Kendi Ali-E yapay zekamız: neden kurum içi bir Yüksek Lisans Kuruyoruz?

Bugün Ali-E'nin yapay zeka özellikleri, kullanıcılara gerçek değeri hızlı bir şekilde sunmamıza olanak tanıyan güçlü harici modellerde çalışıyor. Ancak stratejik olarak kendi yapay zekamızı inşa ediyoruz. İşte nedeni.

Üçüncü taraf yapay zekadan vazgeçmek için üç neden

Maliyet: Harici bir modele yapılan her çağrının maliyeti vardır ve kullanıcı tabanı büyüdükçe bu, müşteri için fiyatı artıran önemli bir gider haline gelir.

Gizlilik: İş verileri hassastır. Şirket içi model, verilerin nerede ve nasıl işlendiği konusunda daha fazla kontrol anlamına gelir.

Kontrol ve uzmanlaşma: Genel bir model 'her şey hakkında biraz bilgi sahibidir'. Satış, envanter ve finans dili üzerine eğitilmiş bir model, senaryolarımızda daha doğru ve öngörülebilir olabilir.

Bunu nasıl yapıyoruz?

Ürün için, iş senaryoları ve doğru retler de dahil olmak üzere, sekiz dilde düzinelerce kategoriden oluşan, özel olarak seçilmiş bir dizi eğitim örneği oluşturduk. Buradan veri kümesini binlerce örneğe genişlettik ve erişilebilir donanım üzerinde açık ağırlıklı bir modele (LoRA aracılığıyla) ince ayar yaptık.

Buna paralel olarak zaten bir bilgi katmanı (RAG) gönderdik: model, şirketinizin ilgili verilerini yanıtla harmanlıyor, böylece 'internet ortalamasından' değil, gerçeklerden yanıt veriyor.

Geçiş planı

Bunu adım adım ve kullanıcı için risk oluşturmadan yapıyoruz: önce RAG ve veri kalitesi, ardından hizmet olarak kendi modelimiz, ardından harici çağrıların kademeli olarak değiştirilmesi. Bir şeyler ters giderse sistem kanıtlanmış mekanizmalara geri döner. Deneyimin bozulması yok.

sana ne veriyor

Zamanla - daha düşük, daha öngörülebilir yapay zeka maliyeti, daha iyi gizlilik ve iş görevlerini giderek daha iyi anlayan bir asistan. Başka birinin API'sinin üzerine sarmalayıcı değil, kendi teknolojimizi geliştiriyoruz.

Blogu takip edin: ilerlemeyi açıkça paylaşıyoruz. Bir ürünün kendi zekasını geliştirmesini izlemek nadir bir şanstır.