晰的业务一致目标。团队通常很难将AI功能连接到满足现实需求和期望的解决方案。