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当今构建学习系统的实际意义
随着基本平台功能变得更容易访问，新的竞争前沿正在拥有您的 AI 智能层。完全依赖供应商的人工智能意味着采用他们隐藏的假设，这就是为什么有远见的团队正在构建自定义推理层。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客从构建软件到编排 AI
构建平台的想法不再像以前那样了。在人工智能兴起之前，组织要么购买供应商系统以提高速度并降低风险，要么构建自己的平台以获得完全控制和定制。每条道路都需要权衡。供应商平台可能要求公司使内部流程适应外部软件，而定制开发意味着长期维护和工程开销。
如今，许多曾经需要数月开发的基础设施已通过云服务和 API 实现商品化。组织组装服务生态系统（身份验证提供商、分析工具、内容平台和人工智能模型）并通过 API 进行连接。在企业架构中，团队通过检索增强生成（RAG）来控制此逻辑。他们不只是购买算法，而是将其专有的内部数据直接连接到生成人工智能模型，以制定自己的员工发展规则。
因为软件界面本身已经成为一种商品，谁控制了检索和评估层（系统如何检索数据和评估技能），就决定了整个生态系统的行为方式。在人工智能支持的学习环境中，该检索和推理层决定如何检索专有知识、如何实际评估员工技能以及如何推荐发展路径。例如，如果供应商模型假设领导技能主要通过参与度指标来衡量，则系统中的每个建议都将强化该定义。这使得知识/情报层成为真正的战略资产。
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