AI堆栈的演变：从基础到代理系统
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内容提要
AI工具的发展已经从模型开发转向了帮助软件工程师快速构建规模化的AI应用。AI堆栈是一组集成的工具、解决方案和组件，简化了AI应用的开发和管理。堆栈包括编程语言、模型提供商、LLM框架、向量数据库、操作数据库、监控和评估工具以及部署解决方案。POLM AI堆栈使用Python实现，便于开发现代AI应用并处理非结构化的AI相关数据。它采用基于文档的数据模型，并提供统一的数据库架构和编程语言。AI领域正朝着人机交互界面的代理系统发展，这是由基础模型的能力驱动的。专门的库和组件正在出现，以支持这些系统，重点是多功能的数据库基础设施。
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关键要点
- AI工具的发展从模型开发转向帮助软件工程师快速构建规模化的AI应用。
- AI堆栈是一组集成的工具、解决方案和组件，简化了AI应用的开发和管理。
- 传统AI开发涉及使用回归和分类模型，常用工具包括Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow等。
- 研究与行业应用之间存在较大差距，直到2012年AlexNet的突破才开始缩小这一差距。
- 变压器架构的引入使得大规模通用语言模型的开发成为可能，克服了之前架构的局限性。
- 现代AI堆栈专注于实现、优化、评估和监控AI应用，而不仅仅是开发和部署模型。
- 现代AI堆栈包括编程语言、模型提供商、LLM框架、向量数据库、操作数据库等。
- POLM AI堆栈使用Python实现，旨在高效开发现代AI应用，处理非结构化数据。
- POLM堆栈的关键组件包括统一的数据库架构、统一的编程语言和统一的数据模型。
- AI领域正朝着人机交互界面的代理系统发展，专门的库和组件正在出现以支持这些系统。
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