Aaron 分享了该项目的一些最佳实践和经验教训。其中一个关键点是保持高质量数据的重要性。他重申了经典的人工智能格言：“垃圾进，垃圾出。”
Aaron 还讨论了使用矢量数据库的细微差别，例如拆分大型文档以实现有效嵌入的挑战以及调整数据库以实现最佳性能的重要性。确保矢量数据库是最新且准确的，对于任何 GenAI 解决方案的成功都至关重要。他强调了快速模板在改进 AI 响应方面的作用，以及微调模型以进一步提高准确性的潜力。
显然，我们需要持续监控和迭代。人工智能模型（尤其是生产中的模型）需要定期更新和微调，以确保它们继续提供价值。这包括监控数据模式中的任何偏差、重新评估训练数据的相关性，以及根据需要调整模型以保持性能。
这家金融机构的人工智能采用故事表明，人工智能实施不是一次性项目，而是一个持续改进和适应的过程，有了正确的平台，这一过程将得到极大改善。
利用Dataiku
Dataiku 提供了必要的工具来为该组织的用例构建和部署 GenAI 模型。选择 Dataiku 作为平台 塞内加尔 电话号码数据 具有战略意义，因为它具有处理大规模数据操作的强大能力以及与各种 AI 工具和技术集成的灵活性——平台无关性。
Aaron通过 Dataiku特别深入研究了 RAG 解决方案的架构，详细介绍了他们如何从各种来源（包括内部 wiki 和业务文档）获取数据，并创建矢量数据库来增强 AI 的检索功能。
Aaron 还解释说，部署 GenAI 模型的关键挑战之一是确保其可扩展性和可管理性。Dataiku 的平台不仅使团队能够构建解决方案，而且还能不断优化他们的 GenAI 解决方案，确保它们在组织需求不断发展时仍然有效。
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