使用Databricks构建和定制生成式AI：从LLM到更多
内容提要
生成式人工智能在企业中越来越受欢迎。数据湖仓对于开发定制模型至关重要。Databricks数据智能平台支持AI生命周期，并使组织能够构建定制的生成式AI解决方案。LLMOps有助于使AI模型的操作和管理更加高效。
延伸解读
从数据准备到预训练：分阶段推进的务实路径
文章将企业生成式AI实施划分为数据准备、提示工程、RAG、微调和预训练五个阶段，并强调每个阶段都有明确的进入条件。例如，RAG阶段建议先使用非敏感数据（如员工手册）验证效果，而非直接上传核心业务数据；微调阶段则要求企业已明确公开模型的局限性并具备数据治理架构。这种分阶段思路有助于企业避免过早投入高成本、高复杂度的预训练，而是根据自身数据成熟度和用例清晰度逐步升级。
LLMOps并非终点：应贯穿AI全生命周期
文章特别指出，LLMOps不应只在模型预训练完成后才引入，而应从早期阶段就融入运营框架。即使企业最初只使用现成模型进行提示工程，LLMOps原则同样适用，能确保后续扩展时具备可管理、可监控的基础。Databricks平台通过Unity Catalog提供统一治理、数据血缘和模型部署能力，使数据科学家能以只读方式访问生产资产，从而在开发效率与安全合规之间取得平衡。
自建模型的权衡：控制力与成本的双重考量
文章引用MIT教授观点，提醒企业使用第三方模型时，输入数据可能被服务商用于竞争，因此自建模型在知识产权保护上具有优势。同时，数据智能平台强调对模型和数据的完全控制、生产就绪的规模化服务以及成本效益。但文章也承认，微调和预训练需要更多数据、更高投入和专门的基础设施，企业应在充分理解现成模型局限后再决定是否升级，而非盲目追求自建。
Q&A
为什么企业要用数据湖仓来支持生成式AI？
数据湖仓是开发定制模型的关键基础设施。它能够处理结构化、半结构化和非结构化数据，支持数据管理和AI技术的大规模 democratization，确保数据安全和访问控制，从而有效支持生成式AI应用。
Databricks数据智能平台在生成式AI生命周期中提供哪些核心能力？
该平台支持从原始数据摄入、模型定制到生产就绪应用的整个AI生命周期。它提供提示工程、RAG、微调和预训练等服务，并具备统一治理、安全监控和成本效益优势，使企业能用自己的数据构建定制生成式AI解决方案。
企业实施生成式AI通常经历哪些成熟度阶段？
典型阶段包括：预阶段（数据摄入与准备）、阶段1（提示工程）、阶段2（检索增强生成RAG）、阶段3（微调基础模型）、阶段4（从头预训练模型），以及后阶段（LLMOps运营化）。每个阶段对应不同的策略和工具需求。
RAG和微调有什么区别？各自适用什么场景？
RAG通过引入外部知识增强现成模型，不改变模型底层行为，适合非敏感、小规模数据，能减少幻觉且成本较低。微调则用企业自有数据训练通用模型，使其深度个性化，适合已明确用例且需要更高准确性的场景，但需要更多数据和投入。
LLMOps在生成式AI项目中起什么作用？为什么早期就要引入？
LLMOps负责模型和数据的运营化管理，包括监控、治理、评估和部署。它应贯穿AI实施全程而非仅最后阶段，能确保框架可扩展、高效，并让不同成熟度的企业都能受益于高级AI能力。
使用Databricks数据智能平台构建生成式AI有哪些具体优势？
优势包括：完全控制（数据与模型所有权及安全访问控制）、生产就绪（大规模服务、治理与合规）、成本效益（高效数据流和模型服务）。此外，还能获得智能数据洞察、领域定制化以及简化的治理与可观测性。
