達特羅博士：DataRobot 將進一步支援生成式人工智慧，解決企業面臨的挑戰
概述
資料科學和人工智慧開發平臺 DataRobot 最近宣布，他們將加固對生成式人工智慧（generative AI）的支援，為企業團隊提供一站式建立、部署和監控企業級 AI 助手的解決方案。這項改進旨在幫助企業從概念到價值的實現過程更加順利，也是他們今年三月份的升級的延續。
生成式人工智慧的挑戰
不同行業的企業已經或正在開發初版生成式人工智慧原型，但他們大多數還未實現這些專案的實際商業價值。DataRobot 的首席客戶官 Jay Schuren 表示常見的問題包括選擇了不適當的問題、受困於特定生態系統、難以維護模型與向量資料庫、未完全考慮最後一英哩的使用情況以及不完全信任生成式人工智慧應用的輸出。
為理解決這些問題，DataRobot 正在擴充套件他們現有的平臺，讓使用者不僅可以使用幾行程式碼和較少的角色來全面建立生成式人工智慧解決方案（包括解決方案開發、後端主機/監控和前端主機/監控），還可以將預測式人工智慧模型整合到這些流程中，以審計生成式人工智慧的輸出。
更靈活的使用、比較以及確保應用程式的可信度
對於生成式人工智慧解決方案的構建和部署，DataRobot 將提供一個解決方案框架，允許使用者將他們選擇的大型語言模型、向量資料庫和提示策略與 DataRobot 託管的筆記本中的內部環境（通常是非結構化資料）進行整合。這將為團隊提供重要的靈活性，以使用和比較不同的語言模型和其他生成式元件，找出最適合他們目標用例的解決方案。
同樣地，為了增加對正在開發的應用程式的信任，DataRobot 將提供操作和資料漂移指標以及更具體的生成式人工智慧指標，如毒性和真實性，以確保應用程式始終“準確”。Schuren 指出：“我們正在將預測性支援模型的能力引入到取證和審核生成式模型的輸出中。此外客戶可以定義自己的自定義效能指標，用於監測真實性、話題漂移和其他用例特定的指標，並跟蹤和監測 LLM（Large Language Models）的成本，以確保它們不失控。”
加固原型反饋和迭代的方式
為了簡化原型反饋和迭代的過程，DataRobot 還將提供一個名為“Streamlit Application Sandbox”的應用程式開發平臺，讓使用者能夠快速建立、部署端對端的應用程式/助手，並與他們的業務利益相關者進行協作。
應用服務的推出
在使用這些新功能的同時團隊還可以利用 DataRobot 的應用服務。這些服務主要涵蓋以下三個方面：培訓（training）幫助領導者建立所需的生成式人工智慧專業水平，從應用案例的理念到實施的創作和規劃（ideation and roadmapping）以及信任和合規框架，支援負責任的生成式人工智慧開發，以滿足現有和即將到來的規定。
DataRobot 的 Jay Schuren 說：“這些新的生成式人工智慧服務可以組合打包，也可以根據客戶的需求和特定用例的目標分開提供。一些團隊希望在整個過程中得到培訓、理念和規劃、一站式交付，而其他團隊則尋求信任和合規框架。我們與每個客戶密切合作，確保他們的需求，找到最適合他們成功的方案。”
結論
DataRobot 的這項改進將為企業團隊提供更多工具和服務，以克服與生成式人工智慧相關的挑戰，實現更好的實施和商業價值。隨著企業面臨的壓力日益增大，將技術應用於商業中並產生實際影響變得更加重要。DataRobot 重視了客戶的需求和挑戰，透過不斷改進他們的平臺和服務，為客戶提供更有價值的解決方案。
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